히스토그램은 데이터베이스에서 인덱스 통계를 관리하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 히스토그램은 데이터 값의 분포에 대한 정보를 제공하여 쿼리 옵티마이저가 적절한 실행 계획을 선택하도록 돕습니다.
히스토그램이란?
히스토그램은 데이터 값의 범위를 구간으로 나누어 각 구간에 속하는 데이터의 개수를 저장하는 데이터 구조입니다. 예를 들어, 나이 데이터의 히스토그램은 10대, 20대, 30대 등의 구간에 속하는 사람들의 수를 나타냅니다.
히스토그램의 장점
히스토그램은 다음과 같은 장점을 갖습니다:
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세부 정보 제공: 히스토그램은 데이터 값의 분포에 대한 세부 정보를 제공합니다. 이는 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 선택하는 데 도움을 줍니다.
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쿼리 최적화: 히스토그램은 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 선택할 때 예측을 보다 정확하게 할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 특정 데이터 값의 분포가 다른 값보다 훨씬 높을 경우, 이를 고려하여 더 효율적인 실행 계획을 선택할 수 있습니다.
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인덱스 유지 간소화: 히스토그램을 사용하면 인덱스의 통계 정보를 유지하는 데 필요한 작업이 간소화됩니다. 히스토그램은 데이터를 샘플링하여 구간별로 분포를 계산하므로, 인덱스의 전체 데이터 값을 스캔하여 통계 정보를 유지하는 것보다 효율적입니다.
히스토그램 생성과 사용
히스토그램은 데이터베이스 관리 시스템에 따라 생성하는 방법이 다를 수 있습니다. 보통은 CREATE STATISTICS 문을 사용하여 히스토그램을 생성하고, UPDATE STATISTICS 문을 사용하여 히스토그램을 업데이트합니다. 각 데이터베이스 관리 시스템의 문서를 참조하여 정확한 문법을 확인하십시오.
사용할 수 있는 히스토그램의 종류는 데이터베이스 관리 시스템마다 다를 수 있습니다. 대부분의 시스템은 단일 열 히스토그램 및 다중 열 히스토그램을 지원합니다. 다중 열 히스토그램은 두 개 이상의 열을 기준으로 데이터 분포를 분석합니다.
결론
히스토그램은 인덱스 통계 관리에 필수적인 도구입니다. 히스토그램을 제대로 사용하면 쿼리 옵티마이저가 더 정확한 실행 계획을 선택할 수 있으며, 인덱스의 통계 정보를 유지하는 작업을 간소화할 수 있습니다. 데이터베이스 관리 시스템의 문서를 참조하여 히스토그램의 생성과 사용 방법을 자세히 알아보십시오.
참고 자료: