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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.
Nested Loop Join에서 인덱스를 사용하는 이유 디스크 I/O와 메모리 캐시 데이터가 메모리에 올라가 있는 경우 디스크 I/O가 발생하지 않습니다. 인덱스 역시 데이터베이스 시스템의 메모리에 캐시되어 있을 수 있습니다. 따라서 인덱스를 메모리에서 읽는 것이 디스크에서 읽는 것보다 훨씬 빠릅니다. 데이터베이스 시스템은 데이터베이스에서 자주 사용되는 데이터와 인덱스를 메모리에 캐시하여 빠른 접근을 가능하게 합니다. 이를 "버퍼 캐시" 또는 "인메모리 캐시"라고 합니다. 따라서 인덱스를 사용하여 조인이나 검색을 수행할 때, 해당 인덱스가 메모리에 캐시되어 있다면 디스크 I/O 없이 메모리에서 바로 접근하여 처리할 수 있습니다. 이로 인해 매우 빠른 속도로 쿼리를 실행할 수 있습니다. 그러나 모든 데이터와 인덱스를 메모리에 올리는 것은 불가능하기 때문에 모든.. 2023. 7. 27.
효율적인 Nested Loop Join을 위한 INDEX 관련 튜닝 Nested Loop Join에서 가장 중요한 요소 중 하나는 적절한 인덱스를 생성하는 것입니다. 적절한 인덱스가 없다면 Nested Loop Join이 비효율적으로 동작할 수 있습니다. 하지만 적절한 인덱스를 생성했더라도 해당 인덱스가 사용되지 않는 경우가 있을 수 있습니다. 이런 경우에는 몇 가지 추가적인 점검이 필요합니다. 1. 인덱스 힌트 사용 인덱스 힌트는 SQL 쿼리에서 특정 인덱스를 사용하도록 강제로 지시하는 방법입니다. 때때로 옵티마이저가 최적의 실행 계획을 선택하지 못할 수 있으며, 이런 경우에는 개발자가 직접 인덱스 힌트를 사용하여 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 인덱스 힌트는 주의해서 사용해야 하며, 잘못된 사용은 오히려 성능을 저하시킬 수도 있습니다. 다음은 인덱스 힌트.. 2023. 7. 27.
[AI 그림] 아름다운 전투 로봇 (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 '아름다운 전투 로봇'으로 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.. 2023. 7. 27.
SQL 바인드 변수 사용과 실행 계획(PLAN) 확인 조회 조건을 하드코딩하여 쿼리를 작성하고 테스트할 때와 실제 프로그램에 반영한 후의 플랜이 달라질 수 있습니다. 이는 바인드 변수를 사용하면서 발생할 수 있는 현상 중 하나입니다. 테스트할 때는 하드코딩된 값을 사용하므로, 쿼리 최적화 과정에서 해당 값에 맞는 최적의 실행 계획이 선택되어 플랜이 생성됩니다. 하지만 프로그램에 바인드 변수를 적용하면, 실제 실행 시점에 바인드 변수의 값에 따라 최적의 실행 계획이 다시 선택됩니다. 이 때 바인드 변수의 값에 따라 데이터의 분포나 조건에 따라 최적의 실행 계획이 달라질 수 있습니다. 따라서 프로그램 개발 시에는 바인드 변수를 사용하는 환경에서 테스트를 진행하는 것이 중요합니다. 바인드 변수를 적용한 후의 플랜을 테스트하여 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 .. 2023. 7. 27.
실행 계획(PLAN) 분석: Nested Loop Join과 INDEX Scan Nested Loop Join이면서 INDEX 스캔을 수행하는 쿼리의 실행 계획을 분석하여 Nested Loop의 동작 방식에 대해 자세히 알아보고자 합니다. emp와 dept 테이블을 생성하고 데이터를 삽입하는 쿼리입니다. 쿼리: -- EMP 테이블 생성 CREATE TABLE emp ( emp_id NUMBER PRIMARY KEY, emp_name VARCHAR2(50), salary NUMBER, dept_id NUMBER ); -- DEPT 테이블 생성 CREATE TABLE dept ( dept_id NUMBER PRIMARY KEY, dept_name VARCHAR2(50) ); -- EMP 테이블에 데이터 삽입 INSERT INTO emp VALUES (1, 'John Doe', 15000.. 2023. 7. 27.
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