간단한 데이타 베이스 모델링과 튜닝

목차

1. 데이터베이스 정의 및 특징
2. 데이터베이스의 목적
3. 데이터 모델링의 개념 및 방법
4. 데이터 모델링의 4단계
5. ER모델의 기본요소
6. ERD작성
7. ERD -> FDD
8. FDD의 테이블 변환
9. 인덱스 매칭률
10. INDEX 칼럼의 외부적 변형
11. INDEX 칼럼 순서의 도출
12. Equal(=) 이 결합 인덱스에 미치는 영향
13. IN을 이용한 Access 효율 향상
14. INDEX Range Scan
15. 부분범위처리
16. 조인의 비교
17. Nested Loops Join 의 Tuning Factors
18. Sort Merge Join 의 Tuning Factors
19. Hash Join 의 Tuning Factors
20. Execution Plan의 수립
21. SQL_TRACE
22. tkprof Utility

본문내용

데이터베이스 정의 및 특징
데이터베이스의 정의
.Integrated: 중복이 배제된 통합된 데이터
(Integrated Data)의 집합
.Stored: 컴퓨터화하여 저장된 데이터(Stored Data)
.Operational: 조직의 기능을 수행하는데 반드시
유지해야 할 운영데이터
(Operational Data)
.Shared: 한 조직에 있는 여러 응용 시스템들이
공동으로 소유하고 유지하며 이용하는
공용데이터(Shared Data)

데이터베이스의 특성
Integrated: 중복이 배제된 통합된 데이터
(Integrated Data)의 집합
.Stored: 컴퓨터화하여 저장된 데이터(Stored Data)
.Operational: 조직의 기능을 수행하는데 반드시
유지해야 할 운영데이터
(Operational Data)
.Shared: 한 조직에 있는 여러 응용 시스템들이
공동으로 소유하고 유지하며 이용하는
공용데이터(Shared Data)

< 중 략 >

인덱스 매칭률
인덱스 매칭률 이란
. 특정 테이블에 대해서 SQL상의 주어진 조건으로 인해 사용될 수 있는 인덱스가 두 개 이상이라고 할 때 Optimizer는 조건에 가장 적절한 인덱스를 선택해서 사용해야 한다. 이와 같이 주어진 조건에 가장 적절한 인덱스를 선택해서 사용하고자 할 때 이용하는 원리이자 기준을 "인덱스 매칭률"이라고 한다.

Optimizer의 인덱스 선택 시 판단 절차 1) 주어진 조건에 대한 각 인덱스 별로 매칭률을 계산해서 매칭률이 높은 것을 우선적으로 선택 2) 인덱스 별 매칭률이 같을 경우에는 인덱스를 구성하는 칼럼의 개수가 많은 것을 우선적으로 선택 3) 인덱스 별 매칭률과 인덱스를 구성하는 칼럼의 개수가 같을 경우에는 가장 최근에 생성된 것을 우선적으로 선택

참고자료

· 없음