Alice's Story

1. Oracle Server
  1) Oracle instance : 메모리에서 일어나는 일(Ram)
  2) Oracle Database : 데이터 파일에 관한 일

2. Instance
  1) System Global Area(SGA) : 쿼리 등의 오라클을 실행하는 거
  2) Background processes(BS) : 뒷단에서 눈에 보이지 않는 작업을 하는 거

3. SGA
  1) Shared Pool
  2) Streams Pool
  3) Large Pool
  4) Java Pool
  5) Database Buffer Cache
  6) Redo Log Buffer

4. Background Processes : 메모리에서 일어나는 일들을 뒤에서 실행하는 거
  1) System Monitor(SMON)
  2) Process Moniter(PMON)
  3) DataBase Writer(DBWn)
  4) LogWriter(LGWR)
  5) Check Point(CKPT)

OWI : SQL 실행을 빠르게 하기 위한 개선책을 찾는 방법 (일종의 SQL튜닝?)

* 실행 과정
SQL(select * from emp)
-> user processer
-> server processer(문법 검사[Parsing] -> 권한 검사)
======================> SGA[Shared Pool]
-> 실행
======================> SGA[DB Buffer Cache] : HDD에 있는 걸 메모리에 올려주기 (속도 up) - 만약 파일 관리가 제대로 안된다면 속도 down
->


* full scan이 발생하면 DB Buffer Cache에 모든 block이 다 올라오기 때문에 기존에 있던 block들은 모두 해제된다.
그 후 full scan 후 다시 메모리에 올려야하기 때문에 속도 up, 시간 down

1. SELECT 실행 과정 {SELECT * FROM emp;}
-> user process (sqlplus)
-> server process : Parsing
  => ASCII 변환 (query를 변환)
  => Hash 함수
  => Cache가 있는지 확인
    ==> instance [Shared Pool:Library Cache] - soft parsing
  => 문법검사
    ==> instance [Shared Pool:Dictionary cache] - hard parsing
  => 권한검사
-> optimaser
  => 실행계획
    ==> 실행 계획까지의 모든 데이터를 저장
    ==> instance [Shared Pool:Library Cache]
    ==> Dictionary를 확인하고 계획을 세우기 때문에 Dictionary를 Update 해야함 [CBO:9i]
-> server process
  => Execute : 실행계획을 받아서 실행
    ==> Database buffer Cache에 있는지 확인
    ==> Data File에서 Block의 정보를 읽고 Database buffer Cache에 전체를 복사해서 결과 가지고 옴
  => Fetch
    ==> 필요한 정보만을 Block에서 간추린다. [PGA]
    ==> user process 전달

2. UPDATE 실행계획{UPDATE emp SET name='홍길동' WHERE empno=100}
-> SELECT의 parsing까지 동일
-> server process
  => Execute : 실행계획을 받아서 실행
    ==> Database buffer Cache에 있는지 확인
    ==> Data File에서 Block의 정보를 읽고 Database buffer Cache에 전체를 복사해서 결과 가지고 옴
    ==> Redo log Buffer 작업 내용 저장[작업일지]
      ===> instance 이기 때문에 수시로 Redo log file에 저장
        ====> 속도 fast - 수정 및 저장 내용이 적고 간결, Block의 위치에 상관없기 때문에
        ====> LGWR
      ===> 만약 불가피하게 디비가 죽는다면 다시 디비를 올리면서 Database File의 데이터와
           Redo log file의 내용을 비교해서 변경사항이 있다면 Database File의 내용을 변경한다.
        ====> 아카이브 로그에 다시 백업 복사
    ==> undo segment에 원래 내용 저장[취소하기 위해서]
    ==> Database buffer Cache에 원하는 정보로 변경 [commit 전에 변경 완료]

select   /*+ index( idx_col_1 ) */

           name, age, hobby

from     member

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*오라클 힌트 사용표

INDEX ACCESS OPERATION 관련 HINT
HINT 내용 사용법
INDEX  INDEX를 순차적으로 스캔 INDEX(TABLE명, INDEX명)
INDEX_DESC INDEX를 역순으로 스캔 INDEX_DESC(TABLE명, INDEX명)
INDEX_FFS INDEX FAST FULL SCAN INDEX_FFS(TABLE명, INDEX명)
PARALLEL_INDEX INDEX PARALLEL SCAN PARALLEL_INDEX(TABLE명,INDEX명)
NOPARALLEL_INDEX INDEX PARALLEL SCAN 제한 NOPARALLEL_INDEX(TABLE명,INDEX명)
AND_EQUALS INDEX MERGE 수행 AND_EQUALS(INDEX_NAME, INDEX_NAME)
FULL FULL SCAN FULL(TALBE명)

  
JOIN ACCESS OPERATION 관련 HINT
HINT 내용 사용법
USE_NL NESTED LOOP JOIN USE_NL(TABLE1, TABLE2)
USE_MERGE SORT MERGE JOIN USE_MERGE(TABBLE1, TABLE2)
USE_HASH HASH JOIN USE_HASH(TABLE1, TABLE2)
HASH_AJ HASH ANTIJOIN HASH_AJ(TABLE1, TABLE2)
HASH_SJ HASH SEMIJOIN HASH_SJ(TABLE1, TABLE2)
NL_AJ NESTED LOOP ANTI JOIN NL_AJ(TABLE1, TABLE2)
NL_SJ NESTED LOOP SEMIJOIN NL_SJ(TABLE1, TABLE2)
MERGE_AJ SORT MERGE ANTIJOIN MERGE_AJ(TABLE1, TABLE2)
MERGE_SJ SORT MERGE SEMIJOIN MERGE_SJ(TABLE1, TABLE2)


JOIN시 DRIVING 순서 결정 HINT
HINT 내용
ORDERED FROM 절의 앞에서부터 DRIVING
DRIVING 해당 테이블을 먼저 DRIVING- driving(table)


기타 힌트
HINT 내용
append insert 시 direct loading
parallel select, insert 시 여러 개의 프로세스로 수행- parallel(table, 개수)
cache 데이터를 메모리에 caching
nocache 데이터를 메모리에 caching하지 않음
push_subq subquery를 먼저 수행
rewrite query rewrite 수행
norewrite query rewrite 를  수행 못함
use_concat in절을 concatenation access operation으로 수행
use_expand in절을 concatenation access operation으로 수행 못하게 함
merge view merging 수행
no_merge view merging 수행 못하게 함

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