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SQL BOOSTER - 분석함수 1. 분석함수란?테이블의 데이터를 특정 컬럼을 기준으로 행들을 그룹화하여 결과를 조회하는 함수GROUP BY와 함께 사용하는 집계함수와 비슷해 보이지만, 실제로는 조금 다른 기능을 수행한다. 2. OVER절 분석함수에서 분석 대상을 지정하는 역할을 수행한다. 기본 개념은 다음과 같다.분석함수의 분석 대상을 정하는 역할대부분의 분석함수는 OVER절과 함께 사용된다.()안에 아무런 옵션이 없다면, 조회된 결과 전체가 분석 대상이다.2.1 OVER절의 기본 사용법 위 SQL의 결과는 3월 1일의 주문 로우 데이터를 보여주면서, 마지막 컬럼에 주문 총 건수를 추가했다.3월 1일의 총 주문건수는 5개이므로, 모두 5가 나타난다.SELECT T1.ORD_SEQ, T1.CUS_ID, T1.ORD_DT, COUNT(.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 10.
SQL BOOSTER - HASH JOIN과 성능 1. 대량의 데이터 처리 NL 조인은 많은 양의 데이터를 조인 처리하기에는 적합하지 않다. 그러므로 많은 양의 데이터를 조인하려면 머지 조인을 사용해야한다. 하지만, 머지 조인도 데이터를 정렬해야 하는 부담이 있다.이와 같은 단점을 해결할 수 있는 것이 해시 조인이다. 해시 조인은 해시 함수를 사용하기 때문에 CPU와 메모리에 추가적인 부하가 발생한다. 하지만 머지 조인에 비하면 월등한 성능을 가지고 있다. 대용량 데이터 조인은 해시 조인이 필수다. SELECT /*+ GATHER_PLAN_STATISTICS LEADING(T1) USE_MERGE(T2) */T1.CUS_ID, MAX(T1.CUS_NM) CUS_NM, MAX(T1.CUS_GD) CUS_GD, COUNT(*) ORD_CNT, SUM(T2.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 24.
SQL BOOSTER - MERGE 조인과 성능 1. 대량의 데이터 처리 머지 조인은 대량의 데이터를 조인할 때 적합하다. NL 조인과의 비교를 통해 머지 조인이 과연 대량 데이터 조인에 유리한지 살펴보자 여기서는 머지 조인의 성능 테스트를 위해 T_ORD_BIG 테이블을 사용한다.M_CUS와 T_ORD_BIG테이블을 NL조인하는 SQL이다. SELECT /*+ GATHER_PLAN_STATISTICS LEADING(T2) USE_NL(T1) FULL(T2) */ T1.CUS_ID, MAX(T1.CUS_NM) CUS_NM, MAX(T1.CUS_GD) CUS_GD, COUNT(*) ORD_CNT ,SUM(T2.ORD_AMT) ORD_AMT ,SUM(SUM(T2.ORD_AMT)) OVER() TTL_ORD_AMTFRO.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 24.
SQL BOOSTER - MERGE 1. MERGE란? 데이터 존재 여부에 따라 데이터를 INSERT하거나 UPDATE하는 경우가 많다. 이때 유용하게 사용할 수 있는 것이 MERGE이다. MERGE는 한 문장으로 INSERT와 UPDATE를 동시에 처리할 수 있다. 한 건의 데이터가 동시에 INSERT와 UPDATE되는 것은 아니다. 한 건의 데이터는 INSERT와 UPDATE 중 하나만 수행된다.MERGE 대상이 이미 존재하면 UPDATE, 대상이 존재하지 않으면 INSERT를 수행하는 방식이다. 예를 들어 고객 ID와 고객 정보를 외부에서 입력 변수로 받는다. 이때 같은 고객 ID가 이미 있으면, 고객 정보를 업데이트하고, 같은고객 ID가 없으면 신규 고객으로 등록한다. MERGE INTO M_CUS_CUD T1USING( S.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 23.
SQL BOOSTER - 서브쿼리 (WHERE) 1. WHERE절 단독 서브쿼리 서브쿼리는 WHERE 절에서도 단독으로 사용할 수 있다. 1.1 마지막 한 건 조회하기 SELECT * FROM T_ORD T1WHERE T1.ORD_SEQ = (SELECT MAX(A.ORD_SEQ) FROM T_ORD A); 위 SQL은 T_ORD 테이블을 두 번 사용하고 있다. SQL의 성능을 위해서는 테이블의 반복 출현을 줄여야한다. 따라서 위 SQL은 아래와 같이 사용하는 것이 성능 면에서 좀 더 유리할 수 있다. -- order by와 rownum 활용SELECT *FORM ( SELECT * FROM T_ORD T1 ORDER BY T1.ORD_SEQ DESC )AWHERE ROWNUM ORDER BY와 ROWNUM을 사용한 방법이다. ->.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 23.
SQL BOOSTER - 서브쿼리 (SELECT) 서브쿼리는 조인과 유사하면서도 조인보다 이해가 쉬운 장점이 있다. 서브쿼리를 익히기 전에, 서브쿼리는 성능이 좋지 못할 수 있다는 것을 알기 바란다.SQL의 실행계획이 특정된 방법으로 제약될 가능성이 있기 때문이다. 서브쿼리를 익힌 후에 가장 조심할 부분은 무분별한 서브쿼리 남발이다. 모든 조인을 서비쿼리로 해결하려고 해서는 절대 안된다. 성능에 영향을 주지 않는 범위에서 적절할게 사용해야 한다. > 서브쿼리는 사용 위치와 방법에 따라 다음 네 가지로 분류할 수 있다. - SELECT 절의 단독 서브쿼리- SELECT 절의 상관 서비쿼리- WHERE 절의 단독 서브쿼리- WHGER절의 상관 서브쿼리 > 메인 SQL과 상관없이 실핼 할 수 있으면 단독 서브쿼리, 메인 SQL에서 값을 받아 처리해야 하면.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 23.
SQL BOOSTER - OUTER JOIN 1. OUTER JOIN이란 이너-조인은 조인 조건에 만족한 데이터만 결과에 나올 수 있다. 반면에 아우터 조인은 조인 조건에 만족하지 않은 데이터도 결과에 나온다.아우터-조인을 설명하기 위해 기준 데이터 집합과 탐조 데이터 집합이란 용어를 정의하자기준 데이터 집합: 아우터-조인의 기준이 되는 집합참조 데이터 집합: 아우터-조인의 참조가 되는 집합기준 데이터 집합은 조인 조건을 만족하지 않아도 모두 결과에 포함된다.아우터-조인을 사용하려면, 조인 조건 컬럼 한쪽에 +를 추가하면 된다. (+가 있는 쪽이 참조 데이터 집합이다.)--이너조인SELECT T1.CUS_ID, T1.CUS_NM, T2.CUS_ID,T2.EVL_LST_NO FROM M_CUS T1, T_ITM_EVL T2WHERE T1.CUS_I.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 20.
SQL BOOSTER - NL조인과 성능 1. 성능 테스트를 위한 테이블 생성 2. 후행 집합에 필요한 인덱스 NL조인은 후행 테이블 쪽의 조인 조건 컬럼에 인덱스가 필수이다.!SELECT /*+ GATHER_PLAN_STATSTICS */T1.CUS_ID, MAX(T1.CUS_NM) CUS_NM, MAX(T1.CUS_GD) CUS_GD, COUNT(*) ORD_CNT, SUM(T2.ORD_QTY * T2.UNT_PRC)ORD_AMTFROM M_CUS T1, T_ORD_JOIN T2WHERE T1.CUS_ID T2.CUS_IDAND T1.CUS_ID = 'CUS_0009'AND T2.ORD_YMD = '20170218'GROUP BY T1.CUS_ID;특정 고객의 주문 일자를 조회하는 패턴이다.실행 계획을 살펴보면 다음과 같다.NL조인을 하고.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 12.
SQL BOOSTER - 조인의 내부적인 처리 방식 조인의 3가지 처리 방식 조인에는 이너 조인(조인 조건 참), 아우터 조인(기준 조건 무조건 참), 카테시안 조인 3가지가 있다. 오라클 내부적으로 조인이 처리되는 방식을 살펴보자 두 개의 데이터 집합을 연결하려면 조인 조건만 작성해주면 된다. SQL을 작성하는 입장에서는 매우 간단하다. 하지만, 내부는 복잡하며, 성능 개선 작업에 큰 도움이 된다. 조인의 내부적인 처리 방식은 아래 3가지가 존재한다. - NESTED LOOPS JOIN - MERGE JOIN- HASH JOIN 이너 조인을 NESTED LOOPS JOIN 방식 혹은 MERGE, HASH 방식으로 처리할 수도 있다. 아우터 조인도 마찬가지다 (카테시안은 HASH JOIN 불가능) 조인 처리 방식은 결과에는 영향이 없다 먼저 각자의.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 6. 12.
SQL BOOSTER - 인덱스 설계 과정 SQL 하나를 위한 인덱스 설계는 어렵지 않다. 테이블 관련 SQL을 모두 검토하고 종합적으로 인덱스를 설계하는 것이 가장 중요하다. SQL 하나만 보고 인덱스를 생성해서는 안 된다. 실무에서 이는 어려운 일이지만, 어떻든 간에 인덱스는 전체 SQL을 보고 설계하는 것이 정석이다. 전체 SQL을 볼 수 없다면 가능한 많은 SQL을 살펴보자 인덱스 종합적 설계 과정 SQL별 접근 경로 조사테이블 별 접근 경로 정리종합적인 인덱스 설계핵심 테이블 및 핵심 SQL 집중 설계생성 및 모니터링 SQL 별 접근 경로 조사 이 과정을 진행하기 위해서는 개발 완료된 모든 SQL을 살펴봐야한다. SQL을 살펴보면서 사용된 접근 경로들을 엑셀로 정리해 놓는다. 각 항목을 살펴보면, 파일명 SQL ID를 관리해 해당.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 6. 12.
SQL BOOSTER - 인덱스로 커버된 SQL 인덱스를 이용해 검색할 때 테이블 접근 횟수를 줄이는 것이 매우 중요하다. 이 횟수를 얼만큼 줄이느냐에 따라 SQL의 성능이 좋아진다. 더 나아가 테이블 접근 자체가 생략된다면 성능에 가장 좋다. SELECT /*+ GATHER_PLAN_STATISTICS INDEX(T1 X_T_ORD_BIG_$) */T1.ORD_ST, COUNT(*)FROM T_ORD_BIG T1WHERE T1.ORD_YMD LIKE '201703%'AND T1.CUS_ID = 'CUS_0075'GROUP BY T1.ORD_ST; 실행계획의 Buffers 수치를 보면, TABLE ACESS BY INDEX ROWID 단계에서 30.125로 급증했다. 그러므로 TABLE ACESS BY INDEX ROWID만 제거하면 SQL 성능을 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 12.
SQL BOOSTER - 복합인덱스 복합 인덱스 - 컬럼 순정과 순서 A,B,C 칼럼 순서의 복합 인덱스와 C,B,A 컬럼 순서의 복합 인덱스는 완전히 다른 인덱스다 복합 인덱스를 만들 때 가장 중요한 것은 인덱스를 구성하는 컬럼 순서다. 어떤 순서로 컬럼을 정하는 지에 따라 강력한 성능을 발휘할 수도 있으며, 도움이 안 될 수도 있다. 이때, 컬럼 순서를 정할 때 관심 있게 봐야하는 것은 WHERE절의 조건이다. 같다 조건이 사용된 컬럼을 복합 인덱스에 앞 부분에 두는 것이 기본 원칙이다. CREATE INDEX X_T_ROD_BIG_$ ON T_ORD_BIF(CUS_ID,ORD_YMD);SELECT /*+GATHER_PLAN_STATISTICS INDEX(T1 X_T_ORD_BIG_3) */T1.ORD_ST, COUNT(*)FRO.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 6. 12.
SQL BOOSTER - 단일 인덱스 단일 인덱스의 컬럼 정하기 인덱스는 조건에 맞는 데이터를 빠르게 찾기 위한 객체이다. WHERE 조건절에 사용된 컬럼에 인덱스를 구성하는 것이 기본 원리다. SELECT /*+ GATHER_PLAN_STATISTICS*/TO_CHAR(T1.ORD_DT,'YYYYMM'), COUNT(*)FROM T_ORD_BIG T1WHERE T1.CUS_ID = 'CUS_0064'AND T1.PAY_TP = 'BANK'AND T1.RNO = 2GROUP BY TO_CHAR(T1.ORD_DT,'YYYYMM'); 이제 성능 개선을 위해 단 하나의 단일 인덱스를 고려해보자 후버 컬럼은 WHERE 조건절에 사용된 CUS_ID, PAY_TP, RNO컬럼이다. SELECT 'CUS_ID' COL, COUNT(*) CNT FRO.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 12.
성능 개선을 위한 기본 지식 - 실행 계획 1. 들어가며, SQL 성능 관련해서 '좌변은 절대 가공하지 말라'라는 말이 있다. WHERE를 사용하며, 왼쪽 컬럼을 가공하면 인덱스를 사용하지 못하기 때문이다. 이러한 사실을 망각하고, 무조건 좌변을 가공하지 않기 위해 WHERE '201701' = SUBSTR(T1.ORD_TMD,1,6)같은 SQL을 작성하거나, INNER JOIN 순서를 바꾼다고 성능이 좋아질 것이란 결론에 도달하기도한다. 결론적으로 SQL 성능 개선을 위한 방법들은 절대 암기할 것이 아니라, 원리를 잘 파헤치고 고민하는 과정이 중요하다 항상 실행계획을 확인하고, 문제점이 무엇인지 찾아보는 것이 좋다. 2. 실행 계획 이란 오라클과 같은 DBMS에서 데이터를 조회하거나 변경하려면, SQL을 사용해야한다. SELECT,UP.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 6.
SQLBOOSTER - RANGE JOIN 대부분 조인은 같다를 조건으로 이용하지만, 반드시 같다 조건으로만 조인을 할 수 있는 것은 아니다. 범위 (Like, )조건을 줄 수도 있으며 때에 따라 같지않다를 사용할 수도 있다. 범위 조건을 이용해 조인하는 것을 RANGE JOIN이라 부른다. 먼저 RANGE JOIN 사용 전 이전 GROUP BY로 금액 유형에 따라 High,Low,Middle로 나누었던 쿼리를 살펴보자 SELECT ORD_ST, CASE WHEN ORD_AMT >= 5000 THEN 'HIGH' WHEN ORD_AMT >= 3000 THEN 'Middle Order' ELSE 'Low Order' END ORD_AMT_TP, COUNT(*) ORD_CNTFROM T_ORDGROUP BY ORD.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 6. 6.
SQLBOOSTER - INNER JOIN INNER-JOIN 이란 이너 조인은 조인 조건을 만족하는 데이터만 결합하여 결과를 내보낸다. (T1.CUS_ID = T2.CUS_ID)WHERE 절에서 사용하는 조건은 필터 조건과 조인 조건 두 가지가 있다. FROM 절에 사용된 테이블이 두 개 이상이면 필터 조건과 조인 조건이 동시에 있을 수 있다.SELECT T1.COL_1, T2_COL_1FROM ( SELECT 'A' COL_1 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'B' COL_1 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'A' COL_1 FROM DUAL )T1,( SELECT 'A' COL_1 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'B' COL_1 FROM DUAL UNION ALL SEL.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 4.
SQL BOOSTER - 소계 구하기 ROLLUP, UNION ALL, 카테시안 조인,CUBE,GROUPING SETS 1. ROLLUP 이해하기 대부분의 분석 리포트는 소계(중간합계)와 전체합계가 필요하다. 이를 BI툴 없이 순수 SQL만 사용해야한다면, ROLLUP이 가장 효율적이다. ROOLUP은 GROUP BY 뒤에 ROLLUP이라고 적어서 사용한다. GROUP BY ROLLUP(A,B,C,D)로 적으면GROUP BY된 A+B+C+D별 데이터 A+B+C별 소계 데이터A+B별 소계데이터A별 소계데이터전체합계로 나온다. SELECT TO_CHAR(T1.ORD_DT,'YYYYMM') ORD_YM,T1.CUS_ID,SUM(T1.ORD_AMT) ORD_AMTFROM T_ORD T1WHERE T1.CUS_ID IN('CUS_0001','CUS_0002')AND T1.ORD_DT >= TO_DATE('20170301','YY.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 3.
SQL BOOSTER - GROUP BY와 ROLLUP 프로젝트를 수행하는데 최소한의 SQL임! 잘 알아두자 1. GROUP BY 데이터를 그룹화하는 문법이다. (같은 값을 가진 데이터끼리 모으는 것을 의미)중복된 값이 제거된 결과로 나오면서, 집계함수를 사용한다.SELECT T1.ORD_DT, T1.PAY_TP,SUM(T1.ORD_AMT)ORD_AMTFROM T_ORD T1WHERE T1.ORD_ST = 'COMP'GROUP BY T1.ORD_DT, T1.PAY_TPORDER BY T1.ORD_DT, T1.PAY_TP;T1.ORD_DT로 1차 그룹화 후 T1.PAY_TP로 2차 그룹화 (주문일시, 지불유형별 주문 금액 합계)자주 쓰는 집계함수는 다음과 같다.SUM,COUNT,MIN,MAXOVER 절과 함께 사용하는 SUM,LEAD,LAG와 같은 분석함.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 2.
SQL BOOSTER - 기본 셋팅 (테이블 스페이스, 데이터 블록) 1. 테이블 스페이스 생성 테이블 스페이스란? 테이블, 인덱스, 프로시저, 뷰 등의 객체들을 저장해놓은 오라클의 논리적인 저장공간데이터를 물리적으로 저장하는 단위이다. 하나의 테이블 스페이스는 여러 개의 세그먼트로 구성세그면트는 다시 익스텐스로 분리되고 익스텐스는 데이터 블럭으로 구성된다. 확장자는 dbf 혹은 ora이다. 세그먼트 : 하나의 테이블, 인덱스에 대응한다. (create table 등의 문장으로 생성됨)익스텐스 : 연속된 데이터 블록의 집합, 세그먼트를 처음 만들거나, 세그먼트 저장공간이 더 필요한 경우 연속된 블록의 주소를 갖는 데이터 블록을 할당 받아 세그먼트에 추가데이터블록: 데이터의 최소단위 * 사용자가 입력한 데이터는 테이블에 저장되고 테이블은 물리적 파일 안에서 데이터 블록 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 2.

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