VIEW(뷰)
가상 테이블
사용이유
-
사용자 편의성
내가 원하는 부분만 쓸수있다
-
보안
직접 접근X, 접근 가능한 사람 지정가능
특성
- 테이블처럼 사용가능
- 데이터 추출을 위해 SQL문을 매번 작성하지 않아도 됨
- 조인을 해서 뷰를 만들수도 있음
- 사용자별로 권한부여가능
종류
| 종류 | 설명 | 비고 |
|---|---|---|
| 심플 뷰(simple view) | 하나의 테이블에서 데이터를 생성한다. | CREATE VIEW 명령어로 생성한다. |
| 컴플렉스 뷰(complex view) | 여러 개의 테이블을 조인하여 데이터를 생성한다. | CREATE VIEW 명령어로 생성한다. |
| 인라인 뷰(inline view) | SELECT 문의 FROM 절에 기술한 SELECT 문 | 1회용 뷰로 권한을 제어할 수 없다. |
OPTIMIZER(옵티마이저)
SELECT 문의 질의 성능 최적화를 위해서 실행계획을 수립하는 요소
| 구분 | RBO | CBO |
|---|---|---|
| 개념 | 사전에 정의된 규칙 기반 계획 | 최소 비용 계산, 실행 계획 수립 |
| 기준 | 실행 우선순위 | 액세스 비용 |
| 성능 | 사용자의 SQL 작성 숙련도 | 옵티마이저 예측 성능 |
| 특징 | 실행 계획의 예측이 용이함 | 저장된 통계 정보의 활용 |
| 고려 사항 | 저효율, 사용자의 규칙 이해도 | 예측 복잡, 비용 산출 공식 정확성 |
주로 CBO 방식을 사용
INDEX(인덱스)
데이터가 대용량이 될수록 SELECT조회가 효율적으로 떨어진다거나하면 기하급수적으로 느려진다.
데이터를 찾기위한 주소록 느낌
DBMS가 자동으로 생성해주기도 하고 사용자가 생성하는것도 가능
특징
- 데이터 값에 빠르게 액세스하도록하는 데이터베이스 객체입니다.
- 디스크 액세스 횟수를 줄일 수 있습니다.
- DBMS가 자동으로 유지보수, 수동으로도 생성은 가능
- 테이블에 영향도가 없기때문에 자유롭게 생성, 삭제 가능
영향도가 없다 뿐이지 생성 할 때 소요시간같은건 있다
데이터의 조회과정
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버퍼 캐시에 검색데이터가 있다면 더 빠르게 조회되어 출력
그래서 동일한 데이터를 조회한다면
처음 SELECT 할때보다 2번째가 더 빠름
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캐시에 없다면 DB에서 조회를 해서 캐시에 쌓은 후 결과를 전달
캐시에다 모든결과를 저장해 둘 수 없기 때문에 DB에 직접접근 해야 될 때도 있다.
그때 색인을 먼저 검색해서 찾으면 효율이 좋다. 그게 인덱스.
행을 식별하기위해서 만드는 색인을 row id 라고 한다.
인덱스를 이용한 데이터 조회 과정
종류
대표적으로
B-tree 인덱스, bitmap 인덱스가 있는데
일반적으로 B-tree 인덱스를 사용
- B-tree 인덱스
| 종류 | 설명 | 사용 예 |
|---|---|---|
| unique index | 중복 데이터가 없는 경우(unique)에 사용한다. | 기본 키, 유일 키 데이터 |
| non-unique index | 중복 데이터가 있는 경우에 빠른 검색 결과를 보장한다. | 인덱스가 필요한 일반적인 데이터 |
| descending index | 내림차순 데이터 값으로 인덱스를 생성한다. | 매출, 최근 일자 등 |
| composite index | 여러 열을 합쳐서 하나의 인덱스를 생성한다. | 여러 조건이 필요한 경우예 고객번호 and 성별 |
트리 구조로 검색해 나가는 형태
- bitmap 인덱스
데이터의 종류가 적고 동일한 데이터가 많은경우에 좋음
Y/N, 성별(남/여) 등...
인덱스를 잘못만들면 오히려 성능하락을 일으킴
유의사항
- 분석 시스템(OLAP)과 운영 시스템(OLTP)에 따라 인덱스 유형이 달라진다.
- 인덱스가 지나치게 많으면 과부하가 발생한다.
- 조인할 때 옵티마이저가 인덱스를 사용하도록 유도해야 한다.
- 데이터베이스 시스템 운영 상황에 따라 별도의 저장 공간으로 지정이 필요하거나 재생성이 필요할 수 있다.
- DML 문을 자주 사용하는 경우에는 데이터베이스 시스템 성능에 악영향을 끼칠 수 있다.
인덱스를 추천하는 경우
- 열이 WHERE 절의 조인 조건으로 자주 사용된다.
- 열이 다양한 값을 포함한다. 또한 많은 수의 null 값을 포함한다.
- 테이블 크기가 대형이고 대부분의 질의가 행의 2~4% 이하보다 적게 읽어 들일 것으로 예상된다.
인덱스를 비추천하는 경우
- 열이 WHERE 절의 조인 조건으로 자주 사용되지 않는다.
- 테이블 크기가 소형이고 열의 데이터 분포가 고르지 않다.
- 질의의 대부분이 행의 2~4% 이상을 읽어 들일 것으로 예상된다.
- 테이블이 자주 갱신된다. DML 문을 자주 사용하면 인덱스의 유지 작업을 위해 상대적으로 더 많은 시간이 걸린다.
인메모리 데이터 베이스
실시간 처리가 더욱더 중요해진 요즘에 등장
컴퓨터의 주 메모리에 모든 조직 또는 개인의 데이터를 저장합니다.(RAM)
장점
- 기존에 디스크에 쓰는것에 비해서 속도가 월등하다
- 주메모리에 바로 쓰기 때문에 과정 단순
단점
- 휘발성메모리를 사용하기 때문에 장애시 데이터가 손실될 수 있다.
- 보조기억장치가 달린 시스템만 도입가능
- 어쨋든 RAM에 쓰기때문에 대용량에는 적합하지 않음, 디스크기반은 여전히 수 TB까지 사용가능
내구성을 보강하기 위해서 여러 기술 도입
스냅샷, 트랜잭션 로깅, 비휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM)..
PS.
레디스가 이거였구만..
더 찾아봤는데 속도 말고는 너무 위험한듯? 어쨋든 DB는 내구도가 엄청 중요한데
아무리 보완책이 있다지만 가능성을 무시할수는 없다고 생각됨.
게다가 RAM이 부족한 사태가 일어나면 가상메모리 사용으로 오히려 더 느려질수도 있음
그래서 날아가도 상관없는 데이터에만 붙여서 사용하는듯
ex) 로그인 세션 데이터
