- 2026년 3월 13일 (금) 11:12 역 인덱싱(Inverted Index) (역사 | 편집) [3,546 바이트] Oracle (토론 | 기여) (새 문서: == 역 인덱싱 (Inverted Index) == * Oracle Text(Context Index)가 바로 '역 색인(Inverted Index)' 원리를 이용한 기술임. * 일반적인 B-Tree 인덱스가 책의 '목차'라면, 역 인덱스는 책 뒷부분의 **'찾아보기(색인)'**와 같습니다. * 특정 단어가 어느 페이지(RowID)에 있는지 미리 지도로 그려두는 방식임. ---- === 역 인덱싱(Inverted Index)의 작동 원리 === * 예를들어 5천만건의 대용량 테이블에...)
- 2026년 3월 13일 (금) 11:01 앞% LIKE 튜닝 (역사 | 편집) [4,591 바이트] Oracle (토론 | 기여) (새 문서: == 앞% LIKE 튜닝 방안 == {{요점 |내용= 앞% LIKE 튜닝 방안 # B-Tree Index는 LIKE '%~' 사용시 인덱스 사용할수 없음. #: :LIKE '%...' 형태에서는 사실상 무용지물 # REGEXP_SUBSTR + FUNCTION BASED INDEX를 이용한 인덱싱 처리 # Oracle Text (CTXSYS.CONTEXT) 이용 #: :매우 높음보통대량의 텍스트 검색에 최적화된 표준 방식 # Parallel Query #: :높음낮음인덱스 없이 하드웨어 자원으로 해결 }} * 성...)
- 2026년 1월 26일 (월) 11:05 튜닝 힌트 (역사 | 편집) [27 바이트] Oracle (토론 | 기여) (새 문서: {:튜닝 힌트 no merge})
- 2026년 1월 26일 (월) 11:02 튜닝 힌트 no merge (역사 | 편집) [4,203 바이트] Oracle (토론 | 기여) (새 문서: == NO_MERGE` 힌트를 사용하는 이유 == ## NO_MERGE 힌트의 기본 개념 # Oracle 옵티마이저는 기본적으로 뷰 병합(View Merging) 을 수행함. # 이는 인라인 뷰나 WITH 절의 쿼리를 메인 쿼리와 합쳐서 하나의 쿼리 블록으로 만드는 최적화 기법. <source lang=sql> -- 병합 전 (논리적 구조) SELECT * FROM ( SELECT employee_id, salary FROM employees WHERE department_id = 10 ) v WHERE v.salary > 5000; --...)
- 2026년 1월 23일 (금) 15:54 파티셔닝 (역사 | 편집) [4,118 바이트] Oracle (토론 | 기여) (새 문서: == 파티셔닝 == === VLDB(Very Large Databases) 와 파티셔닝 === * 파티셔닝은 대형 테이블과 인덱스를 더 작은 조각으로 나누어 성능, 관리성, 가용성을 향상시킴 * SQL이나 DML 변경 없이 적용 가능하며, 파티션 단위로 DDL 조작 가능  * 파티셔닝은 애플리케이션 코드 수정 없이 적용 가능하며, 큰 데이터베이스도 효과적으로 처리 가능  * 데이터 수명주기 관리(ILM)의 기반...)
- 2025년 12월 15일 (월) 14:32 그래프DB 와 벡터DB (역사 | 편집) [3,139 바이트] Oracle (토론 | 기여) (새 문서: == 그래프 DB(Graph Database) 와 벡터 DB(Vector Database) == {틀:요약 |제목=* 그래프 DB: ** “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가” 를 빠르게 찾는 DB * 벡터 DB: ** “이 데이터와 가장 비슷한 것은 무엇인가” 를 찾는 DB } ⸻ === 핵심 개념 비교 === {| class="wikitable" |+ 핵심 개념 |- ! 구분 !! 그래프 DB !! 벡터 DB |- | 핵심 목적 || 관계 탐색 || 유사도 검색 |- | 데이터 형태 || 노드 +...)
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