데이터 타입

1. 데이터 타입 • char 형 • 1∼255바이트 • 저장되는 데이터가 고정형인 경우 주로 사용 • 고정길이이기 때문에 데이터가 작게 입력되어도 지정된 만큼의 저장공간을 가짐=>공간낭비 ex) name char(10) name = ‘noh’ n o h 공백

2. Varchar 형 • 1∼2000바이트 • 지정길이보다 작은 데이터를 입력하면 데이터의 길이 만큼만 입력됨 ex) name varchar(10) name = ‘noh’ • 10개 이상의 문자를 입력하면 에러 n o h

3. Char형과 varchar형의 비교 1.char형과 char형 noh Char(100) Char(3) . . . . . . . . . . . noh 1) 100번의 비교 2) 모자라는 개수만큼 공백을 채워서 비교하기때문에 비교 시간이 길어진다. 3) 두 비교값은 같다고 나옴 2.char형과 varchar형 noh Char(100) varchar(100) noh 1) 4번의 비교로 끝냄 2) 문자의 값은 같으나 char형이 공백으로 채워져서 varchar형보다 길기때문에 Char(100)이 크다고 출력됨 3. Varchar형과 varchar형 Varchar(100) Varchar(100) noh noh • 1) 3번의 비교로 끝남

4. 상수값과의 비교 COL1 char(7) a b c COL1 = ‘abc’ COL2 = ‘abc’ COL1 = COL2 blank COL1 varchar(7) a b c 1) 위와 같은 결과가 발생할 수도 있기때문에 주의해야함 2) 될 수 있으면 특별한 경우를 제외하고는 앞서 살펴보았 듯이 varchar형을 쓰는것이 유리함 3) Char형은 개발자들의 합의하에 최소한만 사용되는것이 좋다.

5. Date 타입 • 년,월,일,시,분,초까지 입력됨 • 두 date 타입을 ‘=‘비교했을때 원하지 않는 결과가 나올 수 있으므로 주의 Ex) date hiredate //선언 insert into emp(emp_name,newdate) values(‘노성섭’,sysdate); insert into emp(emp_name,newdate) values(‘홍길동’,’15-oct-01’); Select *from emp where newdate=’15-oct-01’; //추출 홍길동 15-oct-01 //입력 출력

6. 앞 문제를 해결하는 sql • Select *from emp where to_char(newdate,’yymmdd’)=‘011015’ • 이런경우 만약 newdate에 인덱스가 잡혀 있다면 newdate가 가공이 되어버렸기 때문에 인덱스를 사용할 수 없게 된다. • 이와 같은 이유로 date 타입도 특별한 경우가 아니면 되도록 사용하지 말고 char 형이나 varchar형으로 사용할 것

7. Null • 주의점 • 어떤값과 null을 연산하면 null이 되어서 값이 소멸될 염려가 있음 • Nvl()함수를 사용하여 이것을 방지할 수는 있지만 nvl()함수의 연산이 추가되므로 수행속도가 저하됨 • 테이블을 만들때 숫자타입은 ‘0’을, 문자타입일때는 공백이나 기타값을 디폴트로 지정해 주는 것이 좋다. • 값이 꼭 들어가야 하는 컬럼은 not null을 꼭 지정하는것이 좋다.

8. 기본키 • 테이블을 대표하는 컬럼 • 유일한 값을 가진다. • 다른 컬럼의 외래키로 사용될 자격을 가진다. • 기본키로 지정되면 자동적으로 인덱스가 생성된다. • 기본키와 외래키의 관계 Employee department Dept_no Dept_name Emp_no Emp_name Dept_no 노성섭 홍길동 이순신 강감찬 1 1 11 9 1 5 9 11 관리부 개발부 경리부 인사부 001 002 003 004 Primary key Primary key Department.Dept_no컬럼으로 선언된 foreign key Employee.dept_no의 값은 department.dept_no에 있는 값 이외의 값은 가질 수 없다 ->참조 무결성

9. 인덱스와 부분범위처리 기존 sql: select emp_no from employee where emp_no < 4 order by emp_no; 개선 sql: select emp_no from employee where emp_no < 4; • Order by의 대체 index table result 1 99 1 2 1 2 3 100 3 . . . . . . 98 98 99 3 100 2 default Create index 인덱스 이름 on 테이블이름(컬럼이름 asc)

10. 인덱스를 이용한 부분범위처리 문제:가장 최근데이터 한건 가져오기 프로그램으로 해결 기존 sql : select *from employee order by emp_no; 개선 sql : select *from employee fetch first 1 row only; index table result 100 99 100 99 1 98 100 . . . . . . 3 98 2 3 1 2 Create index 인덱스 이름 on 테이블이름(컬럼이름 desc)

11. 결합인덱스와 인덱스 merge • 인덱스 merge Select *from employee where col1=‘abc’ and col2=123; rowid rowid col1 col2 • . • . • 29 • 5 AAA 10 AAB 15 ABC 26 ABC 32 ABC 53 ABC 55 ABC 67 BCA 27 BCA 56 . . 1 1 3 123 7 2 123 9 5 123 32 123 35 4 123 46 7 123 67 6 . . Index(col1) Index(col2)

12. 결합인덱스 Select *from employee where col1=‘abc’ and col2=123; col1 col2 rowid 결합인덱스 사용시 주의점 1)인덱스의 첫 컬럼이 사용되지 않으면 결합인덱스가 사용되지 않기 때문에 첫 컬럼을 잘 선택하는것이 중요 2)결합인덱스의 순서를 잘 선택해야 수 행속도의 향상을 꾀할 수 있다. 순서는 분포도가 낮은(좋은) 컬럼을 선택해야 한다. 3)분포도가 큰 컬럼을 사용했을 때는 읽 는 양이 늘어나기 때문에 수행속도가 저하되는 경우가 있기 때문에 주의해 야 한다. AAA 55 10 AAB 67 15 ABC 70 55 ABC 89 26 ABC 123 32 ABC 123 67 ABC 172 53 BCA 100 12 BCA 100 27 . . . . . 1 2 3 Create index 인덱스 이름 on 테이블이름(컬럼이름1, 컬럼이름2) Index(col1 + col2)

13. 조인 • 조인순서에 대한 액세스 효율 2rows 2rows 100rows 100rows 1000rows 1000rows 최대 4회, 최소 2회 최대 1102회, 최소 1000회 조인을 할 때는 조인의 양이 적은 테이블이 먼저 액세스 되어야한다.

14. 연결고리의 상태 • Sql문에서 ‘d.emp_no = e.emp_no’와 같은 것을 연결고리라한다. • 연결고리 정상 • 1)연결고리 양쪽 모두에 인덱스가 있는경우를 말한다. • 2)액세스에는 문제가 없으므로 check조건을 이용하여 처리범위를 줄여주는 • 것이 중요하다. • Ex) select *from employee e, department d • where e.dept_no = d.dept_no • and e.emp_no = 10 • and d.dept_name = ‘abc%’ • d.dept_name = ‘abc%’가 먼저 처리되는 경우 e.dept_no=d.dept_no e.emp_no=10 d.dept_name = ‘abc%’ 2row 추출 50 row 추출 200row 추출 총 252 row 액세스 • ‘e.emp_no = 10’이 먼저 처리되는 경우 e.emp_no=10 e.dept_no=d.dept_no d.dept_name = ‘abc%’ 10row 추출 5 row 추출 2row 추출 총 17row 추출 연결고리 정상일때는 조건을 이용하여 범위를 줄여주는 것이 중요하다

15. 한쪽연결고리 이상 • 연결고리 한쪽에 인덱스가 없는 경우 • 인덱스가 있는쪽이 먼저 액세스되는 경우 1)Tab2가 인덱스가 없기 때문에 전체 테이블 스켄을 하면서 조 건에 만족하는 행 추출. 2)Tab1의 행의 개수만큼 전체 테 이블 스켄을 반복함. tab1 tab2 인덱스있음 인덱스없음 • 인덱스가 없는쪽이 먼저 액세스되는 경우 1)tab1이 인덱스가 있기 때문에 tab2를 읽는 즉시 tab1의 값을 찾아 갈 수 있다. 2)tab2를 한번만 전체 스켄하면 된다. tab2 tab1 인덱스없음 인덱스있음 한쪽에 인덱스가 없는 경우에 인덱스가 없는 테이블이 먼저 읽히도록 해야한다

16. 자신이 원하는 테이블이 먼저 액세스 되도록 하는 방법 Ex) select *from employee e, department d where e.dept_no = d.dept_no and e.emp_no = 10 and d.dept_name = ‘abc%’ 체크조건인 emp_no와 dept_name이 모두 인덱스가 잡혀있다고 가정한다. 옵티마이져는 인덱스가 있는것을 우선적으로 읽기 때문에 두 인덱스중에 하나를 못쓰게 만들어 주면 된다. 인덱스를 못쓰게 하는 방법은 인덱스가 잡혀있는 컬럼을 가공해 버리면 인덱스를 쓸 수 없게 된다. 위의 sql문에서 employee테이블이 먼저 읽히게 하려면 department테이블의 인덱스를 없애야 하므로 Select *from employee e, department d where e.dept_no = d.dept_no And e.emp_no = 10 and RTRIM(d.dept_name) = ‘abc%’ 반대로 department테이블을 먼저 읽히게 하려면 employee테이블의 인덱스를 없애야 하므로 Select *from employee e, department d where e.dept_no = d.dept_no And NVL(e.emp_no,0) = 10 and d.dept_name = ‘abc%’ 와 같이 해주면 된다.