SQL개발자(SQLD) 요약집입니다. (참고로 2021.4 시험 합격했습니다.)

소개글

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목차

1. 개념
2. 상세설명

본문내용

NL Join
선행 테이블 읽음 -> 후행 테이블 읽음 -> 조인
랜덤 방식으로 데이터 액세스
따라서, 처리 범위가 좁은 것이 유리 = 행의 수가 적은 것을 선행 테이블로 하는 것이 유리

Sort Merge Join
스캔 방식으로 데이터 읽음
넓은 범위 데이터 처리 시 이용
but 데이터가 많을 때 임시 디스크를 사용하기 때문에 성능이 떨어질 수 있다. (정렬을 하기 때문)
대량 데이터의 경우 성능면에서는 Hash Join이 낫다.
but 동등 조인 뿐 아니라 비동등 조인도 되는 것은 장점
앞 단계 수행 시 정렬을 이미 한 경우 조인을 위한 정렬을 하지 않기도 한다.
조인 인덱스가 없어도 사용 가능하다.

Hash Join
해쉬 함수를 수행, 동일한 해쉬 값을 갖는 것들 중 실제 값이 같은지 비교하며 조인 수행
랜덤 하지 않으면서 정렬 부담도 없음 (NL 조인, Sort Merge 조인의 단점 보완)
동등 조인에서만 사용할 수 있다. ('=' 사용하는 조인만 가능)
결과 행이 적은 테이블을 선행 테이블로 사용하는 것이 좋다.
(해쉬 테이블의 크기가 메모리 적재 가능 크기보다 커지면 임시 디스크에 저장하기 때문)
선행 테이블 = build input
후행 테이블 = prove input

B-트리 인덱스
브랜치 블록, 리프 블록으로 구성
루트 블록 = 브랜치 블록에서 가장 상위에 있는 블록
브랜치 블록 : 분기 목적. 포인터를 갖고 있다.
리프 블록 : 트리의 가장 아래 단계. 레코드 식별자로 구성. 양방향 링크가 있음. 오름 차순, 내림 차순 검색 모두 가능
일치 검색, 범위 검색에 모두 적합
트리 기반 인덱스 : B-트리 인덱스, 비트맵 인덱스, 리버스 키 인덱스, 함수기반 인덱스

SQL Server의 클러스터형 인덱스
인덱스의 리프 페이지 = 데이터 페이지
사전에 비유
클러스터형 인덱스는 테이블 당 한개만 생성 가능

참고 자료

없음