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질의 처리와 질의 최적화를 위한 알고리즘
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자료설명
질의 처리와 질의 최적화를 위한 알고리즘의 대한 내용을 요약한 리포트입니다.
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목차/차례
1 SQL 질의를 관계대수로 번역
2 외부 정렬 알고리즘
3 실렉트와 조인 연산을 위한 알고리즘
4 프로젝트와 집합 연산을 위한 알고리즘
5 질단 연산과 외부 조인의 구현
6 파이프라인을 사용한 연산의 결합
7 경험을 사용한 질의 최적화
8 질의 최적화에서 선택률과 비용추정치 사용
9 ORACLE의 질의 최적화의 개요
10 의미적 질의 최적화
11 요약
본문/내용
집단 연산자 : MIN, MAX, COUNT, AVERAGE, SUM
SELECT MAX(SALARY) FROM EMPLOYEE;
SALARY에 대하여 인덱스가 있는 경우: 그 인덱스를 이용하여 집단 연산의 결과를 구할 수 있음
SALARY에 대해 인덱스가 없는 경우: 화일 스캔을 해야 함
인덱스는 밀집 인덱스, 즉 주 화일의 각 레코드에 대하여 하나의 엔트리를 가지는 경우에 한하여 COUNT, AVERAGE, SUM 연산자에 대해서도 사용될 수 있다. 이런 경우에는 인덱스 내의 값들에 해당 연산을 적용하면 된다. 비밀집 인덱스의 경우에는 정확한 계산을 위해 각 인덱스 엔트리와 연관된 레코드들의 실제 개수가 사용되어야 한다. 단, 인덱스로부터 유일한 값들의 개수를 계산할 수 있는 COUNT DISTINCT의 경우는 예외이다.
SELECT MAX(SALARY) FROM EMPLOYEE;
SALARY에 대하여 인덱스가 있는 경우: 그 인덱스를 이용하여 집단 연산의 결과를 구할 수 있음
SALARY에 대해 인덱스가 없는 경우: 화일 스캔을 해야 함
인덱스는 밀집 인덱스, 즉 주 화일의 각 레코드에 대하여 하나의 엔트리를 가지는 경우에 한하여 COUNT, AVERAGE, SUM 연산자에 대해서도 사용될 수 있다. 이런 경우에는 인덱스 내의 값들에 해당 연산을 적용하면 된다. 비밀집 인덱스의 경우에는 정확한 계산을 위해 각 인덱스 엔트리와 연관된 레코드들의 실제 개수가 사용되어야 한다. 단, 인덱스로부터 유일한 값들의 개수를 계산할 수 있는 COUNT DISTINCT의 경우는 예외이다.
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I D : nonm***** Date : 2016-01-18 FileNo : 16110923 |
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