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- 테이블과 인덱스 분리 : 관계형 데이터베이스에서 일반적인 구조.

• 장점 : 대용량의 데이터 관리 용이, 데이터 저장시 인덱스의 영향을 받지 않음

- 분리형 테이블의 구조

• 데이터베이스 구조

[ fig.1 Database Structure(ORACLE 9i Database Administration Fundmentals I)]

• D.D. : Data Dictionary
• R.B. : RollBack

• tablespace : 논리적인 저장구조(부지)
• segment : 테이블스페이스를 용도별로 구분(건물 부지, 운동장 부지)
• datafile : 물리적인 데이터파일(대지)

[fig. 2 Tablespace Structure ]
【 원본 : http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14220/physical.htm#g21431 】

· 파티션된 테이블은 2개 이상의 테이블스페이스에 걸쳐서 저장 될 수 있다.
· 개별 파티션이나 파티션되지 않은 테이블들은 반드시 하나의 테이블스페이스에만 저장된다.

• Rowid(주소. 논리적인 값) = 오브젝트 번호 + 데이터 파일 번호(테이블스페이스당 일련번호) + 블록번호 + 슬롯번호

• Rowid 위치 : 인덱스
• 데이터 파일 번호 : 상대적인 번호. 테이블스페이스내에서 부여되는 번호.
• 오브젝트 번호 : 유일한 번호. rowid를 짧게 구성할 수 있게 한다.

• ROWID와 로우의 이동
  1. 블록내에서 로우의 이동
     - ROWID에는 로우의 위치정보가 있는것이 아니라 슬롯(블록내 위치)번호가 저장되어 있으므로,
     로우의 위치가 이동하더라도 블록의 변동이 없으므로 ROWID는 변동없음
     ⇒ 로우 이동시 새로운 위치값(새로운 슬롯값)만 바꿔주면 되므로 ROWID의 변경없이 이동할 수 있다.
  2. 다른 블록으로 이동
     - 블록의 위치가 변동 되었으므로 ROWID는 변경됨
     - Condensing(응축) : 여유공간이 충분하나, 한 조각으로 저장할 연결될 조각이 없어 로우를 저장 할 수 없을 경우에 자동으로 블록의 로우들을 재구성함
     - Migration(로우의 이주) : 기존 블록에 새로 옮겨갈 블록의 주소를 남겨놓고 이동하는 경우. ROWID는 변경이 없으나,액세스할 때 여러 블록을 읽어야함.
     로우나 테이블을 삭제하고 다시 생성해야 로우의 이주를 해결할 수 있다.
     cf) Chain : 로우의 길이가 한 블록을 넘을 경우, 필요한 공간만큼 블록을 연결해서 저장하는 데, 이를 “체인이 발생했다”라고 함.
     

• 정의

• 클러스터링 팩터 : 인덱스의 컬럼값으로 정렬되어 있는 인덱스 로우의 순서와 테이블에 저장되어 있는 데이터 로우의 위치가 얼마나 비슷한 순서로
저장되어 있느냐에 대한 정도를 나타냄.

• Good Clustering Factor = 응집이 높다

“인덱스에서 많은 로우(row)를 액세스하더라도 테이블의 블록 액세스를 적게 하는 경우“를 클러스터링 팩터가 좋다고 할 수 있다.
응집 : 자주 액세스하는 것들이 유사한 위치에 모여 있도록하는 것

• index1 : 7개의 로우를 액섹스하지만, 2개의 블록을 액섹스하므로 클러스터 팩터가 좋음
• index2 : 3개의 로우를 액섹스하는데 데이터 블록은 3개나 액세스하므로 클러스터 팩터가 좋지 않음

• 넓은 범위의 액세스 처리에 대한 대처방안
  1. 소형테이블 : 소량의 데이터가 흩어져 있어다 하더라도, 앞서 발생한 액세스에 의해서 이미 메모리 내에 존재 할 가능성이 높다.
     메모리 내에서 랜덤 액세스를 해도 부하의 부담은 크지 않다.
     
  2. 중형테이블 : 데이터 저장 구조 및 액섹스 형태를 같이 고려해야한다.
  3. 대형테이블
     • 단순 저장형 테이블 : log성 정보를 관리하는 테이블이므로 자주 사용되지도 않고, 액섹스 형태는 다양하지 않다.
       그러나, 신속한 저장을 요구하거나, 대량의 데이터가 증가될 경우 분리형 or 파티션이 적절하다.
     • 랜덤 액세스가 자주 밣생하나 액섹스형태가 다양하지 않은 경우 : 분리형이 적절
       특정 부분에서 별도의 작업을 하지 않으므로 파티션이나 클러스터링을 하지 않아도 된다.
     • 데이터는 지속적으로 증가하고, 다양한 액섹스 형태를 가지는 경우 : 파티션 적용. 테이블 구조 결정이 중요
       
       

• 클러스터링 팩터 향상 전략 : 테이블 재생성
  1. 테이블 재생성 하는 목적 : 응집도를 높이고 인덱스의 저장 구조 개선, 수행속도 향상
     

1) 범위 처리가 잦은 컬럼(들)로 정렬하여 저장한다.
2) 1)번의 방법이 불가능 할 경우 : 병렬 처리로 저장
3) 수행속도 향상 : 체인(chain) 감소 및 불필요한 I/O감소
4) 테이블 재생성시 기존 인덱스를 제거하거나 비활성화 시킴 : 테이블 저장 속도 향상 및 인덱스 저장 밀도 향상을 위해서