📌 옵티마이저
- 사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행 방법을 결정하는 역할 수행
⭐ 규칙기반 옵티마이저(RBO)
- 우선순위를 가지고 실행계획을 생성
- 우선순위가 높은 규칙이 적은 일량으로 해당 작업을 수행한다고 판단
- 인덱스 유무와 SQL문에서 참조하는 객체등 참고
⭐ 비용기반 옵티마이저(CBO)
- 현재 대부분의 DB에서 사용
- SQL문을 처리하는데 필요한 비용이 가장 적은 실행계획을 선택하는 방식
- 비용이란 SQL문을 처리하기 위해 예상되는 소요시간, 자원사용량을 의미
- 테이블, 인덱스, 컬럼 등 다양한 객체 통계정보와 시스템 통계정보등을 이용
✅ 실행계획
- SQL에서 요구한 사항을 처리하기 위한 절차와 방법을 의미
- 실행계획을 구성하는 요소에는 조인순서, 조인기법, 액세스기법, 최적화정보, 연산 등
📌 인덱스
- 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 책의 목차와 유사한 개념
- 검색 성능의 최적화를 목적으로 두고 있지만 느려질 수 있다는 단점이 존재
⭐ B-TREE 인덱스에서 원하는 값을 찾는 과정
- 브랜치 블록의 가장 왼쪽 값이 찾고자 하는 값보다 작거나 같으면 왼쪽 포인터로 이동
- 찾고자 하는 값이 브랜치 블록의 값 사이에 존재하면 가운데 포인터로 이동
- 오른쪽에 있는 값보다 크면 오른쪽 포인터로 이동
⭐ 전체 테이블 스캔
- 테이블에 존재하는 모든 데이터를 읽어 가면서 조건에 맞으면 결과로서 추출하고 조건에 맞지 않으면 버리는 방식으로 검색
⭐ 전체 테이블 스캔하는 경우
- SQL문에 조건이 존재하지 않는 경우
- SQL문의 주어진 조건에 사용 가능한 인덱스가 존재하지 않는 경우
- 옵티마이저의 취사 선택
- 병렬처리 방식으로 처리하는 경우
⭐ 인덱스 스캔
- 인덱스를 구성하는 컬럼의 값을 기반으로 데이터를 추출하는 액세스 기법
✅ 인덱스 유일 스캔
- 유일 인덱스를 사용하여 단 하나의 데이터를 추출하는 방식
- 중복 X
- 구성 컬럼에 대해 모두 '=' 값이 주어진 경우에만 가능
✅ 인덱스 범위 스캔
- 인덱스를 이용하여 한 건 이상의 데이터를 추출하는 방식
✅ 인덱스 역순 범위 스캔
- 인덱스의 리프블록의 양방향 링크를 이용하여 내림차순으로 데이터를 읽음
✅ NL JOIN
- 프로그래밍에서 사용되는 중첩된 반복문과 유사한 방식으로 조인 수행
- 랜덤 엑세스 방식으로 데이터를 읽음
✅ Sort Merge JOIN
- 조인컬럼을 기준으로 데이터를 정렬하여 조인을 수행
- 스캔 방식으로 데이터를 읽음
✅ Hash JOIN
- CPU작업 위주로 처리
- 해시 기법 이용
- NL JOIN의 랜덤 액세스 문제와 SMJ의 정렬 작업 부담을 해결하기 위해 등장
