새로쓴 대용량 데이터베이스 솔루션1

제1부 액세스 영향 요소의 이해

제1장. 데이터 저장구조와 특징

• 1.1. 테이블과 인덱스의 분리형
• 1.2. 인덱스 일체형 테이블(Index-Organized Table)
• 1.3. 클러스터링 테이블
  • 1.3.1. 클러스터링의 테이블의 개념
  • 1.3.2. 단일테이블 클러스터링
  • 1.3.3. 다중테이블 클러스터링
  • 1.3.4. 클러스터링 테이블의 비용
  • 1.3.5. 해쉬(Hash) 클러스터링

제2장. 인덱스의 유형과 특징

• 2.1. B-tree 인덱스
  • 2.1.1. B-Tree 인덱스의 구조
  • 2.1.2. B-Tree 인덱스의 조작(Operation)
  • 2.1.3. 리버스키 인덱스(Reverse key index)
• 2.2. 비트맵(Bitmap) 인덱스
• 2.3. 함수기반 인덱스(FBI, Function-Based Index)

제3장. SQL의 실행계획(Explain plan)

• 3.1. SQL과 옵티마이져
  • 3.1.1. 옵티마이져와 우리의 역할
  • 3.1.2. 옵티마이져의 형태
  • 3.1.3. 옵티마이져의 최적화 절차
  • 3.1.4. 질의의 변환(Query Transforming)
  • 3.1.5. 개발자의 역할
• 3.2 실행계획의 유형
  • 3.2.1. 스캔(Scan)의 기본유형
  • 3.2.2. 데이터 연결을 위한 실행계획
  • 3.2.3. 연산 방식에 따른 실행계획
  • 3.2.4. 비트맵(Bitmap) 실행계획
  • 3.2.5. 기타 특수한 목적을 처리하는 실행계획

• 3.3. 실행계획의 제어
  • 3.3.1. 힌트(Hint)의 활용 기준
  • 3.3.2. 최적화 목표(Goal) 제어 힌트
  • 3.3.3. 조인 순서 조정을 위한 힌트
  • 3.3.4. 조인 방법 선택용 힌트
  • 3.3.5. 병렬처리 관련 힌트
  • 3.3.6. 액세스 수단 선택을 위한 힌트
  • 3.3.7. 퀴리형태 변형(Query Transformation)을 위한 힌트
  • 3.3.8. 기타 힌트

제4장. 인덱스 수립 전략

• 4.1. 인덱스의 선정 기준
  • 4.1.1. 테이블 형태별 적용 기준
  • 4.1.2. 분포도와 손익분기점
  • 4.1.3. 인덱스 머지와 결합 인덱스 비교
  • 4.1.4. 결합 인덱스의 특징
  • 4.1.5. 결합 인덱스의 컬럼순서 결정 기준
  • 4.1.6. 인덱스 선정 절차

• 4.2. 클러스터링 형태의 결정 기준

제2부 액세스 최적화 방안

제1장. 부분범위처리(Partial range scan)

• 1.1. 부분범위처리의 개념
• 1.2. 부분범위처리의 적용원칙
• 1.3. 부분범위처리의 수행속도 향상원리
• 1.4. 부분범위처리로의 유도
  • 1.4.9. 웹 게시판에서의 부분범위처리

제2장. 조인의 최적화 방안

• 2.1. 조인과 반복연결(loop query)의 비교

• 2.2. 연결고리 상태가 조인에 미치는 영향

• 2.3.조인 종류별 특징 및 활용방안
  • 2.3.1. Nested Loops 조인
  • 2.3.2. Sort Merge 조인
  • 2.3.3. Nested Loops 조인과 Sort Merge 조인의 비교
  • 2.3.4. 해쉬(Hash) 조인
  • 2.3.5. 세미(Semi) 조인
  • 2.3.6. 스타(Star) 조인
  • 2.3.7. 스타변형(Star Transformation) 조인
  • 2.3.8. 비트맵 조인 인덱스(Bitmap join index)

문서에 대하여

• 이 문서의 내용은 새로쓴 대용량 데이터베이스 솔루션1 교재를 스터디 하면서 정리한 내용 입니다.
• 최초작성자 : 김정식
• 최초작성일 : 2008년 01월 07일
• 이 문서는 오라클클럽 대용량데이터베이스솔루션 스터디 모임에서 작성하였습니다.
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