선택도와 카디널리티 1. 선택도 : 조건절에 의해 선택되는 레코드 비율 선택도 = 1 / NDV(컬럼 값 종류 개수) 카디널리티 : 전체 레코드 중 조건절에 의해 선택되는 레코드 수 카디널리티 = 총 로우 수 * 선택도 = 총 로우 수 / NDV 옵티마이저는 카디널리티를 구하고, 데이터를 액세스하는데 드는 비용을 계산해서 데이블 액세스 방식, 조인순서, 조인방식 등을 결정 선택도를 제대로 계산하는 것이 중요 통계정보 테이블 통계 인덱스 통계 컬럼 통계 : 테이블 통계 수집할 때 함께 수집. '=' 조건에 대한 선택도는 데이터 분포가 균일하지 않은 컬럼에서는 잘못 산출될 수 있기 때문에 옵티마이저는 일반적인 컬럼통계 외에 히스토그램을 추가로 활용 시스템 통계 : 애플리케이션 및 하드웨어 성능 특성 측정 C..

테이블 액세스 최소화 ROWID 논리적 주소에 가까움 포인터라고 이야기 하는 사람이 많지만 포인터가 아니다. 지시봉처럼 어딘가를 가리킨다는 의미에서는 포인터가 맞지만, 프로그래밍에서 배우는 포인터와는 전혀 상관 없음 메인메모리DB(MMDB) 잘 츄닝된 OLTP성 데이터베이스 시스템이면 버퍼캐시 히트율 99%이상. -> 디스크를 경유하지 않고 대부분 데이터를 메모리에서 읽는다는 뜻 But 메인메모리 DB만큼 빠르지 않음 메인 메모리DB의 경우 인스턴스를 기동하며 디스크에 저장된 데이터를 버퍼캐시로 로딩하고 이어서 인덱스로 생성한다. 오라클처럼 디스크 상의 주소정보를 갖는게 아니라 메모리상의 주소정보, 즉 포인터를 가지기 때문에 인덱스를 경유해 테이블을 액세스하는 비용이 낮다. I/O 매커니즘 DBA(=데이..