2026-01-26T02:07:33Z

Oracle: /* 튜닝 힌트 */

__notoc__
https://dbstudy.co.kr/w/resources/assets/dbstudy_iconx1.png
= Welcome To DB STUDY - {{CURRENTYEAR}}.{{CURRENTMONTHNAME}}.{{CURRENTDAY}}({{CURRENTDAYNAME}}) =
= 전문가가 되고 싶다면 기본에 충실 하라. (Return To Basics) =
* {{SERVER}}
* 게시글 총 : {{NUMBEROFPAGES}} 건 , 사용자 : {{NUMBEROFUSERS}} 명 ,
<p sizes="(max-width: 600px) 480px,800px">
https://dbstudy.co.kr/w/images/dbstudy_logo.jpg
</p>
{{틀:타이틀 라운드
|제목=[[:Category:oracle|오라클]]: {{PAGESINCATEGORY: oracle}} 건 , [[:Category:postgresql|PostgreSql]] : {{PAGESINCATEGORY: postgresql}} 건 , [[:Category:mysql|MySQL]]: {{PAGESINCATEGORY: mysql}} 건, [[:Category:linux|LINUX]]: {{PAGESINCATEGORY: linux}} 건
|아이콘=emoji_objects
}}

= ORACLE =
== [[ORACLE SQL 튜닝]] ==
=== [[튜닝 개론]]===
:::# [[카디널리티 와 셀렉티비티|카디널리티(cardinality) 와 셀렉티비티(선택도,selectivity)]]
:::# [[성능을 고려한 설계]]
:::# [[효율적인 SQL 작성법]]

=== [[튜닝 환경 구축]] ===
:::# [[DBMS_XPLAN 사용법]]
:::# [[REAL PLAN 사용법]]
:::# [[SQL 트레이스 방법]]

=== [[인덱스 설계]] ===
:::# [[인덱스 아키텍처]]
:::# [[오라클 인덱스 종류|인덱스 종류]]
:::# [[엑세스 패스]]

=== [[옵티마이져]] ===
==== [[JPPD(Join Predicate PushDown,조인절 PUSHDOWN)]]====
==== [[View pushed predicate (조건절 PUSHDOWN)]]====

=== [[튜닝 힌트]] ===
:::# [[튜닝 힌트 no merge|NO_MERGE 힌트]]

=== [[대용량 데이터 튜닝]] ===
==== [[병렬 쿼리 튜닝]] ====
=== [[ORACLE 튜닝 대상 조회]] ===
=== [[성능 문제 식별 방법론과 튜닝 접근법]]===
----

== [[ORACLE 아키텍쳐의 이해]] ==
=== [[테이블 조인 방식|오라클 조인 과 알고리즘 ]] ===
==== [[NL 조인]]====
==== [[HASH 조인]]====
==== [[MERGE 조인|SORT MERGE 조인]]====
==== [[세미조인]] ====
==== [[안티조인]] ====
=== [[파라미터 설계]] ===
=== [[오라클 테이블의 구조]]===
=== [[오라클 파티션테이블의 구조]] ===
=== [[데이터 블럭의 구조]] ===
=== [[오라클 컬럼의 구조]] ===
==== [[오라클 컬럼의 저장순서]] ====
==== [[컬럼의 순서가 변경시 ROW의 물리적 구조변화|컬럼 순서 변경시 ROW의 물리구조 변화]]====
==== [[오라클 컬럼저장 방식 개선 (12c 업그레이드) ]] ====
=== [[오라클 인덱스의 구조]] ===

----

= [[DBA_수행_방법론_(공공/대기업_SI_프로젝트)]]=
== [[DBA_수행_방법론_(공공/대기업_SI_프로젝트)#개요|개요]] ==
== [[단계별 수행 방법론]] ==
=== [[분석 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[설계 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[구축 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[테스트 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[전개 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====

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대문

2026-01-26T02:07:18Z

Oracle: /* 튜닝 힌트 */

__notoc__
https://dbstudy.co.kr/w/resources/assets/dbstudy_iconx1.png
= Welcome To DB STUDY - {{CURRENTYEAR}}.{{CURRENTMONTHNAME}}.{{CURRENTDAY}}({{CURRENTDAYNAME}}) =
= 전문가가 되고 싶다면 기본에 충실 하라. (Return To Basics) =
* {{SERVER}}
* 게시글 총 : {{NUMBEROFPAGES}} 건 , 사용자 : {{NUMBEROFUSERS}} 명 ,
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</p>
{{틀:타이틀 라운드
|제목=[[:Category:oracle|오라클]]: {{PAGESINCATEGORY: oracle}} 건 , [[:Category:postgresql|PostgreSql]] : {{PAGESINCATEGORY: postgresql}} 건 , [[:Category:mysql|MySQL]]: {{PAGESINCATEGORY: mysql}} 건, [[:Category:linux|LINUX]]: {{PAGESINCATEGORY: linux}} 건
|아이콘=emoji_objects
}}

= ORACLE =
== [[ORACLE SQL 튜닝]] ==
=== [[튜닝 개론]]===
:::# [[카디널리티 와 셀렉티비티|카디널리티(cardinality) 와 셀렉티비티(선택도,selectivity)]]
:::# [[성능을 고려한 설계]]
:::# [[효율적인 SQL 작성법]]

=== [[튜닝 환경 구축]] ===
:::# [[DBMS_XPLAN 사용법]]
:::# [[REAL PLAN 사용법]]
:::# [[SQL 트레이스 방법]]

=== [[인덱스 설계]] ===
:::# [[인덱스 아키텍처]]
:::# [[오라클 인덱스 종류|인덱스 종류]]
:::# [[엑세스 패스]]

=== [[옵티마이져]] ===
==== [[JPPD(Join Predicate PushDown,조인절 PUSHDOWN)]]====
==== [[View pushed predicate (조건절 PUSHDOWN)]]====

=== [[튜닝 힌트]] ===
# [[튜닝 힌트 no merge|NO_MERGE 힌트]]

=== [[대용량 데이터 튜닝]] ===
==== [[병렬 쿼리 튜닝]] ====
=== [[ORACLE 튜닝 대상 조회]] ===
=== [[성능 문제 식별 방법론과 튜닝 접근법]]===
----

== [[ORACLE 아키텍쳐의 이해]] ==
=== [[테이블 조인 방식|오라클 조인 과 알고리즘 ]] ===
==== [[NL 조인]]====
==== [[HASH 조인]]====
==== [[MERGE 조인|SORT MERGE 조인]]====
==== [[세미조인]] ====
==== [[안티조인]] ====
=== [[파라미터 설계]] ===
=== [[오라클 테이블의 구조]]===
=== [[오라클 파티션테이블의 구조]] ===
=== [[데이터 블럭의 구조]] ===
=== [[오라클 컬럼의 구조]] ===
==== [[오라클 컬럼의 저장순서]] ====
==== [[컬럼의 순서가 변경시 ROW의 물리적 구조변화|컬럼 순서 변경시 ROW의 물리구조 변화]]====
==== [[오라클 컬럼저장 방식 개선 (12c 업그레이드) ]] ====
=== [[오라클 인덱스의 구조]] ===

----

= [[DBA_수행_방법론_(공공/대기업_SI_프로젝트)]]=
== [[DBA_수행_방법론_(공공/대기업_SI_프로젝트)#개요|개요]] ==
== [[단계별 수행 방법론]] ==
=== [[분석 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[설계 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[구축 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[테스트 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====
=== [[전개 단계]] ===
==== [[산출물]] ====
==== [[주요 작업 TASK]] ====

----

2026-01-23T07:02:07Z

Oracle: /* Cardinality (카디널리티) 와 Selectivity (선택도) */

== Cardinality (카디널리티) 와 Selectivity (선택도) ==
{{핵심
|제목= 핵심: High Cardinality = Low Selectivity = 인덱스 효과적 = 성능 좋음
* Cardinality (카디널리티)
** 특정 연산이나 조건에서 반환되는 예상 행의 개수
** 절대적인 수치 (행 개수)
** 실행 계획의 “Rows” 컬럼에 표시됨
** 예시:성별 컬럼: Cardinality = 2 (남, 여)
주민번호 컬럼: Cardinality = 1,000,000 (100만 명이면 100만)

* Selectivity (선택도)
** 전체 행 중에서 조건을 만족하는 행의 비율
** 상대적인 비율 (0 ~ 1 사이의 값, 또는 0% ~ 100%)
** 조건의 “선택적” 정도를 나타냄
** 예시:
**: 성별='남': Selectivity = 0.5 (50%)
**: 특정 주민번호: Selectivity = 0.000001 (0.0001%)
}}

<source lang=sql>
Cardinality = Total Rows × Selectivity

Selectivity = Cardinality / Total Rows
</source>

=== 실무 예제 ===

* 예제 1: 단순 테이블

<source lang=sql>
-- 직원 테이블
CREATE TABLE employees (
emp_id NUMBER,
dept_id NUMBER,
salary NUMBER,
status VARCHAR2(20)
);

-- 통계 정보
-- Total Rows: 10,000명
-- dept_id = 10: 500명
-- salary > 5000: 3,000명
-- status = 'ACTIVE': 9,000명
</source>

-- Query 1
<source lang=sql>
SELECT * FROM employees WHERE dept_id = 10;
</source>

* Selectivity = 500 / 10,000 = 0.05 (5%)
* Cardinality = 500 (행)

-- Query 2
<source lang=sql>
SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000;
</source>

* Selectivity = 3,000 / 10,000 = 0.3 (30%)
* Cardinality = 3,000 (행)

-- Query 3
<source lang=sql>
SELECT * FROM employees WHERE status = 'ACTIVE';
</source>

* Selectivity = 9,000 / 10,000 = 0.9 (90%)
* Cardinality = 9,000 (행)

=== 실행 계획 확인 ==

<source lang=sql>
-- 통계 수집
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SCOTT', 'EMPLOYEES');

-- 실행 계획 확인
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT * FROM employees WHERE dept_id = 10;

SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
</source>

*실행 계획 결과:

<source lang=sql>
-------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
-------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 500 | 5000 | 10 (0)|
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 500 | 5000 | 10 (0)|
-------------------------------------------------------------------------

Predicate Information:
1 - filter("DEPT_ID"=10)

Rows = 500 ← 이것이 Cardinality
</source>

=== Selectivity 계산 공식===
1. 등호(=) 조건
<source lang=sql>
-- WHERE column = value

Selectivity = 1 / NUM_DISTINCT

예: dept_id의 distinct 값이 20개
Selectivity = 1 / 20 = 0.05
</source>

2. 범위 조건

<source lang=sql>
-- WHERE column > value

Selectivity = (MAX_VALUE - value) / (MAX_VALUE - MIN_VALUE)

예: salary BETWEEN 3000 AND 10000
조건: salary > 5000
Selectivity = (10000 - 5000) / (10000 - 3000) = 5000/7000 ≈ 0.71
</source>

3. NULL 조건

<source lang=sql>
-- WHERE column IS NULL

Selectivity = NUM_NULLS / NUM_ROWS

예: 10,000행 중 500개가 NULL
Selectivity = 500 / 10,000 = 0.05
</source>

4. 복합 조건 (AND)

<source lang=sql>
-- WHERE col1 = 10 AND col2 = 'A'

Selectivity = Selectivity(col1) × Selectivity(col2)

예:
Selectivity(col1) = 0.05
Selectivity(col2) = 0.1
Total Selectivity = 0.05 × 0.1 = 0.005 (0.5%)
Cardinality = 10,000 × 0.005 = 50
</source>

5. 복합 조건 (OR)

<source lang=sql>
-- WHERE col1 = 10 OR col2 = 'A'

Selectivity = Sel(col1) + Sel(col2) - (Sel(col1) × Sel(col2))

예:
Selectivity(col1) = 0.05
Selectivity(col2) = 0.1
Total Selectivity = 0.05 + 0.1 - (0.05 × 0.1) = 0.145
Cardinality = 10,000 × 0.145 = 1,450
</source>

=== 통계 정보에서 확인 ===

<source lang=sql>
-- Selectivity 관련 통계
SELECT table_name,
column_name,
num_distinct, -- distinct 값 개수
num_nulls, -- NULL 개수
density, -- 1/num_distinct (Selectivity)
num_rows -- 전체 행 수
FROM user_tab_col_statistics
WHERE table_name = 'EMPLOYEES';
</source>

* 결과 예시:

<source lang=sql>
COLUMN_NAME NUM_DISTINCT NUM_NULLS DENSITY NUM_ROWS
---------------------------------------------------------
EMP_ID 10000 0 0.0001 10000
DEPT_ID 20 0 0.05 10000 ← Selectivity
SALARY 500 100 0.002 10000
STATUS 2 0 0.5 10000
</source>

=== 실무에서의 중요성 ===

1. 인덱스 생성 판단

<source lang=sql>
-- Selectivity가 낮을수록 (선택적일수록) 인덱스 효과 좋음

-- 좋은 경우 (Selectivity: 0.001%)
CREATE INDEX idx_emp_id ON employees(emp_id);
-- emp_id는 고유값, 조회 시 1-2건만 반환

-- 나쁜 경우 (Selectivity: 90%)
CREATE INDEX idx_status ON employees(status);
-- status는 ACTIVE/INACTIVE 2개 값, 조회 시 9000건 반환
-- Full Table Scan이 더 효율적
</source>

2. 조인 순서 결정

<source lang=sql>
-- Cardinality가 작은 테이블을 먼저 처리

SELECT /*+ LEADING(d e) */ *
FROM departments d
JOIN employees e ON d.dept_id = e.dept_id
WHERE d.location = 'SEOUL';

-- d 테이블의 Cardinality: 10 (Selectivity 1%)
-- e 테이블의 Cardinality: 10000 (Selectivity 100%)
-- → departments를 먼저 필터링하는 것이 효율적
</source>

3. 통계 정확도 확인

<source lang=sql>
-- 실제 Cardinality vs 예상 Cardinality
SELECT /*+ GATHER_PLAN_STATISTICS */ *
FROM employees
WHERE dept_id = 10;

SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR(format=>'ALLSTATS LAST'));
</source>

* 결과:

<source lang=sql>
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | ...
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 520 | ...
|* 1 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 1 | 500 | 520 | ...
-------------------------------------------------------------------

E-Rows: 500 ← 예상 Cardinality (Estimated)
A-Rows: 520 ← 실제 Cardinality (Actual)
차이: 4% (통계가 정확함)
</source>

=== 핵심 차이점 요약 ===

|구분 |Cardinality |Selectivity|
|-------|--------------|-----------|
|**의미** |반환되는 행의 개수 |선택되는 행의 비율 |
|**단위** |행 (rows) |비율 (0~1) |
|**타입** |절대값 |상대값 |
|**사용처**|실행 계획, Cost 계산|조건 효율성 판단 |
|**예시** |500 rows |5% (0.05) |

**실무 팁:** Selectivity가 5% 이하일 때 인덱스 사용이 효과적이고, Cardinality는 조인 순서와 메모리 할당에 영향을 줍니다!