오라클 HINT

 

오라클 HINT

Optimization Approaches and Goals – Optimization 접근과 목적

/*+ ALL_ROWS */
ALL_ROWS는 Full Table Scan을 선호하며 CBO(Cost Based Optimization)는 default로 ALL_ROWS를 선택 합니다.

/*+ CHOOSE */
Hint Level의 CHOOSE는 RBO(Rule Based Optimization)인지 CBO(Cost Based Optimization) 인지를 선택 합니다.
만약 주어진 table의 통계 정보가 없다면 Rule Based 접근 방식을 사용 합니다.

/*+ FIRST_ROWS */
Full Table Scan보다는 index scan을 선호하며 Interactive Application인 경우 best response time을 제공 합니다.
또한 sort merge join보다는 nested loop join을 선호 합니다.

/*+ RULE */
Rule Based 접근 방식을 사용하도록 지정 합니다.

Access Methods – 접근 방법

/*+ CLUSTER(table_name) */
Cluster Scan을 선택하도록 지정한다. 따라서 clustered object들에만 적용 됩니다.

/*+ FULL(table_name) */
Table을 Full Scan하길 원할 때 사용 합니다.

/*+ HASH(table) */
Hash scan을 선택하도록 지정한다.
이 hint는 HASHKEYS parameter를 가지고 만들어진 cluster내에 저장된 table에만 적용이 됩니다.

/*+ INDEX(table_name index_name) */
지정된 index를 강제적으로 쓰게끔 지정 합니다.

/*+ INDEX_ASC(table_name index_name) */
지정된 index를 오름차순으로 쓰게끔 지정 합니다.
Default로 Index Scan은 오름차순 입니다

/*+ INDEX_DESC(table_name index_name) */
지정된 index를 내림차순으로 쓰게끔 지정 합니다.

위 문장은 제일 큰 것 하나만 조회되므로, max function의 기능을 대신할 수 있습니다.

/*+ INDEX_FFS(table index) */
Full table scan보다 빠른 Full index scan을 유도 합니다.

/*+ ROWID(table) */
Rowid로 Table Scan을 하도록 지정 합니다.

Join Orders

/*+ ORDERED */
From절에 기술된 테이블 순서대로 join이 일어나도록 유도 합니다.

Join Operations

/*+ USE_HASH (table_name) */
각 테이블간 HASH JOIN이 일어나도록 유도 합니다.

/*+ USE_MERGE (table_name) */
지정된 테이블들의 조인이 SORT-MERGE형식으로 일어나도록 유도 합니다.

Parallel Execution

/*+ NOPARALLEL(table_name) */
NOPARALLEL hint를 사용하면, parallel query option을 사용하지 않도록 할 수 있다.

/*+ PARALLEL(table_name, degree) */
PARALLEL hint를 사용하면 query에 포함된 table의 degree를 설정할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 hint를 적어 degree 4로 parallel query option을 실행하도록 할 수 있습니다.
이 때 parallel이란 글자와 괄호( ’(’ )사이에 blank를 넣지 않도록 주의해야 합니다.

* DEGREE의 의미 및 결정
Parallel Query에서 degree란 하나의 operation 수행에 대한 server process의 개수 입니다.
이러한 degree 결정에 영향을 주는 요인들에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

(1) system의 CPU 갯수
(2) system의 maximum process 갯수
(3) table이 striping되어 있는 경우, 그 table이 걸쳐있는 disk의 갯수
(4) data의 위치 (즉, memory에 cache되어 있는지, disk에 있는지)
(5) query의 형태 (예를 들어 sorts 혹은 full table scan)

한 사용자만이 parallel query를 사용하는 경우, sorting이 많이 필요한 작업과 같은 CPU-bound 작업의 경우는 CPU 갯수의 1 ~ 2배의 degree가 적당하며, sorting보다는 table scan과 같은 I/O bound 작업의 경우는 disk drive 갯수의 1 ~ 2배가 적당합니다.

동시에 수행되는 parallel query가 많은 경우에는 위의 각 사용자의 degree를 줄이거나 동시에 사용하는 사용자 수를 줄여야 합니다.

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* 강좌 작성자 : 김정식 (oramaster _at_ naver.com)
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