2.대량 데이터나 넓은 범위 처리에서는 큰 영향
3.상황에 따라 변경이 어려워 개념을 이해하고 상황을 파악하여 이상적인 저장형태 결정
1. 테이블과 인덱스가 별도 오브젝트로 구분되어 있는 저장 형태
- 데이터가 들어오는 순서대로 임의의 위치에 저장되므로 저장 부하는 최소화
- 내부적 저장방식, 갱신, 삭제 처리
- 인덱스 경유한 엑세스 절차
- 장점 : 저장 시의 부하자 적음 , 다량의 데이터를 저리할때는 가치있는 장점
단점 : 엑세스 시 많은 랜덤 엑세스 발생
* ROWID
- ROWID 는 물리적인 값이 아니라 주소와 같은 논리적인 값임
- ROWID 는 단지 ROW 가 있는 위치가 들어있는 방의 이름
- ROW 의 길이가 변하여 ROW 가 이동하더라도 ROWID 는 변화하지 않음
* 클러스터링 팩터
- 인덱스 컬럼의 정렬순서와 테이블의 저장 순서가 유사한 정도를 표현
물류 단가와 유사하며 엑세스 효율에 매우 중요
클러스터링 팩터 향상을 위한 테이블 재생성의 바람직한 방법 이해
2. 인덱스 일체형 테이블 - 테이블과 인덱스가 일체형으로 저장 되어 있는 형태
- 기본키 인덱스의 리프블록에 테이블 컬럼들이 같이 저장
-장점 : 테이블 엑세스를 위한 랜덤 제거
단점 : 인덱스 블록이 대형화 , ROWID 유지 불가 , Secondary 인덱스 사용방안
3. 클러스터링 테이블
- 정해진 클러스터에 하나이상의 테이블을 같이 저장하는 방식
학습목표 : 관계형 데이터베이스에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 테이블 과 인덱스가 분리되어 있는 형식에 대한 저장구조와 클러스터링 팩터를 이해 하므로 적용하는 기준을 익히고 엑세스 효율에 대한 기초지식을 준비
1. 데이터 저장영역과 인덱스 저장영역에 대한 저장 구조 및 데이터의 삽입, 갱신, 삭제의 내부적인 처리과정과 변화를 이해
2. 분리형 자장 구조의 장, 단점에 대한 이해
3. 저장된 데이터의 특성에 따라 달라질수 있는 클러스터링 팩터의 개념 및 클러스터링 팩터를 향상 시킬수 있는 방안을 이해
4. 분리형 엑세스 영향요소를 이해하고, 넓은 범위의 데이터에 대한 대처방안과 클러스터링 팩터를 향상 시킬수 있는 전략을 숙지
프로젝트 성공의 핵심요소
1. 관계형 데이터 베이스에 맞는 단순 명료한 시스템 설계
무엇을 어떻게 이용할 것인가?
정보와 단절을 어떻게 막을 것인가?
융통성과 통합성을 어떻게 유지할 것인가?
2. 요소 기술 리더의 역활
3. 개발자의 인식 전환
4. 엑세스 효율의 영향 요소 ( 실행 계획 )
- 데이터 모델 , 데이터 저장형태 , 인덱스 형태 및 구조, SQL 형태 , 통계정보
옵티마이저 , 메모리의 활용 , 클러스터링 팩터
1. 데이터 저장구조의 종류
분리형 , 일체형 , 인덱스 클러스터링 , Hash 클러스터링
테이블 크기별 적용기준
- 소형 테이블의 경우 일체형 또는 클러스터링 테이블을 적용할수 있으나 중대형 테이블의 경우 대부분의 경우 분리형 테이블이 적당한 저장 구조임
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