데이터베이스 튜닝niceilm.tistory.com/attachment/ck86.ppt · PPT file · Web view2015-01-22 · 실전 데이터모델링 & 데이터베이스 설계와 구축 (11.데이터베이스

실전 데이터모델링 & 데이터베이스 설계와 구축(11. 데이터베이스 튜닝 )

2/44실전데이터모델링 & 데이터베이스 설계와 구축

데이터베이스 튜닝 >>>

11. 데이터베이스 튜닝


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 데이터베이스 튜닝이란…

데이터베이스 튜닝이란 ?

데이터베이스의 활용 성능을 최상 / 최적으로 만들기

데이터베이스 튜닝의 구분데이터베이스 설계 튜닝

- 데이터베이스 설계 단계에서 성능을 고려하여 설계데이터베이스 환경

- 성능을 고려하여 메모리나 블록 크기 등을 지정SQL 문장 튜닝

- 성능을 고려하여 SQL 문장을 작성


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 데이터베이스 튜닝의 목적

데이터베이스 튜닝의 목적

업무적인 환경과 시스템적 환경에 적합한 데이터베이스 파라미터를 설정한다 .

데이터베이스에 접근하는 SQL 문장은 가능한 한 디스크 블록에 최소로 접근하도록 한다 .

디스크 블록에서 한번 읽은 데이터는 가능하면 메모리 영역에 보관한다 .

모든 사용자의 SQL 문장은 공유 가능하도록 명명 표준을 준수하여 작성한다 .

잠금이 최소가 되도록 한다 .


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 데이터베이스 설계 단계에서 튜닝하기 - 1

데이터 정합성을 유지할 수 있는 대책을 마련하고 , 성능을 위해 필요하다면 테이블 , 컬럼 , 관계에 대해 반정규화를 적용

대용량 테이블의 경우 필요한 데이터에 대해서는 파티셔닝을 이용하여 테이블 분할을 검토

이력을 관리해야 하는 테이블에 대해서는 필요하다면 시작과 종료나 현재 진행 상태 등을 명확하게 명시하여 SQL 문장의 실행 성능을 보장

테이블 접근 유형에 따라 전체 스캔 방식과 B 트리 인덱스 , 비트맵 인덱스 , 클러스터링과 해싱 적용 등을 고려

테이블이 조회 작업이 주로 이루어지는지 , 입력 , 수정 , 삭제 작업이 주로 이루어지는지를 고려하여 적당한 인덱스와 인덱스의 수를 지정

분산 데이터베이스를 적용했을 경우 원격 데이터베이스를 이용할 때 성능 저하가 예상된다면 스냅샷을 이용한 복제 테이블 생성 등을 고려

공통적으로 관리하는 데이터에 대한 접근이 빈번하다면 어플리케이션의 메모리에 상주시키고 함수를 사용하여 코드 변환을 하도록 유도


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 데이터베이스 설계 단계에서 튜닝하기 - 2

PK 는 일반적으로 지정된 순서를 복합 컬럼 인덱스를 지정하는 규칙에 따라 나열

FK 에 대해서는 가급적 인덱스를 생성하여 전체 스캔이 발생하는 경우와 불필요하게 발생하는 잠금을 피함

SYSTEM 테이블 스페이스에는 데이터를 관리하는 딕셔너리 정보만 포함하고 , 일반 오브젝트는 저장하지 않도록 함

테이블을 위한 테이블 스페이스와 인덱스를 위한 테이블 스페이스를 분리

롤백 세그먼트에 대한 경합을 피하기 위해 롤백 세그먼트를 여러 개로 구성

자주 수정되거나 변경 또는 삭제되는 데이터는 별도의 테이블 스페이스를 만들어 생성


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 복합 컬럼 인덱스 지정 규칙

복합 컬럼 인덱스 지정 규칙

항상 조회 조건으로 사용하는 컬럼은 앞쪽으로…

WHERE 절의 조건에서 ‘ =‘ 로 비교되는 컬럼이 있으면 앞쪽으로…

데이터의 분포도가 낮은 컬럼이 앞쪽으로…

정렬이 자주 발생하는 컬럼이 앞쪽으로…


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 데이터베이스 환경 튜닝

공유 풀 튜닝 (shared_pool tuning)

데이터베이스 버퍼 캐시 튜닝 (database buffer cache tuning)

리두 로그 버퍼 튜닝 (redo log buffer tuning)

디스크 I/O 튜닝 (disk I/O tuning)

로우 마이그레이션 (row migration) & 로우 체이닝 (row chaining)


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 공유 풀 튜닝 (shared_pool tuning)

라이브러리 캐시 튜닝SQL 문 , PL/SQL 문을 실행하면 실행된 문장을 파싱하여 메모리 영역에 LRU 알고리즘에 따라 보관하였다가 동일한 문장이 다시 실행되면 다시 파싱하지 않아서 성능이 향상

데이터 딕셔너리 캐시 튜닝각종 환경 정보와 오브젝트 생성 정보 등이 저장된 공간이고 데이터 딕셔너리 캐시를 위해 별도로 할당되지 않으며 , SHARED_POOL_SIZE 파라미터에 의해 할당


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 라이브러리 캐시 튜닝 - 1

라이브러리 캐시 튜닝에 필요한 뷰v$librarycache: 라이브러리 캐시 정보

v$db_object_cache: 객체 (패키지 , 뷰 , 프로시저 , 함수 , 트리거 등 ) 의 캐시된 정보

v$sqlarea: shared pool 에 캐시되어 있는 SQL 문의 정보

v$sqltext: SQL 문 전체 텍스트와 관련된 정보

v$sql_plan: 캐시된 커서의 실제 실행 계획 정보

v$shared_pool_reserved: 공유 풀 내에 단편화 되지 않은 대용량 메모리 예약 풀 및 공간 정보


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 라이브러리 캐시 튜닝 - 2

SQL 문장 재사용 비율 gethitratio(v$librarycache): 90% 이상

SELECT GETS, GETHITRATIO, PINS, PINHITRATIO, RELOADS, INVALIDATIONSFROM V$LIBRARYCACHEWHERE NAMESPACE = ‘SQL AREA’;

재파싱 비율 reload/pins(v$libararychache): 1% 이하-reload: 디스크의 데이터를 메모리로 적재하는 횟수-pins: 실행 횟수- 테이블 구조 변경과 같은 객체 변경에 의한 invalidation 으로 리로드가 발생할 가능 성이 있음

SELECT (SUM(RELOADS)/SUM(PINS))*100 “MISS RATE”FROM V$LIBARARYCACHE;

라이브러리 캐시 HIT율 향상 방안-init<SID>.ora 파일에서 SHARED_POOL_SIZE 증가 시킴-SQL 문장에 대한 명명 표준을 준수하여 동일한 문장에 대해 재파싱이 이루어지지 않게 함- 상수를 사용하기 보다는 바인딩 변수를 사용


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 딕셔너리 캐시 튜닝

딕셔너리 캐시 튜닝에 필요한 뷰

v$rowcache

딕셔너리 캐시의 MISS 비율 getmisses(cache miss 수 )/gets( 항목에 대한 접근 수 ) : 15% 이하

-15% 이상인 경우 SHARED_POOL_SIZE 를 증가시킴

SELECT TO_CHAR(TRUNC(SUM(GETMISSES)/SUM(GETS)*100, 5), 0.9999.99) || ‘% (LESS THAN 15%) ‘MISS RATE’FROM V$ROWCACHE;


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 데이터베이스 버퍼 캐시 튜닝 – 1

데이터베이스 버퍼 캐시 튜닝-SQL 문장을 실행하면 오라클 데이터베이스는 디스크에서 데이터를 읽어 이를 메모리 , 즉 데이터베이스 버퍼 캐시에 저장- 자주 사용되는 데이터를 버퍼 캐시에 저장할 수 있도록 환경 설정- 데이터베이스 버퍼 캐시의 크기 조절은 DB_BLOCK_BUFFER 파라미터를 변경



데이터베이스 버퍼 캐시의 재사용 비율 HITS = 100 * (1 – (PHYSICAL READS/(DB_BLOCK_GETS + CONSTRAINT_GETS)))

-PHYSICAL READS: 사용자가 SQL 문을 실행했을 때 디스크로부터 읽은 테이블의 블록 수-DB_BLOCK_GETS: 데이터베이스 버퍼 캐시 영역의 데이터 변경 후 데이터를 읽는 블록 수-CONSTRAINT_GETS: 변경 작업 후 ROLLBACK 문 실행 시 변경 전 데이터로 복구하기 위해 이전 데이터를 저장해 주는 메모리 영역으로부터 읽은 블록 수

90% 이상인 경우 아주 좋은 경우80% 이하면 데이터베이스 버퍼 캐시 크기를 증가시킴SELECT TO_CHAR(TRUNC(SUM(GETMISSES)/SUM(GETS)*100, 5), 0.9999.99) || ‘% (LESS THAN 15%) ‘MISS RATE’FROM V$ROWCACHE;

▶ 데이터베이스 버퍼 캐시 튜닝 – 2


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 리두로그 버퍼 튜닝 – 1

리두로그 버퍼 튜닝- 모든 SQL 문장을 실행할 때 이용하는 메모리 영역이므로 작업하는 동안은 이 메모리 공간을 활용- 데이터에 대해 수정이 발생하면 잠금을 설정하듯이 메모리 영역에서 다른 프로세스가 이용하지 못하도록 독점하는 방법으로 래치 (Latch) 를 할당 받아 작업- 대기율을 분석하여 오랜 시간 동안 대기하고 있거나 잦은 대기 상태가 되는 경우 리두로그 버퍼의 크기를 조정


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 리두로그 버퍼 튜닝 – 2

리두 할당 대기율

SELECT A.NAME, (B.MISSES/B.GETS)*100, WAIT_RATIOFROM V$LATCHNAME A, V$LATCH BWHERE A. NAME IN (‘ 리두 ALLOCATION’) AND A.LATCH#=B.LATCH#;

WAIT_RATIO 가 1% 이상이 나오면 리두로그가 발생할 때 경합이 발생하는 경우이다 .

리두로그 버퍼를 획득하기 위해 기다린 횟수

SELECT NAME, VALUEFROM V$SYSSTATWHERE NAME = ‘ 리두 LOG SPACE REQUESTS’;

리두로그 버퍼를 얻기 위해 기다린 횟수를 정기적으로 점검하여 만약 횟수가 지속적으로 증가하거나 비이상적으로 증가했다면 리두로그 버퍼의 크기 증가시킨다 .


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 디스크 I/O 튜닝 - 1

특정 디스크에 있는 데이터 파일에 I/O 가 급증하면 성능 저하의 요인이 되므로 I/O 현황을 분석하여 집중된 I/O 를 분산시켜야 한다 .

데이터 파일에 대한 I/O 현황

물리적인 I/O 작업이 특정 디스크에 집중으로 발생한다면 해당 데이터 파일을 다른 디스크로 옮기거나 테이블 스페이스를 여유가 있는 데이터 파일에 생성해야 한다 .-DATA01.DBF 파일에 물리적 I/O 가 집중되어 있으므로 데이터 파일에 대한 I/O 의 분산을 고려



데이터 파일에 대한 I/O 현황을 전체에 대한 비율

▶ 디스크 I/O 튜닝 - 2


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 디스크 I/O 튜닝 - 3데이터베이스의 디스크 I/O를 줄이기 위한 설계 방법

시스템 테이블 스페이스를 별도로 생성

임시 테이블 스페이스는 테이블과 인덱스의 테이블 스페이스와 분리하여 생성

롤백 세그먼트와 온라인 리두로그 파일은 분리하여 생성

온라인 리두로그 파일과 아카이브 리두로그 파일은 분리하여 생성

롤백 세그먼트와 테이블과 인덱스 테이블 스페이스는 분리하여 생성

리두로그 파일은 지속적으로 I/O 가 발생하므로 I/O 가 가장 적은 디스크에 배치

테이블과 인덱스 테이블 스페이스 중 I/O 가 많은 테이블 스페이스는 별도의 디스크에 배치


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 로우 마이그레이션

로우 마이그레이션 (Row Migration)

데이터 블록에서 수정이 발생하면 수정된 데이터를 해당 데이터 블록에 저장하지 못하고 , 다른 블록의 빈 공간을 찾아 데이터를 저장하는 방식

PCTFREE 가 낮게 설정되어 있는 경우에 많이 발생

테이블을 분석하면 DBA_TABLES 에서 마이그레이션이 발생한 횟수를 조회

테이블의 로우에 비해 마이그레이션된 발생 횟수가 많다면 테이블을 생성할 때의 PCTFREE 를 증가시켜 테이블을 재생성하고 데이터를 이동시킨다 .

ANALYZE TABLE { TABLE | CLUSTER } NAME COMPUTE STATISTICS;

SELECT NUM_ROWS, CHAIN_CNTFROM DBA_TABLESWHERE TABLE_NAME = ‘TABLE_NAME’;


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 로우 체이닝

로우 체이닝 (Row Chaining)

행의 길이기 너무 길어서 데이터 블록 하나에 데이터가 모두 저장되지 않고 , 두 개 이상의 블록에 걸쳐 하나의 행이 저장되어 있는 형태

데이터베이스를 생성할 때 지정하는 DB_BLOCK_SIZE 를 너무 작게 지정한 경우데이터 타입이 LOB 타입과 같이 대용량 타입일 경우

오라클에서 제공하는 UTLCHAIN.SQL 파일 실행- 문장을 실행하면 CHAINDEC_ROWS 라는 테이블이 생성 , 분석 작업을 수행할 경우 체이닝에 대한 관련된 데이터가 테이블에 저장

많은 로우 체이닝이 발생하였다면 행을 다를 테이블에 복사하고 , 원래 테이블에서 체이닝이 발생한 행을 삭제한 다음 다시 원위치키기는 작업을 한다 .

ANALYZE { TABLE | CLUSTER } NAME LIST CHAINED ROWSINTO CHAINED ROWS;

SELECT COUNT(*)FROM CHAINED_ROWSWHERE TABLE_NAME = UPPER(‘NAME’);


데이터베이스 튜닝 >>> ▶SQL 문장 튜닝 – 1

접근 경로에 대한 우선 순위를 알고 있어야 한다 .

옵티마이저 모드가 비용 기반 모드인지 규칙 기반 모드인지 알고 있어야 한다 .

숫자 형식은 숫자 형식의 타입으로 문자 형식은 문자 형식의 타입으로 비교한다 .

WHERE 절 안에 비교하는 조건에 인덱스를 이용해야 할 경우 인덱스 컬럼을 기술한다 .

여러 개의 컬럼이 인덱스 하나로 지정된 경우 앞쪽에 있는 컬럼을 모두 지정하여 인덱스 범위를 조회할 수 있게 한다 .

인덱스를 이용하고자 하는 컬럼을 변형하지 않는다 .

인덱스 컬럼에 NULL 값을 사용하지 않는다 .

SQL 문장 작성할 때 꼭 알고 있어야 할 사항 - 1



부정형으로 지정할 경우에는 인덱스를 사용하지 않는다 . 가능하면 부정형을 사용하지 않는다 .

OR 를 사용하면 인덱스를 이용하지 않을 수 있다 .

불필요하게 DUAL 테이블을 이용하지 않는다 .

WHERE 조건절에 걸린 인덱스가 15% 이상 반환하리라 예상되면 인덱스 스캔을 피한다 .

불필요하게 DBMS 에서 제공하는 함수 (SUM, SIGN, DECODE, NVL 등 ) 를 사용하지 않는다 .

인덱스가 걸려있는 컬럼에 대해 LIKE 형식으로 비교하는 경우에는 반드시 뒤쪽에 비교자(%) 가 위치해야 하며 , 앞쪽에 위치할 경우에는 인덱스를 이용하지 않는다 .

힌트를 적절하게 사용한다 .

SQL 문장 작성할 때 꼭 알고 있어야 할 사항 - 2



접근 경로에 대한 우선 순위를 알고 있어야 한다 .

우선 순위 예1 ROWID에 의한 단일 로우

2 클러스터 조인에 의한 단일 로우

3 유일하거나 PK 를 가진 해시 클러스터 키에 의한 단일 로우

4 유일하거나 PK 에 의한 단일 로우

5 클러스터 조인 6 해시 클러스터 키7 인덱스 클러스터 키8 복합 컬럼 인덱스

9 단일 컬럼 인덱스

10 인덱스가 구성된 컬럼에서 제한된 범위 검색

11 인덱스가 구성된 컬럼에서 무제한 범위 검색

12 정렬 - 병합 조인13 인덱스가 구성된 열에서 MAX 연산 또는 MIN 연산14 인덱스가 구성된 열에서 ORDER BY 연산15 풀 테이블 스캔



옵티마이저 모드가 비용 기반 모드인지 규칙 기반 모드인지 알고 있어야 한다 .

비용 기반 모드 (Cost-Based Mode)-ANALYZE 를 이용하여 생성한 통계 정보를 활용하여 가장 빠른 접근 경로가 무엇인지를 결정하여 실행 계획을 수립- 모든 SQL 에 대해서 실행 계획을 완벽하게 수립하지는 못하므로 원하지 않는 성능이 종종 나오는 경우가 발생- 접근 경로에 대한 우선 순위와 데이터의 분포도를 고려하여 SQL 문장 튜닝

규칙 기반 모드 (Rule-Based Mode)-ANALYZE 를 이 용 하 여 생 성 한 통 계 정 보 를 활용 하 지 않 고 , 오 라 클 데이터베이스에서 정한 접근 경로에 대한 우선 순위에 근거하여 실행 계획을 선택- 실행 계획의 명시로 인해 SQL 문장의 튜닝이 용이



숫자 형식은 숫자 형식의 타입으로 , 문자 형식은 문자 형식의 타입으로 비교한다 .

WHERE 절에 기술된 비교 형식을 일치 시키지 않으면 비록 변환에 문제가 없는 형식이라 할지라도 DBMS 내부적으로 한 번 더 작업이 발생하게 되므로 성능에 영향을 줌Ex) 숫자 형식 DEPTNO

DEPTNO=’10’ (X) DEPTNO=10

문자 형식 DEPTNMDEPTNM= 영업부 (X) DEPTNM=‘ 영업부’



WHERE 절의 비교 조건에 인덱스를 이용해야 할 경우 인덱스 컬럼을 기술한다 .

실제 적절한 인덱스와 비교할 수 있음에도 불구하고 WHERE 조건절에 기술하지 않는 경우가 많다 .

데이터를 조회할 테이블의 인덱스가 무엇인지 항상 확인해야 한다 .

여러 개의 컬럼이 인덱스 하나로 지정된 경우 WHERE 절에 모두 기술한다 .

테이블에 있는 인덱스와 인덱스 컬럼을 조회하는 SQL 문

BREAK ON OWNER ON TABLE_NAME ON INDEX_NAMECOL OWNER FORMAT A15

COL INDEX_NAME FORMAT A20COL COLUMN_NAME FORMAT A20COL P FORMAT 999

SELECT TABLE_NAME, INDEX_NAME, COLUMN_POSITION P, COLUMN_NAMEFROM USER_IND_COLUMNSORDER BY TABLE_NAME, INDEX_NAME, COLUMN_POSITION;



여러 개의 컬럼이 하나의 인덱스로 지정된 복합 컬럼 인덱스인 경우 WHERE 절에 모든컬럼을 기술한다 .

여러 개의 컬럼이 하나의 인덱스로 지정된 경우 WHERE 절에 모두 기술

인덱스 (BRANCH_NO, ORDER_DATE, ORDER_CD)

SELECT ORDER_NOFROM ORDERWHERE ORDER_DATE = ‘2002-07-01’AND ORDER_CD = ‘01’;

적절한 인덱스를 활용하지 않으므로 성능이 저하

SELECT ORDER_NOFROM ORDERWHERE BRANCH_NO = ‘1111’AND ORDER_DATE = ‘2002-07-01’AND ORDER_CD = ‘01’;

실제 프로젝트의 경우 FROM 절에 테이블이 5개 이상 지정되는 경도 있고 , 테이블 하나에 여러 개의 인덱스가 걸려있는 경우도 많으므로 인덱스 컬럼을 모두 기술하지 않아 성능을 저하시키는 경우가 많음



여러 개의 컬럼이 인덱스 하나로 지정된 경우 앞쪽에 있는 컬럼을 모두 지정하여인덱스 범위를 조회할 수 있게 한다 .

복합 컬럼 인덱스를 설정할 때 자주 사용하는 컬럼을 맨 앞쪽에 놓고 , 이용 순서대로 설계해야 함

비록 뒤에 오는 컬럼에 대한 데이터가 입력되지 않더라고 앞쪽에 위치한 컬럼에 대해서는 정확하게 기술해야 함

- 인덱스에 대한 범위 조회 (Range Scan) 이 가능하게 되어 성능 향상

단 앞쪽에 위치한 컬럼에 값이 누락되면 인덱스는 쓰이지 않음



인덱스를 이용하고자 하는 컬럼에 대해 변형을 하지 않는다 .

인덱스를 지정한 컬럼이 모두 WHERE 절에서 비교되어 있음에도 불구하고 , 인덱스를 이용하지 못하게 인덱스가 변형되는 경우가 있다 .

ITEMCD가 VARCHAR2(4) 고 , 인덱스가 설정되어 있다

SELECT ITEMNM, QTYFROM ITEMWHERE SUBSTR(ITEMCD, 1, 2) = ‘CA’;

-SUBSTR 을 이용하여 ITEMCD 의 문자열을 잘라버리면 인덱스 영역에 존재하는 컬럼과 비교하지 않고 , 바로 테이블에 존재하는 데이터 영역에서 비교하므로 풀 테이블 스캔이 발생

SELECT ITEMNM, QTYFROM ITEMWHERE ITEMCD LIKE ‘CA%’;

-LIKE 연산자를 사용하여 동일한 기능의 SQL 문 수행하면서 인덱스 영역에서 인덱스를 이용하여 비교



인덱스 컬럼에 NULL/NOT NULL 값을 사용하지 않는다 .

ITEMCD가 VARCHAR2(4), 인덱스가 설정되어 있음

SELECT ITEMNM, QTYFROM ITEM WHERE ITEMCD IS NULL;- ITEMCD에 인덱스를 지정했는데 , 값이 지정되지 않은 것을 조회하면 풀 테이블 스캔이 발생

인덱스를 꼭 설정할 필요가 있는 컬럼에 대해서는 테이블 생성할 때 기본 값 설정을 고려해야 한다 .

SELECT ITEMNM, QTYFROM ITEMWHERE ITEMCD = ‘0000’;-ITEMCD 컬럼의 기본 값이 ‘ 0000’으로 설정



부정형으로 지정할 경우에는 인덱스를 사용하지 않는다 .가능하면 부정형을 사용하지 않는다 .

부정형 : !=, <>, NOT IN, NOT EXIST 등

부정형 비교는 인덱스 분포도를 고려해야 하며 , 분포도가 15% 이상이면 혹시 다른 비교 조건이 존재하는지 확인하여야 한다 . 그렇지 않으면 풀 테이블 스캔할 수 밖에 없다 .

ITEMCD 의 CA01 값이 90% 를 차지 , 나머지 데이터가 10% 정도의 분포도를 보인다고 가정

SELECT ITEMNM, QTYFROM ITEMWHERE ITEMCD != ‘CA01’;

SELECT ITEMNM, QTYFROM ITEMWHERE ITEMCD IN (‘CA02’, ‘CA03’, ‘BA01’);



OR를 사용하면 인덱스를 이용하지 않을 수 있다 .

ITEMCD가 인덱스가 설정되어 있고 , ITEMNM 에는 인덱스가 설정되어 있지 않다 .

SELECT ORDERDATE, QTYFROM ITEM WHERE ITEMCD = ‘CA01’ OR ITEMNM = ‘ 마우스’ ;-ITEMCD에 인덱스가 설정되어 있지만 ITEMNM 의 인덱스가 존재하지 않으므로 이 SQL 문장은 전체 스캔을 유발한다 .

인덱스가 설정되어 있지 않은 컬럼에 대해 단독으로 비교되어야 하는지 고려 , 만약 필요하면 인덱스 생성하거나 다른 비교 조건을 추가하여 인덱스를 이용하도록 유도한다 .

SELECT ORDERDATE, QTYFROM ITEMWHERE ORDERDATE BETWEEN TO_DATE(‘20020101’, ‘YYMMDD’) AND TO_DATE((‘20021231’, ‘YYMMDD’)AND (ITEMCD = ‘CA01’ OR ITEMNM = ‘ 마우스’ );



불필요하게 DUAL 테이블을 이용하지 않는다 .

불필요하게 DUAL 테이블에서 데이터를 가져옴으로써 성능이 저하되므로 SYSDATE 를 바로 이용하도록 수정SELECT ORDERDATE, QTYFROM ITEM WHERE ORDERDATE > (SELECT SYSDATE – 7 FROM DUAL)

SELECT ORDERDATE, QTYFROM ITEMWHERE ORDERDATE > (SYSDATE – 7)



불필요하게 DBMS에서 제공하는 함수 (SUM, SIGN, DECODE, NVL 등 )를 사용하지 않는다 .

DBMS 에서 제공하는 함수는 내부적으로는 프로그램 로직을 수행한다 . 따라서 DBMS에서 내부적인 작업이 많이 발생하면 할수록 실행 속도가 느려진다 .

SELECT ITEMNM, NVL(ITEMCD, ‘ ‘), NVL(QTY, 0)FROM ITEM WHERE ORDERDATE = TO_DATE(‘20020701’, ‘YYMMDD’);- 테이블에 기본값을 지정하거나 NOT NULL 을 지정하여 NVL 함수 사용을 피한다 .



인덱스가 걸려있는 컬럼에 대해 LIKE 형식으로 비교하지 않는 경우에는 반드시뒤쪽에 비교자 (%) 가 위치해야 하며 , 앞쪽에 위치할 경우에는 인덱스를 사용하지 않는다 .

ITEMCD 는 VARCHAR(4) 에 인덱스가 설정되어 있고 , 맨 처음 코드 유형과 맨 뒤 코드 유형에 상관없이 중간에 두 개의 코드에 따라 값을 조회하는 경우SELECT ITEMNM, QTY, ORDERDATEFROM ITEMWHERE ITEMCD LIKE ‘%BB%’;- 앞쪽에 위치한 문자열 값을 한정할 수 없다면 ITEMCD 의 인덱스를 사용할 수 없으며 , 다른 조건을 추가하여 풀 테이블 스캔을 피한다 .

SELECT ITEMNM, QTY, ORDERDATEFROM ITEMWHERE ITEMCD LIKE ‘ABB%’AND ITEMCD LIKE ‘BBB%’AND ITEMCD LIKE ‘CCC%’…



힌트를 적절하게 사용한다 . - 힌트는 오라클의 옵티마이저에게 SQL 문장에 개발자가 원하는 방법으로 실행 계획을수립하도록 명령을 내리는 방법-SQL 문장에서 힌트를 지정하는 방법은 ‘ /* + */’ 나 ‘ --+’ 를 이용최적화한 접근 목적을 위한 힌트

힌트 설명ALL_ROWS 전체 리소스를 최소화하는 비용 기반 모드로 실행한다 .FIRST_ROWS 첫 번째 행을 가장 빨리 반환하는 접근 방법으로 실행한다 .CHOOSE 옵티마이저가 SQL 문장에 대해 실행 계획을 수립할 때 비용 기반으로 적용할

것인지 규칙 기반으로 적용할 것인지를 데이터 딕셔너리의 정보를 보고 결정한다 .

RULE 옵티마이저가 규칙 기반 모드로 실행 계획을 수립한다 . 다른 힌트는 쓰지 않는다 .

조인 순서를 위한 힌트힌트 설명ORDERED FROM 절에 기술한 테이블 순서대로 실행된다 .STAR STAR QUERY 방식으로 실행된다 . 최소한 테이블이 세 개는 존재한다 .병행 수행을 위한 힌트힌트 설명PARALLEL 병행 처리NOPARALLEL 병행 처리를 이용하지 않는다 .


데이터베이스 튜닝 >>> ▶SQL 문장 튜닝 – 17접근 방법을 위한 힌트힌트 설명FULL 지정한 테이블에 대한 전체 스캔 방식으로 실행된다 .ROWID 지정한 테이블에 대해 ROWID 를 이용하여 실행된다 .CLUSTER 클러스터가 된 오브젝트에 적용되며 , 지정한 테이블에 대해 클러스터 스캔을 수행한다 .HASH 클러스터가 된 오브젝트에 적용되며 , 지정한 테이블에 대해 해시 스캔을 수행한다 .INDEX 인덱스를 이용하여 실행한다 .INDEX_ASC 순방향 인덱스를 이용하여 스캔한다 .

INDEX_COMBINE 2 개 이상의 인덱스를 지정한 테이블에 대해 비트맵 접근 경로를 선택한다 .비트맵 처리 방법은 지정된 인덱스 조건에 따라 0 과 1 을 부여하여 접근한다 .

INDEX_JOIN 인덱스 조인을 이용하여 실행한다 .INDEX_DESC 역방향 인덱스를 이용하여 스캔한다 .

INDEX_FFS 전체 인덱스 스캔을 빠르게 수행한다 .NO_INDEX 지정된 테이블에 대해 인덱스를 무시한다 .AND_EQUAL 여러 개의 단일 컬럼 인덱스를 묶어서 실행한다 .

USE_CONCAT WHERE 절에 ‘ IN’ 이나 ‘ OR’ 를 사용할 때 이를 집합 연산 SQL 문장 (UNION ALL) 을 이용하여 실행한다 .NO_EXPAND ‘OR’나 ‘ IN’이 WHERE 절에 있을 때 비용 기반의 옵티마이저는 ‘ OR’나 ‘ IN’에 기술된 비용을

참조하지 않고 실행된다 .

REWRITE 뷰를 이용하여 실행된다 .

NOREWRITE QUERY_REWRITE_ENABLED 를 비활성화한다 .


데이터베이스 튜닝 >>> ▶SQL 문장 튜닝 – 18조인 방법을 위한 힌트힌트 설명USE_NL 기준이 되는 테이블 행을 이용하여 다른 테이블에서 기준에 맞는 행에 접근할 때 Nested Loop Join 방법을 사용한다 .USE_MERGE 각각의 테이블을 먼저 정렬하여 정렬된 순서대로 비교하는 Sort Merge Join 방식으로 실행된다 .USE_HASH 기준이 되는 테이블 행을 이용하여 다른 테이블에서 기준에 맞는 행에 접근할 때 Hash Join 방법으로 실행된다 .

DRIVING_SITE 다른 지역에 존재하는 정보를 이용하여 실행 계획을 수립하게 된다 .SELECT /*DRIVING_SITE(ITEM)*/FROM ORDER, ITEM@JISAWHERE ORDER.ORDERNA = ITEM.ORDERNO;

LEADING 조인 순서에서 지정된 테이블을 가장 먼저 사용한다 .HASH_AJ 부정형의 조인 방법을 Hash Join 방법으로 실행한다 .MERGE_AJ 부정형의 조인 방법을 Sort Merge Join 방법으로 실행한다 .HASH_SJ Exists 서브 쿼리 문장에서 Hash Semi-Join 으로 실행된다 . 만약 기준이 되는 테이블 행에 대해 다른 테이블에서 만족하는 행이 하나 이상 존재한다면 행은 한번만 반환된다 .

MERGE_SJ Exists 서브 쿼리 문장에서 Sort Merge Semi-Join 으로 실행된다 . 만약 기준이 되는 테이블 행에 대해 다른 테이블에서 만족하는 행이 하나 이상 존재한다면 행은 한번만 반횐된다 .

기타 부가적인 힌트힌트 설명CACHE 최근에 이용한 데이터를 데이터 버퍼 캐시에 보관하여 다시 동일한 데이터에 접근할 때 디스크 I/O 를 줄인다 .

NOCACHE 다른 테이블에서 데이터 버퍼 캐시를 이용할 수 있도록 지정한 테이블은 캐시되지 않는다 .


데이터베이스 튜닝 >>> ▶ 테이블에 일련번호 ( 순번 ) 을 증가시키는 방법 - 1

두 개의 문장으로 처리SELECT MAX( 주문일련번호 )+1INTO :V_ 주문일련번호FROM 주문 ;

INSERT INTO 주문 ( 주문일련번호 , COL2, COL3,…)VALUES (V_ 주문일련번호 , ‘XXX’, ‘XXX’,…)

MAX( 컬럼 )+1 을 이용

- 별도의 테이블을 구성하지 않고 입력하고자 하는 테이블에서 일련번호의 MAX 값을 읽어 처리하는 방법- 한 번 읽어서 처리하는 경우에는 단순하면서 효과적 , 대용량 데이터 처리 시에는 적합하지 않은 방법

INSERT INTO 주문 ( 주문일련번호 , COL2, COL3,…)SELECT DECODE(MAX( 주 문 일 련 번 호 ), NULL, 0, MAX( 주 문 일 련 번 호 )) + 1 주 문 일련번호 ,

:COL2 값…FROM 주문



시퀀스 (SEQUENCE) 이용-DBMS 에서 지정한 옵션에 따라 일률적으로 증가하는 시퀀스 테이블을 생성하고 , 시퀀스에서 일련번호를 부여 받아 테이블에 입력- 시퀀스 테이블은 단순히 조회만 해도 순번이 증가하므로 사용자가 조금이라도 일련 번호에 의미를 두고자 한다면 사용하지 않는 것이 좋다 .

// 시퀀스를 생성CREATE SEQUENCE 주문 _SEQ INCREMENT BY 1;// 데이터 입력INSERT INTO 주문 ( 주문일련번호 , COL2, COL3, …)

VALUES ( 주문 _SEQ.NEXTVAL, ‘XXX’, ‘XXX’, …)



순번 테이블 사용- 순번 테이블을 구성한다 .

- 만약 주문 테이블의 PK 가 지점코드 + 주문코드 + 일련번호// 신규 일련번호SELECT 최종일련번호 + 1INTO :V_ 주문일련번호FROM 주문WHERE 지점코드 = ’01’AND 주문구분 = ‘ 인터넷’ ;

// 주문 테이블에 데이터 입력INSERT INTO 주문 ( 주문일련번호 , COL2, COL3,…)VALUES (V_ 주문일련번호 , ‘XXX’, ‘XXX’, …);

// 순번 테이블 수정UPDATE 주문순번테이블 SET 최종일련번호 = :V_ 주문일련번호WHERE 지점코드 = ’01’AND 주문구분 = ‘ 인터넷’

- 하나의 트랜잭션으로 처리되어야 정확한 데이터 관리가 가능

▶ 테이블에 일련번호 ( 순번 ) 을 증가시키는 방법 - 3



인덱스 역방향 정렬을 이용한 순번- 테이블에서 MAX 값을 읽어서 처리하기에 읽기 성능이 저하되고 , 순번 테이블을 구성할 때 잠금이 예상되는 경우에는 인덱스를 이용하여 일련번호를 가져온다 .

INSERT INTO 주문 ( 주문일련번호 , COL2, COL3, …)SELECT /*+ INDEX_DESC (B i_01) */ <-- 인덱스가 i_01 일 때 인덱스를 역정렬FROM 주문 A, (SELECT 0 SER FROM DUAL) BWHERE A. 주문일련번호 = B.SER(+) <-- 데이터가 하나도 없을 때 순번을 처리하기 위함AND ROWNUM = 1;

- 인덱스 역방향 정렬을 이용하여 ROWNUM = 1 에 해당하는 데이터를 조회하였으므로 성능도 좋고 , 잠금으로 인한 기다림 현상도 나타나지 않음


데이터베이스 튜닝 >>> ▶갑작스런 대용량 테이블의 성능 저하 원인과 조치 방법

데이터베이스 시스템 운영 시 성능이 급격히 저하되거나 점진적을 성능이 저하되는 경우가 발생한다 . 이는 주로 인덱스에서 문제가 발생한 경우이다 .-생성된 인덱스가 깨진 경우-인덱스 레벨이 깊어진 경우-인덱스 구조에 수정 /삭제가 자주 발생한 결과 불필요한 인덱스로 인해 성능이 저하

인덱스에 대해 ANALYZE 를 수행한다 .

ANALYZE INDEX 인덱스명 ESTIMATES STATISTICS; - 대용량 데이터에 대해 COMPUTE 로 ANALYZE 를 실행하면 시간이 많이 소요되므로 EXTIMATES 를 활용

인덱스 레벨을 검사한다 .

SELECT BLEVEL, LEAF_BLOCKS FROM USER_INDEXES WHERE INDEX_NAME=‘ 인덱스명’ ; - 인덱스 레벨은 데이터베이스의 블록 크기과 인덱스의 크기에 따라 증가하므로 일률적으로 기준을 지정할 수 없다 .

인덱스를 대체한다 .

ALTER INDEX 인덱스명 REBUILD;

인덱스를 대체하거나 재생성한 이후에도 성능이 개선되지 않으면 인덱스 레벨이 깊어지는 현상을 막기 위해 파티셔닝 기법을 사용하거 클러스터링 같은 방법 검토

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데이터베이스 튜닝niceilm.tistory.com/attachment/ck86.ppt · PPT file · Web view2015-01-22 · 실전 데이터모델링 & 데이터베이스 설계와 구축 (11.데이터베이스