일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
Tags
- 빅데이터
- 데이터과학
- if문
- BigData
- 숫자야구소스
- 숫자야구코드
- big_data
- 데이터분석
- 루비페이퍼
- list
- hadoop
- 데이터사이언스
- DATABASE
- R
- 임경덕
- 생활코딩
- for문
- 리스트
- 숫자야구
- 코딩야학
- sql
- python
- 함수
- 하둡
- 이토록 쉬운 통계&R
- stat
- 야학
- DataAnalysis
- 파이썬
- code
Archives
- Today
- Total
yekang
SQL 처리 단계 본문
in 오라클 서버) 오라클 메모리 공간을 용도에 따라 쪼개서 블락구조로 관리.
데이터가 저장되는 곳 -> 버퍼캐시
shared pool이라는 공간에서 중요한 곳-> Library Cache
최초로 시행되는 문장은 hard parse를 거치면서 컴퓨터 자원을 많이 씀
그 다음에도 똑같은 문장이 수행되면 shared pool에서 먼저 찾아보고 정보가 들어있으면 바로 실행한다.(Soft Parse)
SQL문장 많으면 -> 찾는 시간이 오래 걸린다. 매번 shared pool에서 찾는것보다 hard pool하는게 낫지않을까?
=> 아니다. shared pool은 해쉬함수를 이용하기 때문에 빨리 찾을 수 있다.
'빅데이터 > SQL' 카테고리의 다른 글
명령어의 종류, db user pw 변경, auto commit, NULL,dual table (0) | 2017.12.28 |
---|---|
관계형데이터베이스와 SELECT문 (0) | 2017.12.27 |
프로그램이 패러다임과 SQL (0) | 2017.12.27 |
use/create/select/insert/delete/update (0) | 2017.07.14 |
데이터베이스/ csv 파일 불러와서 데이터 다뤄보기 (1) | 2017.07.14 |
Comments