① 실행 계획은 SQL 처리를 위한 실행 절차와 방법을 표현한 것이다. ② 실행 계획은 조인 방법, 조인 순서, 액세스 기법 등이 표현된다. ③ 동일 SQL문에 대해 실행 계획이 다르면 실행 결과도 달라질 수 있다. ④ CBO(Cost Based Optimizer)의 실행 계획에는 단계별 예상 비용 및 건수 등이 표시된다.
해설 :SQL 처리 흐름도는 SQL 실행 계획을 시각화해서 표현한 것이다. SQL 처리 흐름도만 보고 실행 시간을 알 수는 없다.
문제 6
Q. 다음 중 옵티마이저와 실행 계획에 대한 설명으로 부적절한 것을 2개 고르시오.
① SQL 처리 흐름도는 성능적인 측면의 표현은 고려하지 않는다. ② 규칙기반 옵티마이저에서 제일 높은 우선순위는 행에 대한 고유 주소를 사용하는 방법이다. ③ SQL 처리 흐름도는 인덱스 스캔 및 전체 테이블 스캔 등의 액세스 기법을 표현할 수 있다. ④ 인덱스 범위 스캔은 항상 여러 건의 결과가 반환된다
해설 :규칙 기반 옵티마이저에서 제일 낮은 우선순위는 전체 테이블 스캔이고, 제일 높은 우선순위는 ROWID를 활용하여 테이블을 액세스하는 방법이다. SQL 처리 흐름도는 SQL문의 처리 절차를 시각적으로 표현한 것으로, 인덱스 스캔 및 전체 테이블 스캔 등의 액세스 기법을 표현할 수 있으며, 성능적인 측면도 표현할 수 있다. 인덱스 범위 스캔은 결과 건수만큼 반환하지만, 결과가 없으면 한 건도 반환하지 않을 수 있다.
문제 7
Q. 다음 중 관계형 데이터베이스의 인덱스(Index)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 기본 인덱스(Primaiy Key Index)에 중복된 키 값들이 나타날 수 있다 ② 기본 인텍스에 널 값(Null Value)들이 나타날 수 없다 ③ 보조 인덱스(Secondaiy Index)에는 고유한 키 값들만 나타날 수 있다 ④ 자주 변경되는 속성은 인덱스를 정의할 좋은 후보이다
해설 : 기본 인덱스(Primary Key)는 UNIQUE & NOT NULL 의 제약 조건을 가진다. 보조 인덱스는 UNIQUE 인덱스가 아니라면 중복 데이터의 입력이 가능하며, 자주 변경되는 속성을 인덱스로 선정할 경우 UPDATE, DELETE 성능에 좋지 않은 영향을 미치므로 인덱스 후보로 적절하지 않다.
문제 7
Q. 다음 중 관계형 데이터베이스의 인덱스(Index)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 기본 인덱스(Primaiy Key Index)에 중복된 키 값들이 나타날 수 있다 ② 기본 인텍스에 널 값(Null Value)들이 나타날 수 없다 ③ 보조 인덱스(Secondaiy Index)에는 고유한 키 값들만 나타날 수 있다 ④ 자주 변경되는 속성은 인덱스를 정의할 좋은 후보이다
해설 :기본 인덱스(Primary Key)는 UNIQUE & NOT NULL 의 제약 조건을 가진다. 보조 인덱스는 UNIQUE 인덱스가 아니라면 중복 데이터의 입력이 가능하며, 자주 변경되는 속성을 인덱스로 선정할 경우 UPDATE, DELETE 성능에 좋지 않은 영향을 미치므로 인덱스 후보로 적절하지 않다.
문제 8
Q. 다음 중 관계형 데이터베이스의 인덱스(Index)에 대한 설명으로 가장 부적절한 것을 2개 고르시오.
① 테이블의 전체 데이터를 읽는 경우는 인덱스가 거의 불필요하다 ② 인덱스는 조회, 삽입, 삭제, 갱신 연산의 속도를 향상시킨다. ③ B 트리는 관계형 데이터베이스의 주요 인덱스 구조이다. ④ 대량의 데이터를 삽입할 때는 모든 인덱스를 생성하고 데이터를 입력하는 것이 좋다.
해설 :테이블의 전체 데이터를 읽는 경우는 인덱스를 사용하지 않는 FTS를 사용한다. 인덱스는 조회만을 위한 오브젝트이며, 삽입, 삭제, 갱신의 경우 오히려 부하를 가중한다. 인덱스가 존재하는 상황에서 데이터를 입력하면, 매번 인덱스 정렬이 일어나므로 데이터 마이그레이션 같이 대량의 데이터를 삽입할 때는 모든 인덱스를 제거하고, 데이터 삽입이 끝난 후에 인덱스를 다시 생성하는 것이 좋다.
문제 9
Q. 아래의 INDEX에 대한 설명에서 ( ㄱ ), ( ㄴ ), ( ㄷ ) 안에 들어갈 인덱스 종류가 순서대로 바르게 나열된 것은?
( ㄱ ) 인덱스는 브랜치 블록과 리프 블록으로 구성되며, 브랜치 블록은 분기를 목적으로 하고 리프 블록은 인덱스를 구성하는 칼럼의 값으로 정렬된다. 일반적으로 OLTP 시스템 환경에서 가장 많이 사용된다. ( ㄴ ) 인덱스는 인덱스의 리프 페이지가 곧 데이터 페이지이며, 리프 페이지의 모든 데이터는 인덱스 키 칼럼 순으로 물리적으로 정렬되어 저장된다. ( ㄷ ) 인덱스는 시스템에서 사용될 질의를 시스템 구현 시에 모두 알 수 없는 경우인 DW 및 AD-HOC 질의 환경을 위해서 설계되었으며, 하나의 인덱스 키 엔트리가 많은 행에 대한 포인터를 저장하고 있는 구조이다.
① B-TREE 인덱스, BITMAP 인덱스, CLUSTERED 인덱스 ② B-TREE 인덱스, CLUSTERED 인덱스, BITMAP 인덱스 ③ BITMAP 인덱스, CLUSTERED 인덱스, REVERSE KEY 인덱스 ④ BITMAP 인덱스, REVERSE KEY 인덱스, CLUSTERED 인덱스
① 인덱스는 인덱스 구성 칼럼으로 항상 오름차순으로 정렬된다. ② 비용 기반 옵티마이저는 인덱스 스캔이 항상 유리하다고 판단한다. ③ 규칙 기반 옵티마이저는 적절한 인덱스가 존재하면 항상 인덱스를 사용하려고 한다. ④ 인덱스 범위 스캔은 결과가 없으면 한 건도 반환하지 않을 수 있다.
② 비용기반 옵티마이저는 SQL을 수행하는데 있어 소요되는 비용을 계산하여 실행 계획을 생성하므로 인덱스가 존재하더라도 전체 테이블 스캔이 유리하다고 판단할 수도 있다.
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문제 11
Q. 다음 중 아래의 내용에 대한 설명으로 가장 적절한 것을 2개 고르시오.
[INDEX 생성]
CREATE INDEX IDX_EMP_01 ON EMP (REGIST_DATE, DEPTNO);
[SQL 실행]
SELECT *
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 47
AND REGIST_DATE BETWEEN '2015.02.01' AND '2015.02.28';
① 실행된 SQL에 대해서 인덱스 비효율이 있어 인덱스의 컬럼을 DEFTNO + REGIST_DATE 순으로 변경할 필요가 있다. ② IDX_EMP_01 인덱스를 이용하여 DEPTNO = 47 조건을 효율적으로 탐색할 수 있다. ③ REGIST_DATE 칼럼에 대한 조건을 범위 검색이 아닌 동등 검색 조건으로 변경하면 IDX_EMP_01 인덱스를 효율적으로 활용할 수 있다. ④ IDX_EMP_01 인덱스는 테이블 내의 대량 데이터를 탐색할 때 매우 유용하게 활용될 수 있는 인덱스 형식이다.
해설 : 인덱스를 스캔하여 테이블로 데이터를 찾아가는 방식이 랜덤 액세스인데, 이러한 랜덤 액세스의 부하가 크기 때문에 매우 많은 양의 데이터를 읽을 경우에는 인덱스 스캔보다 테이블 전체 스캔이 유리할 수도 있다.
문제 13
Q. 다음 중 아래에서 인덱스에 대한 설명으로 가장 올바른 것만 묶은 것은?
가) 인덱스는 데이터 조회 목적에는 효과적이지만, INSERT, UPDATE, DELETE 작업에는 오히려 많은 부하를 줄 수도 있다. 나) 인덱스를 이용한 데이터 조회는 항상 테이블 전체 스캔보다 빠른 것을 보장할 수 있다. 다) SQL Server의 클러스터형 인덱스는 ORACLE의 IOT와 매우 유사하다. 라) 인덱스는 INSERT와 DELETE 작업과는 다르게 UPDATE 작업에는 부하가 없을 수도 있다. 마) 인덱스를 활용하여 데이터를 조회할 때 인덱스를 구성하는 칼럼들의 순서는 SQL 실행 성능과 관계가 없다.
해설 :대량의 데이터를 조회하는 경우 인덱스를 이용한 조회보다는 테이블 전체 스캔 방식으로 조회하는 것이 더 빠를 수도 있으며, 인덱스를 구성하는 칼럼들의 순서는 데이터 조회 시 성능적인 관점에서 매우 중요한 역할을 한다. 또한 인덱스를 구성하는 칼럼 이외의 데이터가 UPDATE 될 때는 인덱스로 인한 부하가 발생하지 않는다.
문제 14
Q. 아래의 옵티마이저와 실행 계획에 대한 설명 중에서 옳은 것을 모두 묶은 것은?
가) ORACLE의 규칙기반 옵티마이저에서 가장 우선 순위가 높은 규칙은 Single row by rowid 엑세스 기법이다. 나) 비용 기반 옵티마이저는 테이블, 인덱스, 컬럼 등 객체의 통계 정보를 사용하여 실행계획을 수립하므로 통계 정보가 변경되면 SQL의 실행 계획이 달라질 수 있다. 다) ORACLE의 실행 계획에 나타나는 기본적인 Join 기법으로는 NL Join, Hash Join, Sort Merge Join 등이 있다. 라) 다양한 Join 기법 중 NL Join은 DW 등에서 데이터를 집계하는 업무에 많이 사용된다.
해설 : NL Join 은 데이터를 집계하는 업무 보다는 OLTP의 목록 처리 업무에 많이 사용된다. DW 등의 데이터 집계 업무에서 많이 사용되는 Join 기법은 Hash Join 또는 Sort Merge Join 이다.
문제 15
Q. 다음 중 Nested Loop Join에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 조인 칼럼에 적당한 인덱스가 있어서 자연 조인(Natural Join)이 효율적일 때 유용하다. ② Driving Table의 조인 데이터 양이 큰 영향을 주는 조인 방식이다. ③ 소트 머지 조인(Sort Merge Join)하기에 두 테이블이 너무 커서 소트(Sort) 부하가 심할 때 유용하다. ④ 유니크 인덱스를 활용하여 수행시간이 적게 걸리는 소량 테이블을 온라인 조회하는 경우 유용하다.
해설 :소트 머지 조인(Sort Merge Join)을 수행하기에 두 테이블이 너무 커서 소트(Sort) 부하가 심할 때는 Hash Join 이 유용하다.
※ Sort Merge Join은 조인 행을 기준으로 데이터를 정렬하여 조인을 수행한다. NL Join은 주로 랜덤 액세스 방식으로 데이터를 읽는 반면, Sort Merge Join은 주로 스캔 방식으로 데이터를 읽는다. Sort Merge Join은 랜덤 액세스로 NL Join에서 부담이 되던 넓은 범위의 데이터를 처리할 때 이용되던 조인 기법이다. 그러나 Sort Merge Join은 정렬할 데이터가 많아 메모리에서 모든 정렬 작업을 수행하기 어려운 경우에는 임시 영역(디스크)을 사용하기 때문에 성능이 떨어질 수 있다.
문제 16
Q. 다음 중 아래와 같은 SQL에서 나타날 수 있는 Join 기법으로 가장 적절한 것은?
[DEPT 테이블 INDEX 정보]
PK_DEPT : DEPTNO
[EMP 테이블 INDEX 정보]
PK_EMP : EMPNO
IDX_EMP_01 : DEPTNO
[SQL]
SELECT *
FROM DEPT D
WHERE D.DEPTNO = 'A001'
AND EXISTS (SELECT 'X' FROM EMP E WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO);
① HASH ANTI JOIN ② HASH SEMI JOIN ③ NESTED LOOP ANTI JOIN ④ NESTED LOOP SEMI JOIN
해설 : EXISTS 절은 실행 계획 상에 주로 SEMI JOIN으로 나타난다. NESTED LOOP, HASH, SORT MERGE의 SEMI JOIN이 모두 나타날 수 있지만, 위의 인덱스 정보와 SQL을 볼 때 HASH JOIN 보다는 NESTED LOOP SEMI JOIN이 나타날 가능성이 가장 크다.
문제 17
Q. 다음 중 SMJ(Sort Merge Join)에 대한 설명으로 부적절한 것은?
① 조인 칼럼에 적당한 인덱스가 없어서 NL 조인(Nested Loops)가 비효율적일 때 사용할 수 있다. ② Driving Table의 개념이 중요하지 않은 조인 방식이다. ③ 조인 조건의 인덱스의 유무에 영향 받지 않는다. ④ EQUI(=) 조인 조건에서만 동작한다.
해설 : EQUI JOIN에서만 동작하는 Join 방식은 Hash Join이다. Sort Merge Join은 Non-EQUI JOIN 조건에서도 사용할 수 있다.
문제 18
Q. 해싱(Hashing) 기법을 이용하여 조인을 하는 해시 조인(Hash Join)은 한쪽 테이블이 주 메모리의 가용 메모리에 담길 정도로 충분히 작고 해시 키 속성에 중복 값이 적을 때 효과적이다. 다음 중 해시 조인이 더 효과적일 수 있는 조건에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 조인 칼럼에 적당한 인덱스가 없어서 자연 조인(Natural Join)이 비효율적일 때 ② 자연 조인(Natural Join) 시 드라이빙(Driving) 집합 쪽으로 조인 액세스량이 많아 Random 액세스 부하가 심할 때 ③ 소트 머지 조인(Sort Merge Join)을 하기에는 두 테이블이 너무 커서 소트(Sort) 부하가 심할 때 ④ 유니크 인덱스를 활용하여 수행시간이 적게 걸리는 소량 테이블을 온라인 조회하는 경우
해설 :유니크 인덱스를 활용하여 수행시간이 적게 걸리는 소량 테이블을 조인할 때는 NL 조인이 적합하다.
※ Hash Join은 조인 칼럼의 인덱스를 사용하지 않기 때문에 조인 칼럼의 인덱스가 존재하지 않을 경우에도 사용할 수 있는 조인 기법이다. Hash Join은 해쉬 함수를 이용하여 조인을 수행하기 때문에 '='로 수행하는 조인 즉, 동등 조인에서만 사용할 수 있다.
문제 19
Q. 다음 중 Join 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① NL Join은 선택도가 낮은(결과 행의 수가 적은) 테이블이 선행 테아블로 선택되는 것이 일반적으로 유리하다. ② Sort Merge Join은 동둥 Join(Equi Join) 에서만 사용할 수 있으므로 제약이 존재한다. ③ Hash Join은 결과 행의 수가 큰 테이블을 선행 테이블로 사용하는 것이 성능에 유리하다. ④ Hash Join은 Sort Merge Join보다 항상 우수한 성능을 보장한다
