코딩 브이로그

* Youtube Link - https://www.youtube.com/watch?v=98y70kDWxwM&list=PLVsNizTWUw7FzFgU1qe-n7_M7eMFA9d-f&index=26 인덱스의 성능 비교대용량 데이터를 이용한 성능비교를 해보려고 한다.INDEX를 생성하지 않은 Emp 테이블INDEX를 생성한 Emp_idx 테이블을 만들어서성능 비교를 해보겠다.전체 총 데이터는 300024건이다.ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE를 통해서랜덤으로 ORDER BY를 하였다.SELECT DBMS_RANDOM.VALUE FROM dual UNION ALL SELECT DBMS_RANDOM.VALUE FROM dual UNION ALL SELECT DBMS_RANDOM.VALUE FROM..

* Youtube Link - https://www.youtube.com/watch?v=mzvtZU4Y0ko&list=PLVsNizTWUw7FzFgU1qe-n7_M7eMFA9d-f&index=25 9.4 인덱스 생성/변경/삭제- 자동 생성 인덱스: PRIMARY KEY, UNIQUE- 직접 생성 인덱스: CREATE문을 사용해서 만들 수 있음9.4.3 인덱스 제거실습PK에 다시 이름을 지어서 만들기 위해01. ALTER TABLE userTBLDROP PRIMARY KEY CASCADE; 를 실행하였다.CASCADE를 통해서 PK와 FK를 지울 수 있다.그리고 02. ALTER TABLE userTBLADD CONSTRAINT FK_userTbl_buyTblFOREIGN KEY (userID)REFERE..

* Youtube Link - https://www.youtube.com/watch?v=fbqJDc5PJJc&list=PLVsNizTWUw7FzFgU1qe-n7_M7eMFA9d-f&index=24 인덱스의 내부 작동- B-Tree (균형 트리)루트 블럭과 리프 블럭으로 구성되어 있다.오라클에서는 한 블럭 당 8k정도 된다.루트 블럭은 각각의 리프 블럭의 첫 데이터만 가지고 있다고 볼 수 있다.리프 블럭에 데이터들은 동일하게 들어있다.찾을 때는 루트 블럭을 통해서 일일이 찾을 데이터를 더 빨리 찾을 수 있다.예를 들어 3만개의 리프 블럭이 있어도 2-3개의 블럭만에 찾을 수 있도록 하는 것이 바로 B-TREE 구조이다.- 인덱스 분할인덱싱해야 하기 때문에루프 블럭과 리프 블럭에서 '인덱스 분할'이 일어난다..

* Youtube Link - https://www.youtube.com/watch?v=qqgCwZ81tTs&list=PLVsNizTWUw7FzFgU1qe-n7_M7eMFA9d-f&index=23 대용량 데이터의 경우 인덱스가 없이는 사용이 불가능한 경우가 많다.9.1 인덱스의 개념'폭포수 모델'을 찾으려면 책 전체를 찾아봐야 한다.하지만 책의 찾아보기를 사용을 하면 쉽게 page를 찾을 수 있다.이것이 바로 인덱스다.500page를 뒤져서 찾던 것을 간단히 11page안에 찾는다. 엄청나게 효율이 좋다.인덱스의 장점 및 단점단점:- 인덱스를 추가하면 분량이 늘어난다. (10%정도 차지한다.)- 인덱스가 있다고 무조건 쓰는 것은 아니다. 찾는 데이터가 많다면, 인덱스를 왔다 갔다 하면 호율이 훨씬 악화된..