SQLP 이론 학습 | 모두의 문제집 · 시험 직전 요약장

1. 각 입력과 최종 결과의 Grain을 적는다. 2. Join Key의 PK·UK·중복·유효기간 조건을 확인한다. 3. 원본→Pruning→Filter→Aggregate→Join→Top-N 행 수를 적는다. 4. Aggregate가 재결합 가능한지 확인한다. 5. Outer Join 보존과 Predicate 위치를 확인한다. 6. Dimension 선행 Probe와 Fact Scan·선집계 비용을 계산한다. 7. View Merging·Predicate Pushing 가능성과 반복 Starts를 확인한다. 8. 전체 Fetch·첫 n행 중 업무 목표를 확정한다. 9. Top-N 대상 Grain·Unique Tie-Breaker·WITH TIES를 확인한다. 10. ALLSTATS LAST와 결과 회귀 Test로 최종 채택한다.

혼동	정확한 기준
CTE에 GROUP BY를 쓰면 반드시 먼저 집계	Optimizer가 View를 Merge·Transform할 수 있으므로 실제 Plan 확인
Join 전 GROUP BY는 항상 빠름	Detail→Group 감소율과 Workarea·TEMP·의미를 함께 확인
SUM을 선집계할 수 있으면 AVG도 평균끼리 합침	AVG는 SUM·COUNT로 재결합
Partition별 COUNT DISTINCT 합은 전체 Distinct	Partition 사이 중복값 때문에 다를 수 있음
Predicate는 무조건 가장 안쪽	Aggregate·Outer Join·Top-N 의미 경계 확인
VIEW PUSHED PREDICATE는 항상 빠름	Starts×Per-Start Buffers를 확인
작은 Dimension을 먼저 읽으면 항상 유리	선택 Key 수×Fact Probe와 Fact Scan 비용 비교
Top 100을 Join 전 이동해도 같은 결과	Top-N 대상 Grain과 Join 중복이 달라질 수 있음
ORDER BY Column 하나면 Top-N이 항상 결정적	Tie-Breaker Unique Column 필요
선집계 A-Rows가 줄면 완료	Runtime·TEMP·결과 Aggregate·다른 Bind 회귀 확인

시험 직전 요약장

조인 전에 행 수 줄이기: 필터링·선집계·부분범위 처리

판단 기준

헷갈리는 개념

내 최근 연습 오답