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코딩/오라클 튜닝16

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.
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.
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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