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[오라클 레퍼런스 함수] ACOS - 아크 코사인 계산 ★ ACOS 구문 ACOS(n) 목적 ACOS 함수는 n의 아크 코사인 값을 반환합니다. 인수 n은 -1부터 1까지의 범위에 있어야 하며, 함수는 라디안 단위로 표시된 0부터 pi까지의 값을 반환합니다. 이 함수는 인수로서 숫자 데이터 유형 또는 숫자 데이터 유형으로 암시적으로 변환 가능한 비숫자 데이터 유형을 사용할 수 있습니다. 인수가 BINARY_FLOAT인 경우 함수는 BINARY_DOUBLE을 반환합니다. 그렇지 않은 경우, 함수는 인수의 숫자 데이터 유형과 동일한 숫자 데이터 유형을 반환합니다. 참고: 암묵적 변환에 대한 자세한 내용은 표 2-8을 참조하십시오. 예제 다음 예제는 .3의 아크 코사인 값을 반환합니다. SELECT ACOS(.3) "Arc_Cosine" FROM DUAL; Arc.. 2023. 7. 28.
[오라클 레퍼런스 함수] ABS - 숫자의 절대값을 반환 ★ ABS 구문 ABS(n) 목적 ABS 함수는 n의 절대값을 반환합니다. 이 함수는 인수로서 숫자 데이터 유형 또는 숫자 데이터 유형으로 암시적으로 변환 가능한 비숫자 데이터 유형을 사용할 수 있습니다. 이 함수는 인수의 숫자 데이터 유형과 동일한 데이터 유형을 반환합니다. 예제 다음 예시는 -15의 절대값을 반환합니다: SELECT ABS(-15) "Absolute" FROM DUAL; Absolute ---------- 15 출처: 오라클 레퍼런스 원문 링크: Oracle ABS 함수 문서 2023. 7. 28.
[오라클 레퍼런스 함수] 목차 오라클 함수 목록 ABS ACOS ADD_MONTHS ANY_VALUE APPROX_COUNT APPROX_COUNT_DISTINCT APPROX_COUNT_DISTINCT_AGG APPROX_COUNT_DISTINCT_DETAIL APPROX_MEDIAN APPROX_PERCENTILE APPROX_PERCENTILE_AGG APPROX_PERCENTILE_DETAIL APPROX_RANK APPROX_SUM ASCII ASCIISTR ASIN ATAN ATAN2 AVG BFILENAME BIN_TO_NUM BITAND BITMAP_BIT_POSITION BITMAP_BUCKET_NUMBER BITMAP_CONSTRUCT_AGG BITMAP_COUNT BITMAP_OR_AGG CARDINALITY CA.. 2023. 7. 28.
Hash Join 최적화를 위한 Equal(=) 조인 조건 활용 Hash Join은 데이터베이스에서 자주 사용되는 Join 알고리즘 중 하나로, 두 개의 테이블을 조인할 때 사용됩니다. Hash Join은 주로 큰 테이블과 작은 테이블을 조인할 때 성능이 우수하며, 특히 조인 조건에 Equal(=) 조건이 포함되어 있는 경우에 효과적으로 사용됩니다. 이 글에서는 Hash Join 최적화를 위해 Equal 조인 조건을 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Hash Join은 두 단계로 진행됩니다. 먼저 작은 테이블(Inner 테이블)의 데이터를 해시 테이블에 적재하고, 그 다음에 큰 테이블(Outer 테이블)의 데이터를 해시 함수를 통해 해시 테이블과 매칭시킵니다. 이때, 해시 테이블은 메모리에 적재될 수 있으며 메모리의 크기가 충분하지 않을 경우 디스크에 저장될 수도.. 2023. 7. 28.
효율적인 Hash Join을 위한 옵티마이저 튜닝 Nested Loop Join과 Hash Join은 데이터베이스에서 자주 사용되는 두 가지 Join 알고리즘입니다. 각각의 튜닝 방식은 Join 알고리즘의 특성에 따라 다르며, Hash Join의 경우 메모리 사용과 해시 함수의 성능이 영향을 미칩니다. Hash Join은 작은 테이블(Inner 테이블)의 데이터를 해시 테이블에 적재하고, 큰 테이블(Outer 테이블)의 데이터를 해시 함수를 통해 매칭시키는 방식으로 동작합니다. 이때, 메모리의 크기가 충분하지 않으면 해시 테이블을 디스크에 저장하여 디스크 I/O를 초래할 수 있습니다. 따라서 Hash Join의 튜닝 중 하나는 메모리의 적절한 할당과 관련됩니다. 메모리를 충분히 할당하여 해시 테이블을 메모리에 유지하면 디스크 I/O를 피할 수 있고, 이.. 2023. 7. 28.
효율적인 Nested Loop Join을 위한 부분 처리 Nested Loop Join은 데이터베이스에서 자주 사용되는 Join 알고리즘 중 하나로, 두 개의 테이블을 조인할 때 사용됩니다. Nested Loop Join은 외부 테이블의 각 행에 대해 내부 테이블을 전체 스캔하여 조건을 만족하는 결과를 찾아냅니다. 이때, 조인에 사용되는 테이블이 크고 데이터가 많은 경우 디스크 I/O가 많이 발생하여 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우에 Nested Loop Join의 성능을 향상시키기 위해 부분처리 기법을 사용할 수 있습니다. 부분처리란, 전체 데이터를 한 번에 가져오는 것이 아니라 일부 데이터만 먼저 가져와서 처리하는 것을 말합니다. 이를 통해 불필요한 디스크 I/O를 줄이고, 성능을 개선할 수 있습니다. 아래는 예시 쿼리를 사용하여 효율적인 N.. 2023. 7. 28.
[AI 그림] 숲의 님프 (Playground / 플레이그라운드 / 스테이블디퓨전) Playground AI는 충분한 무료 사용량과 다양한 필터를 제공합니다. Playground AI의 잠재력을 극대화하고 효과적인 활용을 위해 Rising에 올라온 그림의 프롬프트를 분석해 보려고 합니다. 이번에 분석하려는 그림에는 '숲의 님프'로 제목을 붙여봤습니다. Playground AI Playground AI는 사용자가 입력한 텍스트를 기반으로 자동으로 일러스트를 생성하는 인공지능 기술을 사용하는 웹사이트입니다. 해당 웹사이트를 방문하여 원하는 텍스트를 입력하면 시각적으로 잘 표현된 일러스트를 생성해 줍니다. Playground AI의 회원가입은 간단한 절차를 따라 웹사이트에서 계정을 만드는 것으로 가능합니다. 이 프로그램은 클라우드 기반으로 제공되어, 별도의 설치가 필요하지 않습니다. Play.. 2023. 7. 28.
효율적인 Nested Loop Join을 위한 디스크 I/O 관련 튜닝 Nested Loop Join은 데이터베이스에서 두 개의 테이블을 조인할 때 사용되는 기법 중 하나로, 작은 테이블과 큰 테이블 사이에서 효과적으로 조인을 수행하는데 도움이 됩니다. 하지만 Nested Loop Join을 효율적으로 수행하기 위해서는 디스크 I/O를 최적화하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 Nested Loop Join에서 디스크 I/O를 관리하는 다양한 튜닝 방법을 소개하고, 데이터베이스 성능을 최적화하는데에 도움이 될 수 있는 지침들을 제공하겠습니다. 특히, 인덱스의 활용, 데이터의 물리적 저장 방식, 데이터베이스 설정 관련 튜닝 등을 다룰 예정입니다. 디스크 I/O를 효율적으로 관리함으로써 Nested Loop Join의 성능을 향상시키는데에 도움이 되는 정보들을 제공하겠습니다. 1.. 2023. 7. 28.
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