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SQLP 이론 학습

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SQL 고급 활용 및 튜닝SQL 성능 문제 진단

누적 성능 통계 읽기: V$SYSSTAT·V$SESSTAT과 Delta

누적 통계를 그대로 비교하지 않고 동일 범위의 Snapshot 차이와 업무량으로 정규화합니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝SQL 성능 문제 진단

Top SQL 선정: V$SQL의 총량·실행당 부하·Child Cursor

Child Cursor 누적 통계를 총량·1회당 부하·Parse 효율로 나눠 튜닝 우선순위와 Cursor 공유 문제를 찾습니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝SQL 성능 문제 진단

단일 세션 정밀 진단: SQL Trace·TKPROF

SQL Trace를 필요한 범위에만 수집하고 TKPROF의 Call 통계와 Wait를 해석합니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝SQL 성능 문제 진단

시간 구간 성능 분석: AWR·Statspack·ASH

AWR의 구간 요약과 ASH의 Active Session 표본을 결합해 Peak 원인을 좁힙니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝SQL 성능 문제 진단

진단 도구 선택과 교차 검증: AUTOTRACE·DISPLAY_CURSOR·SQL Monitor·V$SQL

예상 계획·실제 통계·장시간 SQL 모니터링·누적 지표를 상황에 맞게 선택하고 교차 검증합니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝SQL 성능 문제 진단

SQL 성능 문제 진단 절차: 증상 정의부터 개선 검증까지

감이 아니라 측정 범위와 응답시간을 기준으로 SQL·Application·System 원인을 단계적으로 좁힙니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝파티셔닝

파티션 설계의 기본: Range·List·Hash·Composite·Interval·Reference

대용량 Object를 Segment 단위로 나누는 목적과 업무 Access·관리 패턴에 맞는 Partition Key 선택을 학습합니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝파티셔닝

Partition Pruning 해석: Static·Dynamic·PSTART·PSTOP

Compile 시점과 실행 시점의 Partition 제거를 구분하고 실행계획의 PSTART·PSTOP과 Predicate를 함께 읽습니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝파티셔닝

파티션 인덱스 설계: Local·Global·Prefixed·Unique

Local과 Global Partitioned Index의 파티션 대응 관계, 정렬 범위, 유지관리 영향과 Partition Pruning 조건을 비교합니다.

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SQL 고급 활용 및 튜닝파티셔닝

Partition-Wise Join: Full·Partial·병렬 재분배

조인 키 기준 파티션 정렬을 이용해 큰 조인을 작은 파티션별 조인으로 나누는 Full·Partial Partition-Wise Join의 조건과 실행계획을 이해합니다.