이론 목록
Index Join과 Bitmap Conversion: 여러 인덱스의 ROWID 결합
여러 B*Tree 인덱스의 ROWID 집합을 Hash Join 또는 임시 Bitmap으로 결합하는 원리와 복합 인덱스 대비 적용 조건을 이해합니다.
IOT 구조와 성능: Primary Key Leaf·Overflow·Secondary Index
Index-Organized Table이 Primary Key B*Tree Leaf에 행을 저장하는 구조와 Overflow·Secondary Index의 Logical ROWID 비용을 이해합니다.
Cluster Table 구조와 적용: Index Cluster·Hash Cluster
같은 Cluster Key의 Row를 가까이 저장하는 Index Cluster와 Hash 계산으로 Block을 찾는 Hash Cluster의 조회·공간·DML 조건을 비교합니다.
중복 인덱스 관리: 포함 관계·용도 차이·안전한 제거
선두 컬럼이 겹치는 완전·불완전 중복 인덱스의 실제 사용 SQL과 선택도를 비교해 안전하게 통합·제거합니다.
Histogram 이해: 데이터 편중·인기 값·Bind 실행계획
편중된 값 분포를 Histogram이 어떻게 요약하고 Literal·Bind 조건의 Plan 안정성에 어떤 영향을 주는지 설명합니다.
복합 조건의 추정 보완: Dynamic Statistics·Column Group·Expression Statistics
Parse 시점 Sampling과 지속 저장되는 Column Group·Expression Statistics의 역할과 비용을 비교합니다.
Index·System Statistics: Access Path 비용을 만드는 입력값
BLEVEL·LEAF_BLOCKS·CLUSTERING_FACTOR와 CPU·Single/Multiblock I/O 특성이 Index와 Full Scan 비용 비교에 반영되는 원리를 이해합니다.
DBMS_STATS 통계 운영: 수집·Stale·Incremental·Pending·복구
수집 명령 암기를 넘어 자동 수집, 변경률, 파티션 Synopsis, 검증·복구까지 안정적인 통계 운영 흐름을 학습합니다.
Bind Variable과 실행계획: Bind Peeking·Adaptive Cursor Sharing
Bind 변수의 Cursor 공유 이점과 Data Skew 부작용을 Bind Peeking·ACS·CURSOR_SHARING으로 구분합니다.
조인의 결과 의미: Inner·Outer·Semi·Anti Join과 NULL
보존 Row와 존재 여부를 기준으로 Outer·Semi·Anti Join을 구분하고 NULL 함정을 피합니다.