Timestamp 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19 08:44:07 까지의 데이터만 지원 4byte 크기가 필요 TIMEZONE에 따라 시간 변화 가능 데이터가 숫자형으로 저장 Datetime 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59 사이의 데이터 지원 5byte + 3byte(초단위를 저장하기 위함) 크기가 필요 TIMEZONE에 따라 시간 변화 불가 데이터가 문자형으로 저장

문법 순서 SELECT > FROM > WHERE > GROUP BY > HAVING > ORDER BY 실행 순서 FROM > ON > JOIN > WHERE > GROUP BY > HAVING > SELECT > DISTINCT > ORDER BY FROM: 조회 테이블 확인 ON: 조인 조건 확인 JOIN: 테이블 조인 WHERE: 데이터 추출 조건 확인 GROUP BY: 특정 컬럼 그룹핑 HAVING: 그룹핑 이후 데이터 추출 조건 SELECT: 데이터 추출 DISTINCT: 중복 제거 ORDER BY: 데이터 순서 정렬

Clustering Factor란 Clustering Factor란 Index의 테이블에 대한 정렬 정도를 의미합니다. 정렬 정도를 측정하기 위해 DB는 Index를 scan하는 동안 방문하게 되는 Table의 데이터 블록의 갯수로 나타냅니다. 이는 Clustering Factor가 높아지면 읽어들이는 Data Block의 갯수가 많아지기 때문에 Physical Read가 높게 나온다는 것을 의미합니다. Physical Read는 성능과 밀접한 관련이 있기 때문에 Clustering Factor를 최소화하는 것이 튜닝의 중요 요소 중 하나라고 할 수 있습니다. Good Clustering Factor Good Clustering Factor란 Index 순서와 Table의 순서가 거의 완벽하게 일치하는 ..

Optimizer의 개념 Optimizer란 SQL 개발자가 SQL을 작성하고 실행할 때, Optimizer는 SQL을 어떻게 실행할 것인지를 계획합니다. Optimizer는 SQL 실행 계획을 수립하고 SQL을 실행하는 DBMS의 소프트웨어입니다. 동일한 결과가 나오는 SQL도 어떻게 실행하느냐에 따라 설능이 달라집니다. Optimizer 특징 Optimizer는 데이터 딕셔너리에 있는 오브젝트 통계, 시스템 통계 등의 정보를 사용해서 예상되는 비용을 산정합니다. Optimizer는 여러 개의 실행 계획 중에서 최저 비용을 가지고 있는 계획을 선택해서 SQL을 실행합니다. Optimizer의 필요성 개발자가 작성한 SQL문을 어떻게 실행하느냐에 따라 성능이 달라집니다. Optimizer가 비효율적으로 ..

Index Range Scan B-tree 인덱스의 가장 일반적이고 정상적인 형태의 액세스 방식입니다. 인덱스 루트에서 리프 블록까지 수직적 탐색을 하고 필요한 범위만큼 수평정 탐색하는 스캔 방식입니다. Index Range Scan을 하려면 선두 컬럼을 가공하지 않은 상태로 조건절에 사용해야 합니다. Index Full Scan Index Full Scan은 수직적 탐색 없이 인덱스 리프 블록 처음부터 끝까지 수평적으로 탐색하는 방식입니다. 데이터 검색을 위한 최적의 인덱스가 없을 때 차선으로 선택됩니다. 만약, 인덱스 선두 컬럼이 조건절에 없으면 옵티마이저는 먼저 Table Full Scan 방식을 고려합니다. 그런데 대용량 테이블인 경우에 Table Full Scan 방식이 부담된다면 옵티마이저는 ..