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Database

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#5. 두 번째 수업 - 2 Lab: Indexing for WHERE 드디어 두 번째 수업(사실상 첫 번째 수업이다. 저번 영상은 prerequisite이었어서..)을 시작한다. 이번 수업은 Indexing for WHERE으로 상황에 맞게 인덱스를 설계하는 법을 배우는 수업인 것 같다. 제일 먼저 할 일은 StackOverflow 데이터베이스의 인덱스를 모두 drop 하는 것이다. ■ 첫 번째 문제 아래 쿼리를 support하는 알맞은 인덱스 구성하기. 먼저 이 쿼리가 얼만큼의 logical reads를 하는지부터 확인해보자. 이 쿼리는 7,778 페이지의 logical reads를 한다. 이제 인덱스를 어떻게 세울지를 봐야하는데, 쿼리를 보니까 WebsiteUrl과 Location으로 인덱스 컬럼을 구성하고 DisplayName과 Id를 INCLUDE하면 될 것 같은 ..

[SQL 튜닝] 쿼리 이쁘게 만들기 - 중첩 REPLACE https://youtu.be/6BL4dM12LYk 하나의 데이터에 여러 번의 REPLACE를 적용해야 할 때 아래와 같이 쿼리를 작성한 경험이 있을 것이다. ugly 하고 읽기 어렵다. 이걸 CROSS APPLY를 사용하면 좀 더 이쁘게 만들 수 있다. 훨씬 가독성이 좋아졌다. 성능은 두 쿼리 모두 동일하다.

#4. 첫 번째 수업 - How to Think Like the Engine 2 (* 직접 읽고 듣고 해석한 것이기 때문에 오류 많을 수 있음 주의) ■ 네 번째 쿼리 SELECT * FROM dbo.Users WHERE LastAccessDate > '2014/07/01' ORDER BY LastAccessDate; 이번에는 id뿐만 아니라 모든 컬럼을 다 가지고 와보자. 이 쿼리는 세 번째 쿼리(id만 SELECT하는 쿼리)보다 굉장히 성능이 별로인 쿼리가 될 것이다. 왜 별로일까? Do we work harder to read the data? YES. SELECT id 쿼리랑 같은 row를 읽게 되긴 할건데, 이번에는 About me 컬럼 처럼 varchar(max)나 nvarchar(max) 크기를 가지고 있는 컬럼들도 같이 딸려올 것이다. 이번에는 그런 컬럼들을 갖고 있는..

[SQL 튜닝] 소프트 파싱 vs 하드 파싱 SGA (System Global Area) 서버 프로세스와 백그라운드 프로세스가 공통으로 액세스하는 데이터와 제어 구조를 캐싱하는 메모리 공간 라이브러리 캐시 (Library Cache) SQL 파싱, 최적화, 로우 소스 생성 과정을 거쳐 생성한 내부 프로시저를 반복 재사용할 수 있도록 캐싱해 두는 메모리 공간 (SGA 구성 요소) 사용자가 SQL문을 전달하면 DBMS는 SQL을 파싱한 후 해당 SQL이 라이브러리 캐시에 존재하는지부터 확인한다. 만약 캐시에서 찾으면 곧바로 실행 단계로 넘어가지만, 찾지 못하면 최적화 단계를 거친다. 소프트 파싱 SQL을 캐시에서 찾아 곧바로 실행 단계로 넘어가는 것 하드 파싱 SQL을 찾는 데 실패해 최적화 및 로우 소스 생성단계까지 모두 거치는 것 출처 : 친절한 ..

[SQL 튜닝] SQL 최적화 SQL 최적화 과정 ① SQL 파싱 사용자로부터 SQL을 전달받으면 가장 먼저 SQL 파서(Parser)가 파싱을 진행한다. SQL 파싱을 요약하면 아래와 같다. 파싱 트리 생성 : SQL 문을 이루는 개별 구성요소를 분석해서 파싱 트리 생성 Syntax 체크 : 문법적 오류가 없는지 확인. 예를 들어, 사용할 수 없는 키워드를 사용했거나 순서가 바르지 않거나 누락된 키워드가 있는지 확인 Semantic 체크 : 의미상 오류가 없는지 확인. 예를 들어, 존재하지 않는 테이블 또는 컬럼을 사용했는지, 사용한 오브젝트에 대한 권한이 있는지 확인 ② SQL 최적화 SQL 옵티마이저가 미리 수집한 시스템 및 오브젝트 통계정보를 바탕으로 다양한 실행경로를 생성해서 비교한 후 가장 효율적인 하나를 선택한다. 데이터..

#3. 첫 번째 수업 - How to Think Like the Engine (* 직접 읽고 듣고 해석한 것이기 때문에 오류 많을 수 있음 주의) 영상에서 사용할 테이블은 StackOverflow2010.dbo.Users 테이블이다. PK는 Id이다. clustered index가 Id로 잡혀있다는 것이고, 사실상 clustered index = 테이블 자체 라고 생각하면 된다고 한다. 브렌트 아저씨께서 올려주신 pdf 의 첫 장을 보면 clustered index의 데이터가 Id로 정렬되어 있는 것을 확인할 수 있다. 위 파일을 봤을 때 clustered index는 Id로 정렬이 되어 있고 그 외의 컬럼들의 값도 모두 가지고 있는 것처럼 보인다. → 정확하게 따지자면 이 표현은 맞지 않는 것이라고 하는데 일단 이렇게 설명해두신다고 한다. AboutMe 컬럼이 좋은 예다. 이 ..

#2. 첫 번째 수업 - 사전작업 (* 직접 읽고 듣고 해석한 것이기 때문에 오류 많을 수 있음 주의) 오늘은 첫 번째 수업을 수강해보려 한다. 처음 하는 건 아니지만 잃어버린 초심을 되찾고자 처음처럼 임할 예정이다. 먼저 이번 수업의 목표이다. clustered index와 nonclustered index의 차이점을 배우게 될 것이고, 어떻게 convering index를 만드는지, 그리고 실행 계획의 기본적인 내용을 배울 것이다. 두근두근. 그러려면 먼저 해야할 것들이 있다. 일단 브렌트 아저씨께서 올려주신 stackoverflow 데이터 pdf 5장을 프린트해야 한다. 오늘 들을 유튜브 영상의 강의자료로 사용되는 데이터 페이지이다. 영상에서 설명하는 Stackoverflow 데이터의 일부를 보여주는 파일이다. 이 파일만 있어도 영..

#1. Brent Ozar 시작 (지금은 퇴사했지만) 전 회사에서 개발을 하다가 우연히 DB 관련 일을 시작하게 되었다. 그 당시 나는 인덱스가 뭐냐고 물으면 설명도 잘 못했던 인간이었기 때문에, 이런 내가 아무런 준비 없이 일을 했다간 직업을 잃을 수도 있겠다는 위기를 느꼈다. 뭐라도 공부해봐야할 것 같아서 구글을 뒤지기 시작했다. 그 당시 내가 사용하던 DBMS는 SQL Server 였고 그와 관련해서 인강같은 거 없을까 하면서 찾아보다가 Brent Ozar이라는 아저씨를 알게 되었다. 짧고 부족한 영어 실력으로 사이트를 조금 둘러본 결과 이 아저씨는 SQL Server의 달인인 것 같았다. Microsoft Certified Master이고 튜닝이나 DB 모니터링 등의 경험이 많고, 돈 받고 컨설팅도 해준다는 것 같았다. 사이트를..

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