ITPE * JackerLab

개요Cardinality Estimation은 데이터베이스 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 수립할 때 사용하는 핵심 통계 기법입니다. 이는 특정 열(column)에 존재하는 고유(distinct) 값의 수를 예측하여, 조인 방식, 인덱스 사용 여부, 버퍼 사이즈 등 다양한 성능 결정 요소에 영향을 미칩니다. Cardinality Estimation Metric은 이러한 예측의 정확성과 오류율을 측정하여 시스템 성능 최적화에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의테이블 컬럼 내 고유한 값의 수를 예측하는 통계 기반 메트릭DISTINCT 값 추정목적실행 계획 최적화를 위한 데이터 분포 정보 제공비용 기반 쿼리 최적화 모델과 연계필요성부정확한 cardinality는 잘못된 실행 계획으로 이어짐성..

개요인덱싱(Indexing)과 쿼리 최적화(Query Optimization)는 데이터베이스 관리에서 검색 성능을 극대화하고 응답 속도를 향상시키는 핵심 기법입니다. 데이터 양이 많아질수록 쿼리 실행 시간이 길어지는데, 이를 최적화하면 시스템 리소스를 효율적으로 활용하면서도 빠른 데이터 검색이 가능합니다.1. 인덱싱(Indexing)이란?인덱싱은 데이터베이스 내 검색 속도를 높이기 위해 특정 열(Column)에 대해 색인을 생성하는 기법입니다. 인덱스를 생성하면 데이터베이스가 테이블 전체를 스캔하는 대신, 인덱스를 활용하여 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.1.1 인덱스의 원리인덱스는 책의 목차 또는 전화번호부와 같은 역할을 함특정 컬럼에 대한 정렬된 구조를 유지하여 검색 속도를 향상B-Tree,..