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SQLP 이론 학습

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이론 목록

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적용 중: 과목: SQL 고급 활용 및 튜닝

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통계정보

옵티마이저 통계의 기초: Table·Column Statistics 읽기

NUM_ROWS·BLOCKS와 NDV·NULL·Low/High·Histogram이 기본 Cardinality와 값별 Selectivity 추정에 미치는 영향을 이해합니다.

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통계정보

Selectivity·Cardinality·Cost: 통계 추정과 Plan 선택 진단

조건 만족 비율에서 Row 수와 Plan Cost로 이어지는 CBO 계산 흐름과 오차 원인을 학습합니다.

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SQL 성능 문제 진단

SQL 작업량의 기초: Logical I/O·Physical I/O와 읽기 방식

Buffer Gets와 Physical Read를 구분하고 Single·Multiblock, Prefetch, Direct Path I/O의 선택 조건을 이해합니다.

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데이터베이스 아키텍처

DB Buffer Cache 내부 동작: Hash 탐색·Buffer 상태·Hot Block 진단

Buffer Cache의 Hash 탐색, 교체, Buffer 상태와 CBC·buffer busy waits 경합을 하나의 흐름으로 이해합니다.

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실행계획

실제 실행 통계 읽기: GATHER_PLAN_STATISTICS와 E-Rows·A-Rows

예상 Cardinality와 실제 Row Source 수행량을 비교해 최초로 어긋난 Plan 단계를 찾습니다.

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SQL 파싱과 최적화

Parent·Child Cursor 이해와 진단: SQL_ID·VERSION_COUNT·V$SQL_SHARED_CURSOR

Parent와 Child Cursor를 구분하고 Version Count 증가 및 공유 실패 원인을 진단합니다.

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데이터베이스 Call 최소화

Cursor 재사용 계층: Library Cache·Session Cursor Cache·JDBC Statement Cache

Shared Pool 재사용을 넘어 Session Cursor Cache와 Prepared Statement 재사용으로 Parse Call 자체를 줄입니다.

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인덱스 기본 원리

B-Tree 인덱스 구조와 탐색: Root·Branch·Leaf·ROWID

B*Tree의 계층 구조와 수직·수평 탐색, NULL 저장 규칙 및 ROWID의 역할을 연결합니다.

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인덱스 스캔 방식

Index Scan과 Table Full Scan: 선택도·I/O·손익분기점

읽을 데이터 비율과 I/O 방식에 따라 Index Scan과 Table Full Scan의 손익분기점을 판단합니다.

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인덱스 스캔 방식

Index Unique·Range·Descending Scan: 탐색 범위와 정렬 방향

Unique·Range·Descending Scan의 시작점·종료점과 고유 키·범위·역방향 탐색 조건을 구분합니다.