Alice's Story

비트를 이용하여 컬럼값을 저장하고 이를 이용하여 rowid를 자동으로 생성하는 인덱스

• B-tree 인덱스는 실제 컬럼 값을 인덱스에도 보관함으로써 중복이 생김
• B-tree 인덱스는 컬럼의 분포도가 좁아야 최적의 성능을 발휘 하므로 분포도가 넓을 경우 불리
• 결 합인덱스는 그 조건에 맞지 않는 컬럼이나 '='조건이 아닌경우가 있으면 성능의 저하가 있음
• b-tree 인덱스는 DW 하우스 처럼 카디널러티가 낮은 다수의 디맨전들이 다양한 요구를 할경우 엄청난 개수의 인덱스를 동원해야함
• b-tree 인덱스는 'null','not'을 사용한 부정형 조건 복잡한 'or'등에서 제 성능을 발휘하지 못함
• 일부의 컬럼으로 인덱스를 구성하여 'driving(처리조건 주관)'하고 나머지는 체크역할로 사용
  
  (적은량의 결과에 내부적으로 많은 범위를 액세스한후 조건에 맞는것을 버리는 형태로 동작할수도 있음)

비트맵 인덱스의 구조와 특성

• 비 트 저장시 rowid를 선분형태(start rowid ~ end rowid)로 저장하여 압축의 효과를 가질수 있으묘 키 압축이 적용되어 저장공간이 절약된다. 컬럼값의 저장역시 비트형태로 '1'이라는 비트가 저장되며 rowid로 전환할때에도 해당비트를 액세서 하여 역연산을 수행하면 되어 btree처럼 각 컬럼마다 rowid를 가지지 않아도 된다
  
• 비트맵 인덱스는 'AND' 와 'OR' 검색 시에 비트 연산을 적용하면 원하는 결과로 나타남
  (비트연산: 0 AND 1 = 0, 0 OR 1 = 1)
  
• null 값역시 bit값을 가지기 때문에 b-tree인덱스의 null의 문제해결

• '=' 이 아닌 LIKE,BETWEEN,>,<,>=,<= 등의 사용시 분리
• 저장시 선분형태로 저장되기 때문에 빈번한 수정이 발생되는 컬럼에서는 블록레벨 잠금등으로 많은 부하가 유발될수 있음

• TO ROWIDS : 테이블 액세스를 위해 비트맵을 ROWID로 변환
• FROM ROWIDS : ROWID를 비트맵으로 변환
• COUNT : 실제값이 필요하지 않은 경우 해당 ROWID의 개수만 산출

• SINGLE VALUE : 인덱스 블록 내에서 하나의 키 값에 해당하는 비트맵을 검색
• RANGE SCAN : 하나의 키 값에 해당하는 여러 개의 비트맵을 검색
• FULL SCAN : 시작/종료값이 제공되지 않은 경우 비트맵 전체를 스캔

• 범 위 스캔으로 얻은 몇 개의 비트맵을 하나로 머지

• 부 정형 연사이나 차집합을 구하는 작업

• 두 개의 비트맵을 대상으로 비트 열에 대한 OR 연산을 수행

• 두 개의 비트맵을 대상으로 비트 열에 대한 AND 연산을 수행

• 한 테이블에서 얻은 각각의 로우들을 특정 비트맵 인덱스에 대해 연속해서 확인하여 비트맵을 찾는것
  뒤에 비트맵 머지가 수행되어 하나의 비트맵으로 합쳐지며 스타 변형 조인에서 나타남

2. 조인 연결고리 컬럼이 대응하지 않는 경우의 해결

  ......
    from  item_group x, items y
    where x.class1||x.class2||x.class3 = y.group_cd ......
   
    ......
    from  item_gropu x, items y
    where x.class1 = substr(y.group_cd,1,2)
    and   x.class2 = substr(y.group_cd,3,2)
    and   x.class3 = substr(y.group_cd,5,3)
    ......
 
    create index group_cd_idx_ on item_group (class1||class2||class3);

3. 일자 컬럼이 분할된 경우의 해결

    where sal_yyyy >= '2005' and sal_mm >= '12' and sal_dd >= '10'    (x)
    where sal_yyyy||sal_mm||sal_dd >= '20051210'                           (o)  문제점 : Index 사용불가

    create index sal_date_idx on sales (sal_yyyy||sal_mm||sal_dd);
 

4. 데이타 타입이 상이한 조인 컬럼

    create index deptno_idx on emp(to_number(deptno));

5. 조인 컬럼이 경우에 따라 달라지는 경우

    .......
    from  sales s, department d
    where d.deptno = (case when sal_type = 1 then sal_dept else agent_no end)
    and   d.location = 'BUSAN'
    .......
 
    create index deptno_idx on sales
           (case when sal_type = 1 then sal_dept else agent_no end);
          
     
6. 대/소문자나 공백이 혼재된 컬럼의 검색

    create index ename_upper_ix on employees (upper(ename));
 
    create index ename_upper_ix on employees (upper(replace(ename,' '));

7. NULL 값을 치환하여 검색

    .....
    where  :input_date between start_date and nvl(end_date, '99991231');
    .....
   
    create index end_date_idx on account_history (nvl(end_date, '99991231'), start_date);

8. 복잡한 계산 결과의 검색

    create index order_amount_idx on order_items
        (item_cd, (order_price - nvl(order_discount,0)) * order_count));
       
    select /*+ index_desc(x order_amount_idx) */ *
    from   order_items x
    where  item_cd = :b1
    and    rownum <= 100;

9. 기간, 컬럼 길이 검색

    create index item_idx on activities (expire_date - start_date);
   
    create index source_length_idx on print_media (text_length(source_text));

10. 배타적 관계의 유일성 보장

    create unique index official_id_idx on customers
          (case when cust_type = 1 then resident_id else business_id end);
      
    select * from customers
    where (case when cust_type = 1 then resident_id else business_id end) = :b1;

함수기반 인덱스는 버전에 따라 제약사항에 차이가 있으므로 관련 메뉴얼을 참조하세요.

오라클은 사용자가 요청한 데이터가 SGA의 버퍼 캐쉬에 존재하지 않을 경우 서버 프로세스가 데이터 파일로부터 해당 데이터 블록을 버퍼 캐쉬로 로드한다. 이를 Conventional Path I/O라 한다. Conventional Path I/O는 멀티 블록 I/O 방식과 싱글 블록 I/O 방식으로 나뉘어지게 된다. 멀티블록 I/O 방식은 한 번에 여러 개의 연속된 블록을 읽어 들이는 작업을 수행하는 I/O이며, 싱글블록 I/O 방식은 한 번에 하나의 블록만 읽어 들이는 작업을 수행하는 I/O 이다.

오라클에서는 Conventional Path I/O가 발생하게 되면 두 가지의 대기 이벤트를 통해 멀티 블록 I/O가 발생하였는지 싱글 블록 I/O가 발생하였는지를 알 수 있도록 하였다. 이 두 가지 대기 이벤트가 db file sequential read / db file scattered read 이벤트이다. 해당 이벤트들은 오라클에서 가장 보편적으로 발생하는 대기 이벤트이다. 데이터 파일에서 블록을 읽으려면 멀티 블록 I/O나 싱글 블록 I/O를 수행할 수 밖에 없기 때문이다.

db file sequential read 이벤트는 싱글블록 I/O와 함께 발생하는 대기 이벤트이다. 한 번의 싱글블록 I/O가 발생할 때마다 한 번의 db file sequential read 이벤트 대기가 발생한다. 싱글 블록 I/O는 파일로부터 하나의 블록을 읽는 모든 작업들에서 발생 가능하다. 보통 인덱스 스캔, ROWID에 의한 테이블 스캔, 컨트롤 파일(Control file), 파일 헤더(File header)를 읽을 때 발생한다.

http://wiki.ex-em.com/index.php/Db_file_sequential_read