6. Programming vs SQL
Programming
SQL
public int aa(int a, int b)throws Exception{
int c = 0;
if(a == b){
return a;
}else{
return b;
}
}
public String getMaxNumber(int iNum1, int iNum2)throws Exception{
return iNum1 > iNum2 ? iNum1 : iNum2;
}
SELECT *
FROM (
SELECT ROWNUM RN , A.*
FROM EMP A
WHERE ENAME LIKE ‘강%’
AND JOB <> ‘SALES’
AND (STATUS = ‘1’ OR STATUS = ‘2’)
)
WHERE RN BETWEEN 1 AND 10
SELECT *
FROM
(
SELECT ROWNUM RN , A.*
FROM EMP A
WHERE ENAME LIKE ‘강%’
AND NOT EXISTS(SELECT 1 FROM EMP B
WHERE B.EMPNO = A.EMPNO
AND JOB = ‘SALES’
AND ROWNUM = 1)
AND STATUS IN (‘1’, ‘2’)
AND ROWNUM <= 10
)
WHERE RN >= 1
11. Driving의 중요성
TABLE1 TABLE2 TABLE3
(10000 row)
(1000 row)
(2 row)
. . .
1 A
2 C
3 D
4 K
5 M
6 F
7 E
8 M
. . . .
. . . .
A 가
P 나
C 라
H 사
. . .
E 마
라 10
마 20
최소 10,000회 이상 ACCESS
TABLE3 TABLE2 TABLE1
(10000 row)
(2 row)
라 10
마 20
(1000 row)
A 가
P 나
C 라
S 마
. . .
E 마
1 A
2 C
3 D
4 K
5 M
6 F
7 E
8 M
. . . .
. . . .
최대 6회 이하 ACCESS
12. Driving의 중요성
TABLE1 TABLE2 TABLE3
(10000 row)
(1000 row)
(2 row)
. . .
1 A
2 C
3 D
4 K
5 M
6 F
7 E
8 M
. . . .
. . . .
A 가
P 나
C 라
H 사
. . .
E 마
라 10
마 20
-TABLE1을 무조건 읽어야 한다면 그 다음에 올 DRIVNING 순서를 예측
-똑같은 조건 이라면 M이 아닌 1 부터 DRIVING
TABLE1 TABLE3 TABLE2
(1000 row)
(10000 row)
(2 row)
. . .
1 A
2 C
3 D
4 K
5 M
6 F
7 E
8 M
. . . .
. . . .
C 10
E 20
A 가
P 나
C 라
S 마
. . .
E 마
13. Driving 실습
회원 TABLE
데이터 : 20만건
PK : 회원ID
FK : 부서ID
회원상태
주문 TABLE
데이터 : 500만건
PK : 주문번호
FK : 회원ID
1. A, B 부서에 주문 내역을 추출 하라
2. 주문 내역 중 신용카드로만 결제한 회원정보를 추출 하라
3. 탈퇴한 회원에 주문 건수와 결제 금액을 조회 하라
4. 모든 부서에 유효한 회원을 대상으로만 주문, 결제 정보를 조회 하라
부서 TABLE
데이터 : 200건
PK : 부서ID
결제 TABLE
데이터 : 600만건
PK : 주문ID,
결제번호
FK : 결제유형
결제금액
14. 절차형 사고 버리기
SELECT *
FROM MNS A,
SKP B,
SKT C
WHERE A.조건 = B.조건
AND B.조건 = C.조건
AND C.조건 = ‘1234’
15. 절차형 사고 버리기
SELECT *
FROM MNS A,
SKP B,
SKT C
WHERE A.조건 = B.조건
AND B.조건 = C.조건
AND C.조건 = ‘1234’
결과값
17. 결과 <= 과정
SQL 작성
SQL
Parsing
최적화
SQL
Generator
데이터
추출
18. Optimizer
select col1,
col2*10, . .
from account x,
custommer y,
transection z
where x.acct = z.acct
and y.cust = z.cust
and jdate = ‘130319’;
SQL OPTIMIZER
DATA Dictionary
SQL
해석
COL$
IND$
OBJ$
TAB$
VIEW$
참
조
실행
customer
transaction
account
DATA
추
출
실행
계획
작성
참
조
ㄴㅍㄴㅇㄹㅇㄹㄴ 률ㄷㄱ34346
ㅓㅏㄴ아ㅓㅗㄴㅇ ㅓㅜㄴ야ㄷㅈㄷㅂ저
ㅊ리아ㅡㄹ ㅏㅡ치ㅏ ㅜ ㅓ투 93
ㅑㅇ너ㅓㅇㄹ너ㅐㅇ러ㅐㄿㄹㅇㄹ ㅓㅜㄴ ㅑ
ㅑㅕㅜㅑ ㅜ랸웅ㄴ
ㅑ어ㅐ우ㅐㅇ눈애ㅓ래ㅓㅐ앵래 8ㅈ9ㅗ9 ㅗㅑ야 ㅏㄴ어ㅐ
B BB JHBJB M M J ㅐㅜ ㅜㄹ울
애ㅣㅓ애럴애ㅓㄹ애 ㅐ
ㄹ앙ㄹㄹ이ㅏㅡㅈ냐ㅈㄷㅂ989ㅈ돌ㅍㄴㅇㄴ
ㄴ어ㅐㅑㅓ내ㅑ
ㄴㅍㄴㅇㄹㅇㄹㄴ 률ㄷㄱ34346
ㅓㅏㄴ아ㅓㅗㄴㅇ ㅓㅜㄴ야ㄷㅈㄷㅂ저
ㅊ리아ㅡㄹ ㅏㅡ치ㅏ ㅜ ㅓ투 93
ㅑㅇ너ㅓㅇㄹ너ㅐㅇ러ㅐㄿㄹㅇㄹ ㅓㅜㄴ
ㅑㅕㅇ ㅑㅕㅜㅑ ㅜ랸웅ㄴ
ㅑ어ㅐ우ㅐㅇ눈애ㅓ래ㅓㅐ앵래 8ㅈ9ㅗ9 ㅗ
ㅑ야 ㅏㄴ어ㅐㅑ퍼ㅐㅜ ㅜㄹ울
애ㅣㅓ애럴애ㅓㄹ애 ㅐ
ㄹ앙ㄹㄹ이ㅏㅡㅈ냐ㅈㄷㅂ
결
과
사용자는 요구만 하고 OPTIMIZER가
실행계획 수립
수립된 실행계획에 따라 엄청난 수행
속도 차이 발생
실행계획 제어가 어렵다.
OPTIMIZER가 좋은 실행계획을 수립
할 수 있도록 종합적이고 전략적인
FACTOR를 부여
비절차형으로 기술해야 함
집합적으로 접근해야 함
21. Optimizer
SELECT * FROM EMP
WHERE ENAME LIKE 'AB%'
AND EMPNO = '7890'
SELECT * FROM EMP
WHERE ENAME LIKE 'AB%'
AND JOB LIKE 'SA%'
Rule
based
Cost
based
SELECT * FROM EMP
WHERE ENAME LIKE 'AB%'
AND EMPNO = '7890'
SELECT * FROM EMP
WHERE ENAME LIKE 'AB%'
AND JOB LIKE 'SA%'
SELECT * FROM EMP
WHERE JOB = 'SALESMAN'
AND EMPNO = '7890'
나중에
생성된
Index 사용
SELECT * FROM EMP
WHERE JOB = 'SALESMAN'
AND EMPNO = '7890'
분포도에 따라
ENAME index
도 사용
INDEX merge
(and_equel),
특정 iNDEX
분포도에 따라
index 사용,
혹은 full scan
항상 EMPNO
Index만 사용
INDEX merge
(and_equel)
33. 전체범위 VS 부분범위
전 체 범 위 처 리
2
차
가
공
운반단위
•
•
•
•
1
차
스
캔
Full Range Scan 후 가공하여
Array Size 만큼 추출
부 분 범 위 처 리
2
차
가
공
운반단위
1
차
스
캔
조건을 만족하는 Row 수가 Array
Size 에 도달되면 멈춤
34. 전체범위 VS 부분범위
SELECT * FROM CUST
SELECT * FROM CUST ORDER BY CUST_NAME
ARRAY 사이즈 도달 시
결과전송
부분범위처리
전체범위처리
SELECT * FROM CUST WHERE CUST_NAME LIKE ‘%희%’전체범위처리
SELECT * FROM CUST WHERE ROWNUM < 30부분범위처리
35. INDEX, TABLE 데이터 조회 과정
SORT된 결과
TABLE (EMP)
EMPNO ENAME JOB
7654 강감찬 부장
7900 류관순 과장
7689 황진이 과장
7499 이순신 차장
7934 변강쇠 부장
7844 조자룡 차장
7369 안중근 이사
7839 장보고 과장
7531 신윤복 차장
7856 홍길동 과장
7432 김유신 부장
7827 김두환 부장
INDEX (JOB)
INDEX-KEY ROWID
과장 0000A95B.0002.0001
과장 0000A95B.0005.0001
과장 0000E62E.0009.0001
과장 0000E9BE.0002.0001
부장 000062BE.0001.0001
부장 000062BE.0003.0001
부장 000093A6.0005.0001
부장 000093B2.000B.0001
이사 000069C5.0001.0001
차장 0000E9BE.0002.0001
차장 0000E9BE.0005.0001
차장 0000E9BE.000B.0001
SELECT empno, ename, job
FROM EMP
WHERE JOB IN ('부장‘,'이사‘)
36. 부분범위 처리 예제
SORT를 대신하는 INDEX
SELECT * FROM PRODUCT
WHERE YMD = ‘151116'
AND ITEM LIKE 'AB%'
ORDER BY YMD, ITEM
운반단위
전
체
스
캔
INDEX
(YMD)
TABLE
S
O
R
T
.
.
.
.
.
.
.
.
SELECT * FROM PRODUCT
WHERE YMD = ‘151116'
AND ITEM LIKE 'AB%'
운반단위
부
분
스
캔
INDEX
(YMD+ITEM)
TABLE
37. SORT를 대신하는 INDEX 실습
2015년에 주문된 정보를 최신 주문일자 순으로 정렬해서
모든 데이터를 가져 오시오.
단, ORDER BY를 사용하지 말고 INDEX를 활용해서 하세요
주문 테이블 명 : OE_ORD
인덱스 명 : OE_ORD_PK (주문일자)
SELECT *
FROM OE_ORD
38. 부분범위 처리 예제
SORT를 대신하는 INDEX(예제)
21200 SORT ORDER BY
21200 TABLE ACCESS BY ROWID TF_ORDER
21201 INDEX RANGE SCAN TF_ORD_I1
SQL> SELECT ORDDATE, CUSTNO
FROM TF_ORDER A
WHERE ORDDATE between
‘151101' and ‘151130'
ORDER BY ORDDATE DESC
5.2 sec
42000 SORT ORDER BY
42000 TABLE ACCESS BY ROWID TF_ORDER
42001 INDEX RANGE SCAN TF_ORD_I2
SQL>SELECT * FROM ( SELECT ORDDATE, CUSTNO
FROM TF_ORDER A
WHERE ORDDEPT LIKE '7%‘
ORDER BY ORDDATE DESC
)WHERE ROWNUM < 10
12.5 sec
20 INDEX RANGE SCAN DESCENDING TF_ORD_I1
SQL> SELECT /*+ INDEX_DESC(A TF_ORD_I1) */
ORDDATE, CUSTNO
FROM TF_ORDER A
WHERE ORDDATE between
‘151101' and ‘151130'
0.01 sec
20 INDEX RANGE SCAN DESCENDING TF_ORD_I1
SQL> SELECT /*+ INDEX_DESC(A TF_ORD_I1) */
ORDDATE, CUSTNO
FROM TF_ORDER A
WHERE ORDDEPT LIKE '7%'
AND ORDDATE <= '991231‘
AND ROWNUM < 10 0.02 sec
INDEX 정보
TF_ORD_I1(ORDDATE)
TF_ORD_I2(ORDDEPT)
39. 부분범위 처리 예제
INDEX만 읽고 처리
SELECT DEPT, SUM(QTY)
FROM PRODUCT
WHERE DEPT LIKE '12%'
GROUP BY DEPT;
운반단위
INDEX
(DEPT)
TABLE
•
•
G
R
O
U
P
B
Y•
•
SELECT DEPT, SUM(QTY).
FROM PRODUCT
WHERE DEPT LIKE '12%'
GROUP BY DEPT;
운반단위
INDEX
(DEPT+QTY)
G
R
O
U
P
B
Y
•
•
•
•
40. INDEX, TABLE 데이터 조회 과정
SORT된 결과
INDEX (JOB)
INDEX-KEY ROWID
과장 0000A95B.0002.0001
과장 0000A95B.0005.0001
과장 0000E62E.0009.0001
과장 0000E9BE.0002.0001
부장 000062BE.0001.0001
부장 000062BE.0003.0001
부장 000093A6.0005.0001
부장 000093B2.000B.0001
이사 000069C5.0001.0001
차장 0000E9BE.0002.0001
차장 0000E9BE.0005.0001
차장 0000E9BE.000B.0001
SELECT JOB
FROM EMP
WHERE JOB IN ('부장‘,'이사‘)
41. 부분범위 처리 예제
INDEX만 읽고 처리(예제)
INDEX 정보 TF_ORD_I3 (ITEM, STATUS)
SQL> SELECT STATUS, COUNT(*)
FROM TF_ORDER
WHERE ITEM LIKE 'HJ%'
GROUP BY STATUS
20 SORT GROUP BY
36631 INDEX RANGE SCAN TF_ORD_I3
2.5 sec20 SORT GROUP BY
36630 TABLE ACCESS BY ROWID TF_ORDER
36631 INDEX RANGE SCAN TF_ORD_I3
SQL> SELECT TYPE, COUNT(*)
FROM TF_ORDER
WHERE ITEM LIKE 'HJ%'
GROUP BY TYPE
10.3 sec
42. 부분범위 처리 예제
MAX 처리(예제)
SELECT MAX(SEQ) + 1
FROM PRODUCT
WHERE DEPT = '12300';
운반단위
INDEX
(DEPT)
TABLE
•
•
S
O
R
T
•
•
MAX(SEQ)+1
SELECT /*+ INDEX_DESC( A INDEX1) */
SEQ + 1
FROM PRODUCT A
WHERE DEPT = '12300'
AND ROWNUM = 1;
운반단위
INDEX
(DEPT+SEQ)
SEQ + 1
43. 부분범위 처리 예제
MAX 처리(예제)
INDEX 정보 TF_ORD_I4 (ORDDEPT, STATUS, ORDDATE)
SQL> SELECT MAX(ORDDATE)
FROM TF_ORDER
WHERE ORDDEPT = '430'
AND STATUS = '30'
1 SORT AGGREGATE
2892 TABLE ACCESS BY ROWID TF_ORDER
15230 INDEX RANGE SCAN TF_ORD_I4
2.53 sec
1 COUNT STOPKEY
1 TABLE ACCESS BY ROWID TF_ORDER
2 INDEX RANGE SCAN DESCENDING TF_ORD_I4
SQL> SELECT /*+ INDEX_DESC(A TF_ORD_I4) */
ORDDATE
FROM TF_ORDER A
WHERE ORDDEPT = '430' AND STATUS='30'
AND ROWNUM = 1
0.01 sec
44. INDEX만 읽고 처리
가장 마지막으로 조회 된 주문 일자 정보를 가져오시오. 주문 테이블 명 : OE_ORD
인덱스 명 : OE_ORD_PK (주문일자)
SELECT
/*+INDEX_DESC(A OE_ORD_PK )*/
*
FROM OE_ORD A
WHERE ROWNUM =1
AND ORD_DATE < ‘991231’
45. 부분범위 처리 예제
EXISTS의 활용
SELECT COUNT(*) INTO :CNT
FROM ITEM_TAB
WHERE DEPT = '101'
AND SEQ > 100
. . . . . . .
IF CNT > 0 . . .
. . . . . . .
INDEX
(DEPT)
TABLE
.
.
.
.
.
.....
운반
단위
COUNT
SELECT 1 INTO :CNT FROM DUAL
WHERE EXISTS
(SELECT 'X'
FROM ITEM_TAB
WHERE DEPT = '101'
AND SEQ > 100 )
. . . . . . .
IF CNT > 0
. . . . . . .
INDEX
(DEPT)
TABLE
운반
단위
X
O
46. 부분범위 처리 예제
ROWNUM의 활용
SELECT COUNT(*) INTO :CNT
FROM ITEM_TAB
WHERE DEPT = '101'
AND SEQ > 100
. . . . . . .
IF CNT > 0 . . .
. . . . . . .
INDEX
(DEPT)
TABLE
.
.
.
.
.
.....
운반
단위
COUNT
SELECT 1 INTO :CNT
FROM ITEM_TAB
WHERE DEPT = '101'
AND SEQ > 100
AND ROWNUM = 1
. . . . . . . .
IF CNT > 0
. . . . . . . .
INDEX
(DEPT)
TABLE
운반
단위
X
O
47. 부분범위 처리 예제
1:M JOIN의 부분범위 유도(EXISTS)
SELECT x.CUST_NO, x.ADDR, x.NAME, .............
FROM CUST x, REQT y
WHERE x.CUST_NO = y.CUST_NO
AND x.CUST_STAT in ('A', 'C', 'F')
AND y.UN_PAY > 0
GROUP BY x.CUST_NO
HAVING SUM(y.UN_PAY) between :VAL1 and :VAL2
전체범위
SELECT x.CUST_NO, x.ADDR, x.NAME, .............
FROM CUST x
WHERE CUST_STAT in ('A', 'C', 'F')
AND EXISTS ( SELECT 'X'
FROM REQT y
WHERE y.CUST_NO = x.CUST_NO
AND UN_PAY > 0
GROUP BY y.CUST_NO
HAVING SUM(y.UN_PAY)
between :VAL1 and :VAL2 )
부분범위
48. 부분범위 처리 예제
1:M JOIN의 부분범위 유도(Function)
SELECT x.CUST_NO, x.ADDR, x.NAME, .............
FROM CUST x, REQT y
WHERE x.CUST_NO = y.CUST_NO
AND x.CUST_STAT in ('A', 'C', 'F')
AND y.UN_PAY > 0
GROUP BY x.CUST_NO
HAVING SUM(y.UN_PAY) between :VAL1 and :VAL2
전체범위
Select cust_no, addr, un_pay, ...........
from ( select cust_no, addr,
unpay_sum(cust_no) as un_pay,
....
from cust
where cust_stat in ('A', 'C', 'F') )
where un_pay between :VAL1 and :VAL2
부분범위Create or replace Function unpay_sum
(v_custno in varchar2)
return number is
sum_unpay number ;
begin
..............
select sum(un_pay) into sum_unpay
from reqt
where cust_no = v_custno
and un_pay > 0 ;
................
return sum_unpay ;
end unpay_sum ;
Statement, prestatement
바인딩 단점을 보완한 바인딩변수 peeking : 하드파싱 시 컬럼분포도를 이용해 통계정보를 만들어낸다
-SQL 파서가 파싱
반복사용하기 위해 라이브러리 캐쉬에 저장( 커서 공유)
-최적화하기 쉬운형태로 변환
후보군이 될만한 실행계획들 생성
오브젝트 통계정보, 시스템 성능 통계정보를 이용하여 필요한 I/O, CPU, 메모리 사용량 등을 예측
-SQL 실행계획 생성