잃어버린 시간을 찾는 개발자

개요팩트 테이블은 실적, 판매 수량과 같은 수치를 차원 ID 들과 함께 매핑하여 저장하는 테이블이다. 이때 저장되는 데이터를 몇 가지 특징으로 나눌 수 있다. 이 특징에 따라서 해당 수치값을 어떻게 저장해야 하는지, 어떻게 계산하여 새로운 마트로 구성할 수 있는지가 다를 수 있다. 이글에서는 이 부부에 대해서 다루어 보고자 한다. 가산성수치값은 대부분 합산하여 활용하는 것이 직관적이다. 하지만 모든 수치값이 합산하여 계산할 수 있는 것은 아니다. 합산해서는 안 되는 값을 합산하여 계산하여 활용하거나 저장할 경우 의미없는 데이터를 조회하게 될 뿐이다. 이를 방지하기 위해서라도 저장되는 데이터의 가산성에 대해서 제대로 이해하고 있을 필요가 있다. 데이터의 가산성은 완전 가산성, 반 가산성, 비가산성으로 나눌..

개요이번 글에서는 로우 소스 생성기(Row Source Generator)에 대해 다루어보겠다. 로우 소스 생성기는 실행 계획 생성기의 다음 단계로 볼 수 있다. 실행 계획 생성기가 최적의 계획을 생성하면 이를 로우 소스 생성기에 전달하여 실제로 데이터베이스에서 실행 가능한 반복적 실행 계획을 생성한다. 이를 통해 쿼리가 최적의 성능으로 실행된다.로우 소스 생성기로우 소스 생성기는 실행 계획 생성기로부터 최적의 실행계획을 받아 이를 기반으로 실행 가능한 단계별 계획을 생성한다. 각 단계에서 생성된 행 집합(row set)을 다음 단계로 전달하며, 최종적으로 반복적 실행 계획(iterative execution plan)을 만든다.Row Source란 무엇인가?로우 소스는 행 집합을 가져오는 영역을 의미한..

개요이번 글에서는 실행 계획 생성기(Plan Generator)에 대해 자세히 다루어보겠다. 옵티마이저의 마지막 구성 요소인 실행 계획 생성기는 다양한 실행 계획을 생성하고, 각 계획의 예상 비용을 계산하여 최적의 실행 계획을 선택하는 역할을 한다. 실행 계획이 어떻게 생성되는지에 대한 개요를 제공하고 주요 개념을 간단한 예제를 통하여 다루어 보겠다.실행 계획 생성기의 역할실행 계획 생성기는 다양한 접근 경로, 조인 방법, 조인 순서를 시도하여 여러 실행 계획을 생성한다. 생성된 각 계획의 비용을 추정기 (Estimator)가 계산한 후, 가장 성능이 좋은 계획을 선택하여 Row Source Generator에 전달한다.실행 계획 생성 방법접근 경로: 접근 경로는 테이블 데이터를 읽는 방법을 나타낸다. ..

개요이번 글에서는 선택성(Selectivity)와 카디널리티에 대해 자세히 알아본다. 선택성은 전체 테이블에서 반환되는 행의 비율이고 카디널리티는 선택되는 행의 수이다. 이는 옵티마이저의 비용 계산 실행 계획 관리 등에서 사용된다.선택성이란?선택성은 쿼리에서 반환되는 행의 비율이다. 테이블의 총 행 수에 대한 비율로 계산된다.SELECT COUNT(*) FROM sales WHERE promo_id = 22; sales 테이블에 약 90만 개의 레코드가 있다고 가정할 때 이 쿼리에서 반환되는 행 수가 약 80만개라고 하면 이 쿼리는 거의 모든 레코드를 반환하므로 선택성이 낮다. 반면에 promo_id를 33으로 변경하여 2000개의 행이 반환될 경우 선택성이 높아진다.선택성은 쿼리에서 반환되는 행 수를 ..

개요이번 글에서는 SQL 문장을 실행할 때 Oracle 서박 따르는 단계들에 대해 다룬다. 쿼리를 실행하면 Oracle 서버는 문장을 실행하기 전에 몇가지 중요한 단계를 거친다. 각 단계를 짚으며 이해를 해보도록 하겠다. 1. 구문 검사(Syntax Check)쿼리를 실행할 떄 서버가 가장 먼저 하는 일은 쿼리의 구문을 검사하는 일이다. 이 단계에서는 SQL 문장이 구문적으로 올바른지 확인한다. 구문 오류가 있으면 서버는 즉시 오류를 반환하고 실행을 종료한다.2. 의미 검사(Semantic Check)다음 단계는 시멘틱 체크이다. 여기서는 데이터베이스에 테이블이 존재하는지, SELECT * 문을 사용할 때 어떤 컬럼이 있는지 등을 확인한다. 이러한 정보는 데이터 딕셔너리 캐시에 저장되어 있으며 여기에서 ..

개요이번 글에서는 데이터베이스 파티셔닝의 중요성과 그 이점에 대해서 다룬다. 파티셔닝은 대규모 테이블의 성능을 향상시키기 위한 효과적인 방법 중 하나이다. 먼저 서버가 테이블 데이터를 어떻게 읽는지 이해한 뒤에 파티셔닝이 어떻게 성능을 향상시키는지 확인해보도록 하겠다.서버가 데이터를 읽는 방법쿼리를 실행할 때 Oracle은 다음과 같은 과정을 거친다.결과 캐시 확인: 쿼리 결과가 결과 캐시에 있는지 확인한다.메모리 확인: 메모리에 쿼리 결과가 있는지 확인한다.실행 계획 생성: 실행 계획을 생성한다. 이 과정에서 공유 SQL 영역에서 유사항 실행 계획을 찾고 없으면 새로운 실행 계획을 생성한다.버퍼 캐시 확인: 버퍼 캐시에 쿼리와 관련된 데이터가 있는지 확인한다.디스크에서 데이터 읽기: 위 단계에서 데이터..

개요데이터베이스 스키마를 효과적으로 설계하는 것은 개발자가 성능 튜닝을 시작하는 첫번째 단계이다. 잘못된 스키마 설계는 성능 문제를 일으키며 많은 쿼리를 튜닝해야할 상황을 만들 수 있다. 반면 잘 설계된 스키마는 수백 개의 쿼리를 튜닝하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있다. 이 글에서는 좋은 스키마를 만들기 위해 주의해야할 주요 사항과 추가적인 실무 팁을 다룬다.데이터 타입 선택가변 길이 데이터 타입과 고정 길이 데이터 타입테이블을 생성하거나 수정할 때 데이터 타입을 신중하게 선택해야 한다. 특히 가변 길이 데이터 타입과 고정 길이 데이터 타입을 구분하는 것이 중요하다. 예를 들어, VARCHAR2(1000) 타입에 2바이트 데이터를 삽입하면 2바이트만 사용되지만 CHAR(1000) 타입은 항상 1000바..

개요이번 글에서는 나쁜 SQL이 무엇인지 그리고 이를 발견했을 때 어떤 조치를 취해야하는지에 대해 다룬다. SQL은 다양한 방식으로 작성될 수 있지만 같은 결과를 반환하면서도 성능에는 큰 차이가 날 수 있다. 이때 성능이 저하된 쿼리를 '나쁜 SQL'로 간주한다. 이러한 쿼리는 자원을 비효율적으로 사용하며 전체 시스템 성능을 저하시킨다. 나쁜 SQL 정의나쁜 SQL은 비효율적으로 자원을 사용하는 SQL 문장을 의미한다. 같은 결과를 반환하는 여러 SQL 문장이 있을 수 있지만 이들 중 일부는 성능이 현저히 떨어질 수 있다. 주요 성능 저하 요인은 다음과 같다: 파싱 시간(Parsing Time)입출력(I/O)CPU 시간대기 시간(Wait Time)성능 저하 요인1. 파싱시간쿼리가 실행될 떄 데이터베이스 ..

개요SQL 성능 튜닝은 데이터베이스 관리에서 필수적이며 지속적으로 이루어져야 하는 작업이다. 이번 글에서는 SQL을 언제 튜닝해야하는지 쿼리 속도가 느려지는 주요 원인은 무엇인지에 대해서 다룬다. 이를 통하여 데이터베이스 성능을 최적화 하는 방법을 이해하고자 한다. SQL 성능 튜닝의 필요성코드 작성 시 튜닝SQL 문장을 작성할 때 성능 튜닝을 고려해야한다. 대부분의 경우 작성된 쿼리가 높은 자원을 소비하지 않기에 처음에는 성능 문제로 인식되지 않을 수도 있다. 하지만 많은 쿼리가 짧은 시간 내에 실행되거나, 많은 사람들이 해당 쿼리를 이용할 경우 전체 시스템에 큰 부하를 줄 수 있다. 따라서 코드 작성 시에 튜닝 기법을 적용하여 시스템 전체의 성능 향상을 기대할 수 있다.코드 작성 후 튜닝시간이 지나면..

논리 및 물리적 데이터베이스 구조(Logical and Physical Database Structure) 개요데이터베이스 시스템을 효과적으로 관리하고 최적화하기 위해서는 그 내부 구조에 대한 이해가 필수적이다. 오라클 데이터베이스의 논리적 및 물리적 구조를 간략히 살펴보고 각각의 주요 구성 요소들에 대해서 알아본다. 주요 주제는 데이터 블록, 익스텐스, 세그먼트, 테이블스페이스 및 스키마이다. 본론데이터 블록데이터 블록은 데이터베이스에서 가장 작은 단위로 디스크와 메모리에서 데이터를 저장하는 기본 단위이다. Oracle 데이터베이스에서 데이터 블록의 크기는 2킬로바이트에서 32킬로바이트까지 지정할 수 있다. 이는 여러 운영체제 데이터 블록의 조합으로 구성되며 논리적 구조로 간주된다.익스텐스와 세그먼트다..