SQL 성능을 위한 기초적인 SQL 작성 25가지 규칙

 

1.데이터와 비즈니스 어플리케이션을 잘 알아야 한다.

 

동일한 정보는 다른 비즈니스 데이터 원천으로부터 검색될 수 있다. 이러한 원천에 익숙해야 한다. 당신은 당신의 데이터베이스 안의 데이터의 크기와 분포를 반드시 알아야 한다. 또한 SQL을 작성하기 전에 비즈니스 개체 안의 관계와 같은 데이터 모델을 전체적으로 이해해야 한다. 이러한 이해는 당신이 여러 테이블에서 정보를 검색하는데 있어서 보다 좋은 쿼리를 작성할 수 있다. DESIGNER/2000 과 같은 CASE TOOLS은 다른 비즈니스와 데이터베이스 객체사이의 관계를 문서화 하는데 좋은 역할을 한다.

 

2.실제 데이터를 가지고 당신의 쿼리를 검사하라.

 

대부분의 조직은 개발, 검사, 제품의 3가지 데이터베이스 환경을 가진다. 프로그래머는 어플리케이션을 만들고 검사하는데 개발 데이터베이스 환경을 사용하는데, 이 어플리케이션이 제품 환경으로 전환되기 전에 프로그래머와 사용자에 의해 검사 환경하에서 보다 엄격하게 검토되어야 한다. SQL이 검사 환경하에서 테스트될 때, 검사 데이터베이스가 가지고 있는 데이터는 제품 데이터베이스를 반영해야 한다. 비실제적인 데이터를 가지고 테스트된 SQL문은 제품 안에서는 다르게 작동할 수 있다. 엄격한 테스트를 보장하기 위해서는, 검사 환경하에서의 데이터 분포는 반드시 제품 환경에서의 분포와 밀접하게 닮아야 한다.

 

3.동일한 SQL을 사용하라.

 

가능한한 BIND VARIABLE, STORED PROCEDURE, PACKAGE의 이점을 활용하라. IDENTICAL SQL문의 이점은 PARSING이 불필요하기에 데이터베이스 서버안에서 메모리 사용의 축소와 빠른 수행을 포함한다. 예로서 아래의 SQL 문은 IDENTICAL하지 않다.

 

SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE EMPID = 10;

SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE EMPID = 10;

SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE EMPID = 20;

 

그러나 I_EMPID라고 이름 주어진 BIND VARIABLE을 사용하면 SQL 문은 이렇게 된다.

 

SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE EMPID = :I_EMPID;

 

4.주의 깊게 인덱스를 사용하라.

 

테이블상에 모든 필요한 인덱스는 생성되어야 한다. 하지만 너무 많은 인덱스는 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 그러면 어떻게 인덱스를 만들 칼럼을 선택해야 하는 가?

 

*최종 사용자에 의해 사용되는 어플리케이션 SQL과 쿼리의 WHERE 절에서 빈번 하게 사용되는 칼럼에 인덱스를 만들어야 한다.

 

*SQL 문에서 자주 테이블을 JOIN하는데 사용되는 칼럼은 인덱스되어야 한다.

 

*같은 값을 가지는 ROW가 적은 비율을 가지는 칼럼에 인덱스를 사용하라.

 

*쿼리의 WHERE 절에서 오직 함수와 OPERATOR로 사용되는 칼럼에는 인덱스를 만들 면 안된다.

 

*자주 변경되거나 인덱스를 만들때 얻는 효율성보다 삽입, 갱신, 삭제로 인해 잃는 효율성이 더 큰 칼럼에는 인덱스를 만들면 안된다. 이러한 OPERATION은 인덱스를 유지하기 위한 필요 때문에 느려진다.

 

*UNIQUE 인덱스는 더 나은 선택성 때문에 NONUNIQUE 인덱스보다 좋다. PRIMARY KEY 칼럼에 UNIQUE 인덱스를 사용한다. 그리고 FOREIGN KEY 칼럼과 WHERE 절 에서 자주 사용되는 칼럼에는 NONUNIQUE 인덱스를 사용한다.

 

5.가용한 인덱스 PATH를 만들어라

 

인덱스를 사용하기 위해서는 기술한 SQL문을 이용할 수 있는 식으로 SQL을 작성하라. OPTIMIZER는 인덱스가 존재하기 때문에 인덱스를 사용하는 ACESS PATH 를 사용할 수 없다. 따라서 ACCESS PATH는 반드시 SQL이 사용할 수 있게 만들어 져야 한다. SQL HINT를 사용하는 것은 인덱스 사용을 보증해주는 방법중 하나이다. 특정 ACCESS PATH를 선택하기 위한 다음의 힌트를 참고 하라

 

6.가능하면 EXPLAIN과 TKPROF를 사용하라

 

만약 SQL문이 잘 다듬어지지 않았다면 비록 오라클 데이터베이스가 잘 짜여져 있어도 효율성이 떨어질 것이다. 이럴 경우 EXPLAIN TKPROF에 능숙해져야 한다. EXPALIN PLAN은 SQL이 사용하는 ACCESS PATH를 발견할 수 있게 해주고 TKPROF는 실제 PERFORMANEC의 통계치를 보여준다. 이 TOOL은 오라클 서버 소프트웨어에 포함되어 있고 SQL의 성능을 향상시켜 준다.

 

7.OPTIMIZER를 이해하라.

 

SQL은 RULE-BASED나 COST-BASED중 하나를 이용해서 기동된다.기존의 소프트웨어는 RULE BASED 방식을 채택하고 있다. 그리고 많은 오라클 소프트웨어가 이러한 방식을 오랫동안 사용해 왔다. 그러나 새로 출시된 소프트웨어에 대해서는 COST BASED 방식의 OPTIMIZER를 고려해야 한다. 오라클은 새로 출시되는 프로그램을 COST BASED방식으로 업그레이드 시켜왔으며 이러한 방식은 시스템을 훨씬 더 안정적으로 만들었다. 만약 COST BASED방식의 OPTIMIZER를 사용한다면 반드시 ANALYZE 스키마를 정기적으로 사용해야 한다. ANALYZE스키마는 데이터베이스 통계를 데이터 사전 테이블에 기록하는 역 할을 수행하며 그렇게 되면 COST BASED OPTIMIZER가 그것을 사용하게 된다. SQL은 COST BASED OPTIMIZER를 사용할 때만 잘 조정될 수 있다. 만약 RULE BASED에서 COST BASED로 바꾸고 싶다면 데이터베이스를 사용하는 모 든 소프트웨어의 모든 SQL문의 성능을 평가해 보아야 한다.

 

8.지엽적으로 동작하더라도 전역적으로 생각하라

 

항상 주의할 것은 하나의 SQL문을 조정하기 위해 생긴 데이터베이스안의 변화 는 다른 응용프로그램이나 다른 사용자가 이용하는 다른 명령문에 영향을 미친다는 사실이다.

 

9.WHERE절은 매우 중요하다.

 

비록 인덱스가 가용하다고 해도 다음의 WHERE 절은 그 인덱스 ACCESS PATH 를 사용하지 않는다.(즉 COL1 과 COL2는 같은 테이블에 있으며 인덱스는 COL1에 만들어진다.)

 

COL1 > COL2

COL1 < COL2

COL1 > = COL2

COL1 <= COL2

COL1 IS NULL

COL1 IS NOT NULL.

 

인덱스는 NULL값을 갖는 칼럼에는 ROWID를 저장하지 않는다. 따라서 NULL값 을 갖는 ROW를 검색할 때는 인덱스를 사용하지 못한다.

 

COL1 NOT IN (VALUE1, VALUE2 )

COL1 != EXPRESSION

COL1 LIKE ''%PATTERN''.

 

이럴 경우 THE LEADING EDGE OF THE INDEX(?) 는 작동되지 않고 인덱스가 사용되지 못하게 한다. 한편 COL1 LIKE ''PATTERN %''이나 COL1 LIKE ''PATTERN %PATTERN%'' 는 한정된 인덱스 스캔을 수행하기 때문에 인덱스를 사용할 수 있다.

 

NOT EXISTS SUBQUERY

EXPRESSION1 = EXPRESSION2.

 

인덱스된 컬럼을 포함하는 표현(EXPRESSION), 함수, 계산(CALCULATIONS)은 인덱스를 사용하지 못한다. 다음의 예에서 보면 UPPER SQL 함수를 사용하면 인덱스 스캔을 사용할 수 없고 FULL TABLE SCAN으로 끝나고 만다.

 

SELECT DEPT_NAME

FROM DEPARTMENT

WHERE UPPER(DEPT_NAME) LIKE ''SALES%'';

 

10.레코드 필터링을 위해서는 HAVING보다는 WHERE를 사용하라

 

인덱스가 걸려있는 칼럼에는 GROUP BY와 같이 HAVING절을 사용하지 마라. 이 경우 인덱스는 사용되지 않는다. 또한 WHERE절로 된 ROW를 사용하지 마라. 만약 EMP테이블이 DEPTID컬럼에 인덱스를 가지고 있다면 다음 질의는 HAVING 절을 이용하지 못한다.

 

SELECT DEPTID,

SUM(SALARY)

FROM EMP

GROUP BY DEPTID

HAVING DEPTID = 100;

 

그러나 같은 질의가 인덱스를 사용하기 위해 다시 씌여질 수 있다.

 

SELECT DEPTID,

SUM(SALARY)

FROM EMP

WHERE DEPTID = 100

GROUP BY DEPTID;

 

11. WHERE 절에 선행 INDEX 칼럼을 명시하라.

 

복합 인덱스의 경우, 선행 인덱스가 WHERE절에 명시되어 있다면 쿼리는 그 인덱스 를 사용할 것이다. 다음의 질의는 PART_NUM과 PRODUCT_ID 칼럼 에 있는 PRIMARY KEY CONSTRAINT에 기초한 복합 인덱스를 이용할 것이다.

 

SELECT *

FROM PARTS

WHERE PART_NUM = 100;

 

반면, 다음의 쿼리는 복합인덱스를 사용하지 않는다.

 

SELECT *

FROM PARTS

WHERE PRODUCT_ID = 5555;

 

같은 요청(REQUEST)이 인덱스를 이용하기 위해 다시 씌어 질 수 있다. 다음 질의 의 경우, PART_NUM컬럼은 항상 0 보다 큰 값을 가질것이다.

 

SELECT *

FROM PARTS

WHERE PART_NUM > 0

AND PRODUCT_ID = 5555;

 

12.인덱스 SCAN과 FULL TABLE SCAN을 평가하라.

 

한 행(ROW)의 15% 이상을 검색하는 경우에는 FULL TABLE SCAN이 INDEX ACESS PATH보다 빠르다. 이런 경우, SQL이 FULL TABLE SCAN을 이용할 수 있도록 여러분 스스로 SQL을 작성하라. 다음의 명령문은 비록 인덱스가 SALARY COLUMN에 만들어져 있어도 인덱스 SCAN을 사용하지 않을 것이다. 첫 번째 SQL 에서, FULL HINT를 사용한다면 오라클은 FULL TABLE SCAN을 수행할 것이다. 인덱스의 사용이 나쁜 점이 더 많다면 아래의 기술을 이용해서 인덱스 수행을 막을 수 있다.

 

SELECT * --+FULL

FROM EMP

WHERE SALARY = 50000;

 

SELECT * FROM EMP WHERE SALARY+0 = 50000;

 

다음의 명령문은 비록 인덱스가 SS# COLUMN에 있어도 인덱스 SCAN을 사용하지 않을 것이다.

 

SELECT * FROM EMP WHERE SS# || '' '' = ''111-22-333'';

 

오라클이 불분명한 데이터 변환을 수행해야 하는 경우 인덱스가 항상 사용되지 않는 것은 아니다. 다음의 예를 보면, EMP 칼럼에 있는 SALARY는 숫자형 칼럼이고 문자형이 숫자값으로 변환된다.

 

SELECT * FROM EMP WHERE SALARY = ''50000'';

 

테이블의 행이 15%이거나 그보다 작을 경우 인덱스 스캔은 보다 잘 수행 될 것 이다. 왜냐 하면 인덱스 스캔은 검색된 행(ROW)하나 하나 마다 다중의 논리적인 읽기 검색(READ)을 할 것이기 때문이다. 그러나 FULL TABLE SCAN은 하나의 논리적 인 읽기 검색 영역 안의 BLOCK에 있는 모든 행들을 읽을 수 있다. 그래서 테이블의 많은 행들에 접근해야 하는 경우에는 FULL TABLE SCAN이 낫다. 예로 다음의 경우를 보자. 만약 EMP TABLE과 그 테이블의 모든 인덱스에 대해 ANALYZE라는 명령어가 수행된다면, 오라클은 데이터 사전인 USER_TABLES와 USER_INDEXES에 다음과 같은 통계치를 산출해 낸다.

 

TABLE STATISTICS:

NUM_ROWS = 1000

BLOCKS = 100

 

INDEX STATISTICS:

 

BLEVEL = 2

AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY = 1

AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY = 1

 

이러한 통계치 에 근거해서, 아래에 보이는 것이 각각의 다른 SCAN에 대한 논리적인 읽기(READ)-즉 ACESS된 BLOCK이 될 것이다.

 

USE OF INDEX TO RETURN ONE ROW = 3

 

(BLEVEL+(AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY - 1) +

AVG_DATA_PER_KEY

 

FULL TABLE SCAN = 100

(BLOCKS)

 

USE OF INDEX TO RETURN ALL ROWS = 3000

(NUM_ROWS * BLOCKS ACCESSED TO RETURN ONE ROW USING INDEX)

 

13. 인덱스 스캔에 ORDER BY를 사용하라

 

오라클의 OPTIMIZER는 , 만약 ORDER BY라는 절이 인덱스된 칼럼에 있다면 인덱스 스캔을 사용할 것이다. 아래의 질의는 이러한 점을 보여 주는 것인데 이 질의는 비록 그 칼럼이 WHERE 절에 명시되어 있지 않다고 해도 EMPID컬럼에 있는 가용한 인덱스를 사용할 것이다. 이 질의는 인덱스로부터 각각의 ROWID를 검색하고 그 ROWID를 사용하는 테이블에 접근한다.

 

SELECT SALARY FROM EMP ORDER BY EMPID;

 

만약 이 질의가 제대로 작동하지 않는다면, 당신은 위에서 명시되었던 FULL HINT 를 사용하는 같은 질의를 다시 작성함으로써 다른 대안들을 이용해 볼 수 있다.

 

14. 자신의 데이터를 알아라

 

내가 이미 설명한 것처럼, 당신은 당신의 데이터를 상세하게 알고 있어야 한다. 예를 들어 당신이 BOXER라는 테이블을 가지고 있고 그 테이블이 유일하지 않은 인덱스를 가진 SEX라는 컬럼과 BOXER_NAME이라는 두 개의 테이블을 가지고 있 다고 가정해 보자. 만약 그 테이블에 같은 수의 남자, 여자 복서가 있다면 오라클이 FULL TABLE SCAN을 수행하는 경우 다음의 질의가 훨씬 빠를 것이다.

 

SELECT BOXER_NAME FROM BOXER WHERE SEX = ''F'';

 

당신은 다음과 같이 기술함으로써 질의가 FULL TABLE SCAN을 수행하는지를 확실하게 해 둘 수 있다.

 

SELECT BOXER_NAME --+ FULL

FROM BOXER

WHERE SEX = ''F'';

 

만약 테이블에 980 명의 남성 복서 데이터가 있다면, 질의는 인덱스 SCAN으로 끝나기 때문에 아래형식의 질의가 더 빠를 것이다.

 

SELECT BOXER_NAME --+ INDEX (BOXER BOXER_SEX)

FROM BOXER

WHERE SEX = ''F'';

 

이 예는 데이터의 분포에 대해 잘 알고 있는 것이 얼마나 중요한 가를 예시해 준다. 데이터가 많아지고(GROW) 데이터 분포가 변화하는 것처럼 SQL 도 매우 다양할 것이다. 오라클은 OPTIMIZER 가 테이블에 있는 데이터의 분포를 잘 인식하고 적절한 실행 계획을 선택하도록 하기 위해 오라클 7.3 에 HISTOGRAMS라는 기능을 추가했다.

 

15. KNOW WHEN TO USE LARGE-TABLE SCANS.

 

작거나 큰 테이블에서 행들을 추출할 때, 전체 테이블의 검색은 인텍스를 사용한 검색보다 성능이 더 좋을 수도 있다. 매우 큰 테이블의 인덱스 검색은 수많은 인덱스와 테이블 블록의 검색이 필요할수도 있다. 이러한 블록들이 데이터베이스 버퍼 캐쉬에 이동되면 가능한한 오래도록 그곳에 머무른다. 그래서 이러한 블록들이 다른 질의등에 필요하지 않을 수도 있기 때문에, 데이터베이스 버퍼 히트 비율이 감소하며 다중 사용자 시스템의 성능도 저하되기도 한다. 그러나 전체 테이블 검색에 의해서 읽혀진 블록들은 데이터베이스 버퍼 캐쉬에서 일찍 제거가 되므로 데이터베이스 버퍼 캐쉬 히트 비율은 영향을 받지 않게 된다.

 

16. MINIMIZE TABLE PASSES.

 

보통, SQL질의시 참조하는 테이블의 숫자를 줄임으로 성능을 향상시킨다. 참조 되는 테이블의 숫자가 적을수록 질의는 빨라진다. 예를 들면 NAME, STATUS, PARENT_INCOME, SELF_INCOME의 네개의 컬럼으로 이루어진 학생 테이블 에서 부모님에 의존하는 학생과 독립한 학생의 이름과 수입에 대해서 질의시, 이 학생 테이블을 두번 참조하여 질의하게 된다..

SELECT NAME, PARENT_INCOME

FROM STUDENT

WHERE STATUS = 1

UNION

SELECT NAME, SELF_INCOME

FROM STUDENT

WHERE STATUS = 0;

( NAME이 프라이머리 키이며, STATUS는 독립한 학생의 경우는 1, 부모님에 의존적인 학생은 0으로 표시한다)

위의 같은 결과를 테이블을 두번 참조하지 않고도 질의 할 수 있다.

 

SELECT NAME,PARENT_INCOME*STATUS + SELF_INCOME(1-STATUS)

FROM STUDENT;

 

17. JOIN TABLES IN THE PROPER ORDER.

 

다수의 테이블 조인시 테이블들의 조인되는 순서는 매우 중요하다. 전반적으로, 올바른 순서로 테이블이 조인되었다면 적은 수의 행들이 질의시 참조된다. 언제나 다수의 조인된 테이블들을 질의시 우선 엄격하게 조사하여 행들의 숫자를 최 대한으로 줄인다. 이러한 방법으로 옵티마이저는 조인의 차후 단계에서 적은 행들을 조사하게 된다. 뿐만 아니라, 여러 조인을 포함하는 LOOP JOIN에서는 가 장 먼저 참조되는 테이블(DRIVING TABLE)이 행들을 최소한으로 리턴하도록 해야 한다. 그리고, 마스터와 상세 테이블 조인시에는(예를 들면 ORDER & ORDER LINE ITEM TABLES) 마스터 테이블을 먼저 연결 시켜야 한다.

규칙에 근거한 옵티마이저의 경우에는 FROM CLAUSE의 마지막 테이블이 NESTED LOOP JOIN의 DRIVING TABLE이 된다. NESTED LOOP JOIN이 필요한 경우에는 LOOP의 안쪽의 테이블에는 인텍스를 이용하는 것을 고려할 만하다. EXPLAIN PLAN과 TKPROF는 조인 타입, 조인 테이블 순서, 조인의 단계별 처리된 행들 의 숫자들을 나타낸다. 비용에 근거한 옵티마이저의 경우에는 WHERE CLAUSE에 보여지는 테이블의 순서는 옵티마이저가 가장 최적의 실행 계획을 찾으려고 하는 것과 상관 없다. 조인되는 테이블의 순서를 통제하기 위해서 ORDERED HINT를 사용하는 것이 낫다.

 

SELECT ORDERS.CUSTID, ORDERS.ORDERNO,

ORDER_LINE_ITEMS.PRODUCTNO --+ORDERED

FROM ORDERS, ORDER_LINE_ITEMS

WHERE ORDERS.ORDERNO = ORDER_LINE_ITEMS.ORDERNO;

 

18. USE INDEX-ONLY SEARCHES WHEN POSSIBLE.

 

가능하다면, 인덱스만을 이용하여 질의를 사용하라. 옵티마이저는 오직 인덱스만 을 찾을 것이다. 옵티마이저는 SQL을 만족시키는 모든 정보를 인덱스에서 찾을수 있을 때, 인덱스만을 이용할 것이다. 예를들면, EMP테이블이 LANME과 FNAME의 열에 복합 인덱스를 가지고 있다면 다음의 질의는 인덱스만은 이용할 것이다.

 

SELECT FNAME

FROM EMP

WHERE LNAME = ''SMITH'';

 

반면에 다음의 질의는 인덱스와 테이블을 모두 참조한다.

 

SELECT FNAME , SALARY

FROM EMP

WHERE LNAME = ''SMITH'';

 

19. REDUNDANCY IS GOOD.

 

WHERE CLAUSE에 가능한한 많은 정보를 제공하라. 예를 들면 WHERE COL1 = COL2 AND COL1 = 10이라면 옵티마이저는 COL2=10이라고 추론하지만, WHERE COL1 = COL2 AND COL2 = COL3이면 COL1=COL3이라고 초론하지는 않는다.

 

20. KEEP IT SIMPLE, STUPID.

 

가능하면 SQL문을 간단하게 만들라. 매우 복잡한 SQL문은 옵티마이저를 무력화시킬 수도 있다. 때로는 다수의 간단한 SQL문이 단일의 복잡한 SQL문보다 성능이 좋을 수도 있다. 오라클의 비용에 근거한 옵티마이저는 아직은 완벽하지 않다. 그래서 EXPLAIN PLAN에 주의를 기울여야 한다. 여기서 비용이란 상대적인 개념이기에 정확히 그것이 무엇을 의미하는지 알지 목한다. 하지만 분명한 것은 적은 비용이 보다 좋은 성능을 의미한다는 것이다.

종종 임시 테이블을 사용하여 많은 테이블들을 포함하는 복잡한 SQL 조인을 쪼개는 것이 효율적일 수도 있다. 예를 들면, 조인이 대량의 데이터가 있는 8개의 테이블을 포함할 때, 복잡한 SQL을 두 세개의 SQL로 쪼개는 것이 낫을 수 있다. 각각의 질의는 많아야 네개정도의 테이블들을 포함하며 그 중간 값을 저장 하는 것이 낫을 수 있다.

 

21. YOU CAN REACH THE SAME DESTINATION IN DIFFERENT WAYS.

 

많은 경우에, 하나 이상의 SQL문은 의도한 같은 결과를 줄 수 있다. 각각의 SQL은 다른 접근 경로를 사용하며 다르게 수행한다. 예를들면, MINUS(-) 산술자는 WHERE NOT IN (SELECT ) OR WHERE NOT EXISTS 보다 더 빠르다.

예를들면, STATE와 AREA_CODE에 각각 다른 인덱스가 걸려 있다. 인덱스에도 불구하고 다음의 질의는 NOT IN의 사용으로 인해 테이블 전체를 조사하게 된다.

SELECT CUSTOMER_ID

FROM CUSTOMERS

WHERE STATE IN (''VA'', ''DC'', ''MD'')

AND AREA_CODE NOT IN (804, 410);

 

그러나 같은 질의가 다음 처럼 쓰여진다면 인덱스를 사용하게 된다

SELECT CUSTOMER_ID

FROM CUSTOMERS

WHERE STATE IN (''VA'', ''DC'', ''MD'')

MINUS

SELECT CUSTOMER_ID

FROM CUSTOMERS

WHERE AREA_CODE IN (804, 410);

 

WHERE절에 OR을 포함한다면 OR대신에 UNION을 사용할 수 있다. 그래서, SQL 질의를 수행하기 전에 먼저 실행계획을 조심스럽게 평가해야 한다. 이러한 평가는 EXPLAIN PLAN AND TKPROF를 이용하여 할 수 있다.

 

22. USE THE SPECIAL COLUMNS.

 

ROWID AND ROWNUM 열을 이용하라. ROWID를 이용하는 것이 가장 빠르다. 예를들면, ROWID를 이용한 UPDATE는 다음과 같다.

 

SELECT ROWID, SALARY

INTO TEMP_ROWID, TEMP_SALARY

FROM EMPLOYEE;

 

UPDATE EMPLOYEE

SET SALARY = TEMP_SALARY * 1.5

WHERE ROWID = TEMP_ROWID;

 

ROWID값은 데이터베이스에서 언제나 같지는 않다. 그래서, SQL이나 응용 프로그램이용시 ROWID값을 절대화 시키지 말라. 리턴되는 행들의 숫자를 제한 시키기위해 ROWNUM을 이용하라. 만약에 리턴되는 행들을 정확히 모른다면 리턴되는 행들의 숫자를 제한하기위해 ROWNUM을 사용하라

다음의 질의는 100개 이상의 행들을 리턴하지는 않는다.

SELECT EMPLOYE.SS#, DEPARTMENT.DEPT_NAME

FROM EMPLOYEE, DEPENDENT

WHERE EMPLOYEE.DEPT_ID = DEPARTMENT.DEPT_ID

AND ROWNUM < 100;

 

23.함축적인 커서대신 명시적인 커서를 사용하라.

 

함축적 커서는 여분의 FETCH를 발생시킨다. 명시적 커서는 DECLARE, OPEN, FETCH와 CLOSE CURSOR문을 사용하여 개발자에 의해서 생성된다. 함축 커서는 DELETE, UPDATE, INSERT와 SELECT문을 사용하면 오라클에 의해서 생성 된다.

 

24.오라클 병렬 쿼리 옵션을 찾아서 이용하라.

 

병렬 쿼리 옵션을 사용하면, 보다 빠른 성능으로 SQL을 병렬로 실행할 수 있다. 오라클 7에서는, 오직 FULL TABLE SCAN에 기반한 쿼리만이 병렬로 수행될 수 있다.

오라클 8에서는, 인덱스가 분할되어있다면 INDEXED RANGE SCANS에 기반한 쿼리도 병렬로 처리될 수 있다. 병렬 쿼리 옵션은 다수의 디스크 드라이버를 포함하는 SMP와 MPP SYSTEM에서만 사용될 수 있다.

 

오라클 서버는 많은 우수한 특성을 가지고 있지만, 이러한 특성의 존재만으로는 빠른 성능을 보장하지 않는다. 이러한 특성을 위해서 데이터베이스를 조정해야하며 특성을 이용하기 위해 특별하게 SQL을 작성해야 한다.

예를 들면, 다음의 SQL은 병렬로 수행될 수 있다.

 

SELECT * --+PARALLEL(ORDERS,6)

FROM ORDERS;

 

25.네트웍 소통량을 줄이고 한번에 처리되는 작업량을 늘려라.

 

ARRAY PROCESSING과 PL/SQL BLOCK을 사용하면 보다 나은 성능을 얻을 수 있고 네트웍 소통량을 줄인다. ARRAY PROCESSING은 하나의 SQL문으로 많은 ROW를 처리할 수 있게 한다. 예를 들면, INSERT문에서 배열을 사용하면 테이블내의

1,000 ROW를 삽입할 수 있다. 이러한 기술을 사용하면 주요한 성능 향상을 클라이언트/서버와 배치시스템에서 얻어질 수 있다.

 

복합 SQL문은 과도한 네트웍 소통을 유발할 수 있다. 그러나 만일 SQL문이 단 일 PL/SQL 블록안에 있다면, 전체 블록은 오라클 서버에 보내져서 그곳에서 수행되고, 결과는 클라이언트의 APPLICATION에게 돌아온다.

 

 

 

개발자와 사용자는 종종 SQL을 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 전송하는 간단한 방법으로 사용한다. 때때로 직접적으로 SQL을 작성하지 않고 코드 발생기를 사용하여 작성한 APPLICATION은 심각한 성능 문제를 일으킨다. 이러한 성능

감퇴는 데이터베이스가 커지면서 증가한다. SQL은 유연하기 때문에, 다양한 SQL문으로 같은 결과를 얻을 수 있다.