제5장 뷰의 특징과활용

  • view는 테이블과 달리 저장공간을 가지지 않으나 테이블과 거의 동일하게 사용할수 있는 하나의 독립적은 객체(Object)이다.
  • 우리가 어떤 SQL을 사용하여 원하는 데이터를 마음대로 처리할 수 있음을 의미한다.

1.뷰의 실체

  • 컬럼에 대한 정보를 저장하고 있는 'COL$' 등의 자료사전 테이블에 다른 오브젝트를 생성할 때와 거의 동일한 정보가 저장된다.
  • view은 저장공간을 가지지 않으므로 'SEG$'등에는 저장되지 않으나,'VIEW$'테이블에는 생성시킨 'SELECT ...FROM...WHERE..'문장이 저장된다.

2.뷰의 특징

  • 물리적인 저장공간을 가지지 않고 테이블과 거의 동등하게 취급할 수 있는 논리적인 집합.
    ⓐ SELECT 문은 사용에 제한이 없다.
    ⓑ INSERT, UPDATE, DELETE 는 제한적으로 가능하다. 단일 테이블로 생성된 뷰중에서 컬럼에 변형이 일어나지 않아야 하며 기타 제약조건에 부합되어야한다.
    ⓒ 인덱스를 생성하거나 클러스터링, 해쉬(Hash) 클러스터로 지정할 수 없다.
    ⓓ 보안관리를 목적으로 뷰를 활용하기도 한다.
    ⓔ SELECT 문장으로 표현할 수 있는 모든 것은 뷰로 생성할 수 있다.
    ⓕ 수행속도에 영향을 받지 않고 마음대로 뷰를 활용할 수 있는 수준이라면 관계형 데이터베이스를 최고로 잘 사용하는 수준이라할수 있다.
    ⓖ 뷰 생성시에 변수를 지정할 수가 없다.
    ⓗ 뷰의 활용도를 높이려면 수행속도에 문제없이 마음대로 조건을 부여할수 있어야 한다.

3.뷰의 실행계획 수립 원리

  • 뷰를 생성할 때 WHERE 절에 조건을 지정하지 않았더라도 뷰를 사용한 SQL과 합성되면서 적용된다.
  • 뷰의 실행경로를 확실히 하기 위해 사용할 수있는 방법 2가지
    ① 뷰내에 확실하게 드라이빙이 될 수 있는 조건을 부여하는 방법.
    ② 뷰내에 있는 조건을 가장 열악한 조건이 되도록 하는 방법.

 - 뷰생성
CREATE VIEW EMP_VIEW (deptno,h_yymm, sel_tot, comm_tot)
    AS SELECT  deptno, TO_CHAR(hiredate,'yymm'),
               SUM(sal), SUM(comm)
       FROM    EMP
       WHERE   job = 'MANAGER'
       GROUP BY deptno, TO_CHAR(hiredate,'YYMM');

올바른 조건의 뷰



SELECT *
FROM   EMP_VIEW x, DEPT y
WHERE  x.deptno = y.deptno
AND    x.deptno BETWEEN  10 AND 50;

=> EMP_VIEW가 먼저 처리되고 DEPT 테이블이 연결되는 방식으 조인 최적의 수행속도 보장
=>  'AND x.deptno BETWEEN  10 AND 50'의 저건이 VIEW내에 파고들어 해당범위만 액세스
=> GROUP BY 된 로우에 대해서만 DEPT테이블을 연결하는 실행

=> 결과

SQL> alter session set optimizer_mode=all_rows;  , CHOOSE, RULE  모두동일함.

세션이 변경되었습니다.
SQL> select * from EMP_VIEW x, dept y
  2  where x.deptno = y.deptno
  3  and x.deptno between 10 and 50;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2491490417

-----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |          |     3 |   219 |     5  (20)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS                |          |       |       |            |          |
|   2 |   NESTED LOOPS               |          |     3 |   219 |     5  (20)| 00:00:01 |
|   3 |    VIEW                      | EMP_VIEW |     3 |   129 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   4 |     HASH GROUP BY            |          |     3 |   240 |     4  (25)| 00:00:01 |
|*  5 |      TABLE ACCESS FULL       | EMP      |     3 |   240 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  6 |    INDEX UNIQUE SCAN         | PK_DEPT  |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|   7 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT     |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   5 - filter("JOB"='MANAGER' AND "DEPTNO">=10 AND "DEPTNO"<=50)
   6 - access("X"."DEPTNO"="Y"."DEPTNO")
       filter("Y"."DEPTNO">=10 AND "Y"."DEPTNO"<=50)

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement


올바르지안은 조건의 뷰



SELECT *
FROM   EMP_VIEW x, DEPT y
WHERE  x.deptno = y.deptno
AND    y.deptno BETWEEN  10 AND 50;

=> DEPT테이블이 드라이빙 테이블이 된다면 각각의  y.deptno가 뷰의 조건으로 파고들어 여러번 'GROUP BY'가 일어나는 불리한 실행

=> 결과
SQL> SELECT * FROM EMP_VIEW x, dept y
  2  WHERE  x.deptno = y.deptno
  3  AND    y.deptno BETWEEN  10 AND 50;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2491490417

-----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |          |     3 |   219 |     5  (20)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS                |          |       |       |            |          |
|   2 |   NESTED LOOPS               |          |     3 |   219 |     5  (20)| 00:00:01 |
|   3 |    VIEW                      | EMP_VIEW |     3 |   129 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   4 |     HASH GROUP BY            |          |     3 |   240 |     4  (25)| 00:00:01 |
|*  5 |      TABLE ACCESS FULL       | EMP      |     3 |   240 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  6 |    INDEX UNIQUE SCAN         | PK_DEPT  |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|   7 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT     |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   5 - filter("JOB"='MANAGER' AND "DEPTNO">=10 AND "DEPTNO"<=50)
   6 - access("X"."DEPTNO"="Y"."DEPTNO")
       filter("Y"."DEPTNO">=10 AND "Y"."DEPTNO"<=50)

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement

4.뷰의 활용

뷰의 목적

  • (1) 보안 관리를 목적으로 활용한다.(보안성)
  • (2) 사용상의 편의를 목적으로 활용한다. (편의성)
  • (3) 수행속도의 향상의 목적으로 활용한다. (속도 향상)
  • (4) 융통성의 향상시킬 목적으로 활용한다. (융통성)
  • (5) SQL의 성능을 향상시킬 목적으로 활용한다. (활용성)
  • (6) 임시적인 작업을 위해 활용한다. (임시성)

가. 보안 관리를 위한 뷰

(1) 보안등급에 따른 컬럼 및 범위 선정

CREATE VIEW MERITS ( empno, ename, deptno, job, mgr, merits, grade)
AS SELECT empno, ename, deptno, job, mgr, merits, grade
FROM EMP
WHERE deptno IN ( SELECT deptno
                  FROM DEPT
                  WHERE deptname = user )
AND TO_CHAR(sysdate,'HH24MI') BETWEEN '0900' AND '1800';

CREATE ROLE merit_role_1 IDENTIFIED BY password ;
CREATE ROLE merit_role_2 IDENTIFIED BY password ;

GRANT SELECT ON MERITS TO merit_role_1 ;
GRANT all ON MERITS TO merit_role_1 ;

-- 'ROLE'을 이용하여 사용자별 보안 관리함.

(2) 결과만 제공하고 알고리즘을 숨기기 위한 뷰

CREATE VIEW BOUNS_TAB
AS 
SELECT empno, ename, sal*decode(job, 'MANAGER',1.1,
                                     'SALESMAN',1.12, 1.05) BOUNS
FROM EMP;

-- VIEW의 쿼리문이 상황에 따라 자주 변경된다면 더욱 뷰를 이용하는 것이 편리다.
   기존의 것을 수정하지 않아도되므로 융통성이 향상될것이다.

(3) 데이터의 변경을 원천적으로 봉쇄하는 뷰

-- 특정한 컬럼에 대해서 입력, 수정을 허용하지 않은 뷰는 해당컬럼을 가공시킨 뷰
-- 입력,수정은 불가능하나 삭제는 가능한 뷰
CREATE VIEW TEST_VIEW
AS
SELECT empno,ename, NVL(SAL,0) sal
FROM   EMP;
=>결과
SQL> INSERT INTO TEST_VIEW  VALUES(9999,'AAAA',99999);
INSERT INTO TEST_VIEW  VALUES(9999,'AAAA',99999)
*
1행에 오류:
ORA-01733: 가상 열은 사용할 수 없습니다

SQL> UPDATE TEST_VIEW SET SAL=SAL+1000;
UPDATE TEST_VIEW SET SAL=SAL+1000
                     *
1행에 오류:
ORA-01733: 가상 열은 사용할 수 없습니다

SQL> DELETE TEST_VIEW;

14 행이 삭제되었습니다.

-----------------------------------------------------------------------------


-- 검색을 제외한 모든 데이터처리 봉쇄 'WITH READ ONLY' 의 뷰
-- 오직 검색(Select)만 가능
CREATE VIEW TEST_VIEW1
AS
SELECT empno,ename, NVL(SAL,0) sal
FROM   EMP
WITH READ ONLY;

-- 결과
SQL> SELECT * FROM TEST_VIEW1;

     EMPNO ENAME             SAL
---------- ---------- ----------
      7369 SMITH             800
      7499 ALLEN            1600
      7521 WARD             1250
      7566 JONES            2975
      7654 MARTIN           1250
      7698 BLAKE            2850
      7782 CLARK            2450
      7788 SCOTT            3000
      7839 KING             5000
      7844 TURNER           1500
      7876 ADAMS            1100

     EMPNO ENAME             SAL
---------- ---------- ----------
      7900 JAMES             950
      7902 FORD             3000
      7934 MILLER           1300

14 개의 행이 선택되었습니다.

SQL> INSERT INTO TEST_VIEW1  VALUES(9999,'AAAA',99999);
INSERT INTO TEST_VIEW1  VALUES(9999,'AAAA',99999)
*
1행에 오류:
ORA-42399: 읽기 전용 뷰에서는 DML 작업을 수행할 수 없습니다.

SQL>  DELETE TEST_VIEW1;
 DELETE TEST_VIEW1
        *
1행에 오류:
ORA-42399: 읽기 전용 뷰에서는 DML 작업을 수행할 수 없습니다.
-----------------------------------------------------------

-- 어떤 컬럼의 특정한 범위에 있는 값에 대해서만 테이터 처리를 봉쇄하고자할때 'WITH CHECK OPTION' 의 뷰
-- DEPTNO IN (10,30) 이 아닌경우에는 입력, 수정 불가능
CREATE VIEW TEST_VIEW2
AS
SELECT empno,ename, deptno, NVL(SAL,0) sal
FROM   EMP
WHERE  deptno in (10,30)
WITH CHECK OPTION;

(4) 명칭을 감추기 위한 뷰

=> 중요한 보안 관리가 요구되는 테이블
=> 뷰의 사용 권한을 변경한다고 하더라도 테이블의 사용권한을 병경시킬수가 없기 때문에 보다 확실한 보안을 관리 할수있다.

나. 사용 편의를 위한 뷰

(1) 검색 조건의 단순화를 위한 뷰

-- 같은 종류의 뷰는 각종 'DECODE'를 이용하여 여러가지 경우를 분류하는 경우 유용하게 사용될수있다.
CREATE view cur_emp
AS 
SELECT * from emp
 WHERE ( retire_date = '000000' OR retiredate is null
         OR resume_date = '000000' AND resume_date is null )
 AND company = '1';

(2) 컬럼명, 테이블명을 한글화한 뷰

CREATE VIEW  "부서"  ("부서번호","부서명","위치")
AS SELECT deptno, dname, loc FROM DEPT ;
=>결과
SQL> SELECT * FROM 부서;

  부서번호 부서명         위치
---------- -------------- -------------
        10 ACCOUNTING     NEW YORK
        20 RESEARCH       DALLAS
        30 SALES          CHICAGO
        40 OPERATIONS     BOSTON

(3) 조인 문장의 단순화를 위한 뷰

=>RDBMS의 데이터의 중복을 최소화 하고, 일관성을 보장하기 위해 정규화 과정을 거치면서 불가피하게 조인을 발생이된다.
=> 조인 뷰를 활용하면 마치 테이블을 정규화하지 않은 형태로 생성한것 처럼 사용 할수 있다.
CREATE VIEW cus_me2v
AS 
SELECT c.custno, c.custname, m.saleno, m.saledept
FROM   CUSTOMER c, MECHULT m
WHERE  c.custno = m.custno
AND    c.nation = 'KOR'
AND    m.market ='L';

(4) GROUP BY, SUM(DECODE..) 처리를 위한뷰

-- DECODE 함수를 사용하여 뷰를 생성하므로써 일반 사용자는 내부적인 알고리즘을 모르는체 원하는 결과를 추출할 수 있다.
CREATE VIEW dept_year_sale
AS 
SELECT saledept,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'01',saleqyt)) m01,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'02',saleqyt)) m02,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'03',saleqyt)) m03,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'04',saleqyt)) m04,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'05',saleqyt)) m05,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'06',saleqyt)) m06,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'07',saleqyt)) m07,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'08',saleqyt)) m08,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'09',saleqyt)) m09,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'10',saleqyt)) m10,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'11',saleqyt)) m11,
SUM(DECODE(SUBSTR(saledate,3,2),'12',saleqyt)) m12,
SUM(saleqty) total,
FROM MECHUL2t
WHERE saledte like TO_CHAR(sysdate,'yy')||'%'
GROUP BY saledept ;


다. 수행 속도 향상을 위한 뷰

(1) GROUP BY 뷰를 이용한 수행 속도 향상
(가) 두 테이블간의 조인

=> 조인문은 먼저 조인이 모두 수행된 후에 'GROUP BY'를 하였으므로 불필요한 조인이 많이 발생한다. 
SELECT d.dname, d.loc, sum(s.salqty), avg(s.salqty), max(s.salqty), min(s.salqty)
FROM   DEPT d, SALET s
WHERE  d.deptno = s.deptno
AND    s.yymm = '9510'
GROUP BY d.dname
ORDER BY d.loc ;

      
(나) 뷰를 이용한 조인

=> 뷰를 SQL에서 부여한 조건이 뷰내에 파고들어 뷰가 먼저 수행된 후 DEPT테이블과 조인을 일으킨 경우 연결횟수가 줄어들므로 수행속도가  향상된다.

=> DEPT_SAL 뷰 생성
CREATE VIEW DEPT_SAL (deptno, yymm, totqty, avgqty, maxqty, minqty)
AS 
SELECT deptno, yymm, SUM(salqty), AVG(salqty), MAX(salqty), MIN(salqyt)
FROM SALET
GROUP BY deptno, yymm ;

=> 'v.yymm='9510'' 조건문이 VIEW내에 먼저 들어가 'yymm='9510'' 을 실행시키고 GROUP BY를 수행하여  DEPT테이블과 조인을 하므로 각 부서별로 한번씩 조인되어 수행된다.
SELECT d.dname, v.totqty, v.avgqty, v.maxqty, v.minqty
FROM   DEPT d, DEPT_SAL v
WHERE  d.deptno = v.deptno
AND    v.yymm='9510'
ORDER BY loc ;

(다) 인라인(Inline) 뷰의 활용


SELECT d.dname, v.totqty, v.avgqty, v.maxqty, v.minqty
FROM ( SELECT deptno, SUM(salqty) as totqty,
                      AVG(salqty) as avgqty,
                      MAX(salqty) as maxqty,
                      MIN(salqty) as minqty
       FROM  SALET
       WHERE yymm='9510'
       GROUP BY deptno ) v, DEPT D
WHERE v.deptno = d.deptno
ORDER BY d.loc ;


(2) 클라이언트 툴의 문제 해결의 위한 뷰
  • 클라이언트 툴을 사용하고 있다면 SQL_TRACE를 활용하여 추적,분석하는 방법
(3) 악성 검색을 방지 하기 위한 뷰

-- 기본적으로 VIEW내에 삽입된 현재월이 처리범위가 되어 '방호벽' 역할을 하므로 전체 테이블을 액세스하여 
    'GROUP BY'하는 악성 검색을 막을수 있다
CREATE VIEW ITEM_SALE ( saldate, item, highqty, lowqty, totqty )
AS 
SELECT x.saldate, x.item,
       SUM(DECODE(y.type, 'H', x.salqty)),
       SUM(DECODE(y.type, 'L', x.salqty)),
       SUM(x.salqty))
FROM  SALET x, ITEM y
WHERE x.item = y.item
AND   x.saldate like to_char(sysdate,'yymm'))||'%'
GROUP BY x.saldate, item ;

SELECT saldate, item, highqty, lowqty, totqty
FROM ITEM_SALE
WHERE item ='ABCD';

SELECT saldate, item, highqty, lowqty, totqty
FROM ITEM_SALE
WHERE saldate = '951001';


(4) 힌트를 사용한 뷰

-- VIEW내에서도 힌트를 적용하여 SQL을 추출할수있다.
CREATE VIEW MAX_NUM( saldept, maxseq)
AS SELECT + INDEX_DESC (A pk_index) */
                  saldept, ordseq + 1
   FROM ORDER A
WHERE saledept > ' '
AND rownum = 1 ;

라. 융통성 향상을 위한 뷰

(1) 데이터 모델의 변경에 대한 독립성을 위한 뷰
  • 유지,보수 단계에서 많이 발생된다.
  • 독립성의 유지지하기 위해 뷰를 활용한다.

1) 기존에 사용하던 테이블들의 이름을 다음과 같이 변경시킨다.

[SYNCTAX]
RENAME old_object_name TO rename_object_name;

2) 과거 사용하던 오브젝트 명칭으로 다음과 같은 뷰를 생성한다.
CREATE VIEW old_object_name (old_column,....)
AS 
SELECT new_column,...
FROM   new_object_name;

 
(2) 업무규칙의 변경에 독립성을 부여하기 위한 뷰

-- 어플리케이션에는 뷰를 사용한 SQL을 삽입하고 만약 금액 산정 기준이 변경된다면 뷰만 수정하여 재생성(Recreation), 혹은
대채(Replace)시키면 관련되 모든 애플리케이션을 수정할 필요가 없어진다.
CREATE or REPLACE VIEW overtime
( empno, work_day, work_hour, pay_amt )
AS 
SELECT empno, work_day, work_hour
       decode(sign(2-work_hour), 1,5000,
       decode(sign(4-work_hour), 1,12000,
       decode(sign(5-work_hour), 1,18000, 30000 )))
FROM EMPWORK ;
;

(3) 상황에 따라 액세스 경로를 변경시키기 위한 뷰
  • 특별한 작업을 해야 하는 경우 수행속도의 단축을 위해 기존의 액세스 경로를 변화시키고자 할 때 뷰를 활용한다.
  • 뷰내에 힌트를 삽입하여 상황에 따라 재생성, 혹은 대체시킨다면 애플리케이션의 수정없이도 우리가 원하는 액세스 경로로 유도할수있다.
(4) 명칭을 통일하기 위한 뷰
  • 유지,보수 단계에서 필요에따라 테이블이 추가되고 변경되어진다. 그리고 같은 동료들도 데이터모델이 변경사실을 모르고 일하는경우가 있다
  • 뷰를 이용하여 테이블의 명칭이나 컬럼의 명칭을 통일 할 수 있다.

마. SQL 기능 향상을 위한 뷰

(1) 불규칙적인 정렬을 위한 뷰

-- 'B D A C H E G F' 순으로 정렬을 원한다면 다음과같이 VIEW를 생성하여 활용할수있다.
CREATE VIEW PROD_VIEW
( sortno, prod, item, pdate, cost, prodqty )
AS 
SELECT DECODE(prod, 'A',3,'B',1,'C',4,'D',2,'E',6,'F',8,'G',7,'H',5),
       prod, item, pdate, cost, nvl(prodqty,0)
FROM PRODUCT ;

SELECT * FROM PROD_VIEW
WHERE pdate like '9501%'
ORDER BY sortno;

(2) GROUP BY 결과를 다시 가공하기 위한 뷰

-- 'GROUP BY'의 결과를 이용하여 'COUNT, MAX, MIN, AVG'를 표현한 VIEW 
CREATE VIEW SAL_VIEW
( prod, prod_cnt, prod_avg, prod_max, prod_min )
AS 
SELECT prod, COUNT(*), AVG(salqty), MAX(salqty), MIN(salqty)
FROM   SALET
GROUP BY prod ;

SELECT COUNT(*)
FROM SAL_VIEW
WHERE prod like 'AB%';

(3) GROUP BY 결과를 같은 줄에 맞추기 위한 뷰

-- 다른 테이블에 동일한 종류의 컬럼을  각각 'GROUP BY'한 후 같은 종류의 값을 가진 것들을 같은 줄에 맞추고자 한경우
CREATE VIEW GROUP_VIEW ( empno, yymmdd, type, cnt )
AS 
SELECT empno, accept_date, '1', COUNT(*)
FROM 접수
GROUP BY empno, accept_date
union all
SELECT empno, action_date,'2',COUNT(*)
FROM 처리
GROUP BY empno, action_date
union all
SELECT empno, approv_date, '3', COUNT(*)
FROM 결재
GROUP BY empno, approv_date ;

SELECT empno,
       SUM(DECODE(type,'1',cnt)) "접수 횟수",
       SUM(DECODE(type,'2',cnt)) "처리 횟수",
       SUM(DECODE(type,'3',cnt)) "결재 횟수",
       SUM(cnt) "소계"
FROM GROUP_VIEW
WHERE yymmdd like '9510%'
GROUP BY empno ;


(4) 소계와 내역을 하나의 SQL로 처리하기 위한 뷰

SELECT prod,DECODE(y.num,1,'소계',grade),
       NVL(SUM(d_tot_qty),0), NVL(SUM(d_tot_amt),0), NVL(SUM(m_tot_qty),0), NVL(SUM(m_tot_amt),0)
FROM ( SELECT prod, grade,
              SUM(DECODE(saldate,TO_CHAR(sysdate,'yymmdd'),d_qty)) as d_tot_qty,
              SUM(DECODE(saldate,TO_CHAR(sysdate,'yymmdd'),d_amt)) as d_tot_amt,
              SUM(qty) as  m_tot_qty,  SUM(amt) as m_tot_amt
       FROM   SALET
       WHERE  saldate like '9510%'
       GROUP BY  prod, grade) x, CARTESIAN y
WHERE  y.num <= 2
GROUP BY prod, DECODE(y.num, 1, '소계', grade)
ORDER BY 1,2;


결과

제  품  명  등  급  당일 판매량  당일 매출액   월간 판매량   원간 매출액
--------- ------ ---------- ----------  ----------  --------------
책상        소  계       3,650   5,858,000      65,010   3,772,002,000
           HA220        200   1,580,000       3,010      50,255,600
           HA410        350   2,320,000       6,000     120,546,000
           HG100       3100   1,958,000      53,000   3,601,200,400
......     ......     .....      .....       ......    ............





바. 임시 작업을 위한 뷰

  • 특이한 형태의 가공을 위해 중간 단계의 집합을 미리 생성해 두고자 하는 경우에도 임시작으로 뷰를 생성하여 사용하면 쉽게 처리할수 있다.

5. 뷰 파싱타임의 절약

  • 뷰는 나타내고자하는 모든 컬럼들이 자료 사전에서 오브젝트, 컬럼의 정보, 뷰를 생성한 'SELECT' 의 원문을 저장하고 있어
    파싱시 가져와야할 자료사전들이 많아 시간이 늦어질수 있다.
  • 따라서 필요하고 SELECT 많이 하는 컬럼들을 모아 만드는 것이 중요하다.