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SQLP – 국가공인 SQL전문가 기출문제 – Quizeey
SQLP – 국가공인 SQL전문가 기출문제는 SQL 전문가(SQLP*, SQL Professional)가 데이터베이스와 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로 데이터를 조작하고 추출하는 데 …
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SQLP – 국가공인 SQL전문가 기출문제 – Quizeey … SQLP 기출문제_1 – [종료]구루비 DB 스터디 – 개발자, DBA가 함께 만들어가는 구루비 지식창고!
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SQLP 기출문제 3편
Q. 다음 중 아래 t_x 인덱스가 해당하는 것으로 가장 적절한 것은? create table t ( a number, b char(3), c varchar2(10) )
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SQLP 기출문제_1 … (단, Oracle의 Index Unique Scan, Index Range Scan 또는 SQL Server의 Index Seek 이외의 액세스 방식은 모두 비효율적이라고 …
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SQLD 기출문제 및 요약 모음 (2022 추가) – 개발하는 땅콩
기출문제 모음. SQLD 기출문제 모음(21, 24, 25, 26, 30).pdf. 1.15MB. 6. SQLD 요약정리. SQLD 요약정리 2021.pdf. 0.23MB. 7. 40회 시험 문제 보기.
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SQLP 기출문제 사이트
SQLP 기출문제_1 – [종료]구루비 DB 스터디 – 개발자, DBA가 함께 만들어가는 구루비 지식창고!
Added by 강정식, last edited by 강정식 on 9월 09, 2013 (view change) 목차 I. SQLP 퀴즈 II. 정답 III. 해설 I. SQLP 퀴즈 1. 다음 중 아래 스키마를 보고 평점이 3.0 이상인 학생들의 이름을 보여주는 SQL을 표현한
wiki.gurubee.net
[SQLP] SQLP 44회 실기 풀이
SQLP 실기 기출문제 풀이(44회)
※ 시험후기들을 참고해 복기한것으로 틀린부분이 있을 수 있음.
※ 실제 시험에는 ERD와 ROW SOURCE GENERATION 정보가 같이 나왔음.
1번
(실기1) 아래와 같이 테이블구조가 있는데 기존SQL를 개선하고, 필요시 인덱스를 설계변경 할 것 불필요하게 인덱스 변경시 감점 [테이블 정보] * BOARD : #BRD_ID, BRD_NM, … * ARTICLE : #ART_SN, ART_TIL, ART_CONT, MBR_NO, BRD_ID, REG_DT, … * MEMBER : #MBR_NO, MBR_NM, … [인덱스] BOARD_PK : BRD_ID ARTICLE_PK : ART_SN MEMBER_PK : MBR_NO ARTICLE_X01 : BRD_ID ARTICLE_X02 : MBR_NO [정보] BOARD 테이블 : 10건 최근 3일 또는 5일전 게시글 : 850여 건 MEMBER 테이블 : 5000건(?) [기존SQL] SELECT * FROM (SELECT B.BRD_ID , B.BRD_NM , A.ART_SN , A.ART_TIL , GET_TEXT(A.ART_CONT,100) AS ART_CONT , A.MBR_NO , M.MBR_NM , A.REG_DT FROM BOARD B, ARTICLE A, MEMBER M WHERE B.BRD_ID = :BRD_ID AND A.BRD_ID = B.BRD_ID AND A.MBR_NO = M.MBR_NO AND A.REG_DT >= TRUNC(SYSDATE,-3) ORDER BY A.REG_DT DESC ) WHERE ROWNUM <= 5; 제출답안 · 인덱스 재구성 : ARTICLE_X01 : BRD_ID, REG_DTM SELECT * FROM (SELECT /*+ LEADING(B A M) USE_NL(A M) INDEX_DESC(A ARTICLE_X01) */B.BRD_ID, B.BRD_NM, A.ART_SN, A.ART_TIL, GET_TEXT(A.ART_CONT,100) AS ART_CONT, A.MBR_NO, M.MBR_NM,A.REG_DT FROM BOARD B, ARTICLE A, MEMBER M WHERE B.BRD_ID = :BRD_ID AND A.BRD_ID = B.BRD_ID AND A.MBR_NO = M.MBR_NO AND A.REG_DT >=TRUNC(SYSDATE,-3) ORDER BY A.REG_DT DESC ) WHERE ROWNUM<=5; 해설(내생각) 문제점 기존 ARTICLE_X01(BRD_ID) 구성으로는 BRD_ID(게시판번호)에 들어있는 게시글을 전부 읽고 5ROW를 뽑는다. 기존 ARTICLE_X01(BRD_ID) 구성으로는 BRD_ID(게시판번호)에 들어있는 게시글을 전부 읽고 5ROW를 뽑는다. 튜닝포인트 1) ORDER BY 하나의 테이블에 한 컬럼으로 정렬하는 간단한 구성으로, 인덱스 생성해 충분히 sort order by를 제거 할 수 있다. 2) B.BRD_ID 가 PK이기때문에 B->A 순서로 접근해도 SORT ORDER BY 가 생략된다.
(A 먼저보면 불필요하게 B를 5번 스캔함.)
1) ORDER BY 하나의 테이블에 한 컬럼으로 정렬하는 간단한 구성으로, 인덱스 생성해 충분히 sort order by를 제거 할 수 있다. 2) B.BRD_ID 가 PK이기때문에 B->A 순서로 접근해도 SORT ORDER BY 가 생략된다. (A 먼저보면 불필요하게 B를 5번 스캔함.) 추가 개선 여지
1) CLOB형 컬럼이 있는데 개선포인트?
딱히 찾지못했음. 어차피 5ROW 읽어야되고 sort order by 제거하면 크게 문제되지 않을것으로 생각됨.
2) SELECT-LIST에 참여하지 않거나 ERD상으로 불필요 테이블이 있는지?
불필요 테이블이 있는지 확인했는데 모두 필요한 테이블들.
3) 조건 추가 할만한게 있는지?
A 먼저 봐야됐다면 A.BRD_ID = :BRD_ID를 추가해야겠지만, B.BRD_ID가 PK이기에 불필요.
2번
(실기2) 아래와 같이 테이블 구조가 있는데, 기존SQL를 개선하고, 필요시 인덱스를 생성할 것 (생성시 인덱스 및 파티셔닝이 필요하면 local partition 또는 global partition 등 작성, PK는 변경할 수 없음) [테이블 정보] * COMPANY : #CMP_ID, CMP_NM, … * ORDER : #ORD_NO, ORD_DT, CMP_ID, STAT_CD * ORD_MATERIAL : #ORD_NO, #MTR_ID, ORD_DT, NUM_QTY, AMT_QTY, DC_QTY * MATERIAL : #MTR_ID, MTR_NM, … [인덱스] COMPANY_PK : CMP_ID ORDER_PK : ORD_NO ORDER_X01 : STAT_CD, ORD_DT ORD_MATERIAL_PK : ORD_NO, MTR_ID MATERIAL_PK : MTR_ID [정보] ORDER : 약 150여 만건 → STAT_CD 01(5%), 02(5%), 03(40%), 04(50%) 이외의 값은 존재하지 않음 ORD_MATERIAL : 연간 1500여 만건 / ORD_DT가 ORDER 테이블을 반정규화 하여 사용하고 있음 / 연단위로 ORD_DT로 파티셔닝 되어 있음 COMPANY : 5천건 MATERIAL : 1만건 주로 최근 1년을 자주 조회함 [기존SQL] SELECT A.ORD_NO , C.CMP_ID , C.CMP_NM , SUM(B.NUM_QTY) AS NUM_QTY , SUM(B.AMT_QTY) AS AMT_QTY , SUM(B.DC_QTY) AS DC_QTY FROM ORDER A, ORD_MATERIAL B, COMPANY C, MATERIAL D WHERE A.STAT_CD NOT IN (’03’,’04’) AND A.ORD_DT BETWEEN TO_DATE(:START_DT,’YYYY-MM-DD’) AND TO_DATE(:END_DT,’YYYY-MM-DD’) AND A.ORD_NO = B.ORD_NO AND A.CMP_ID = C.CMP_ID AND A.MTR_ID = D.MTR_ID GROUP BY A.ORD_NO, C.CMP_ID, C.CMP_NM;
제출답안
· 신규 인덱스 생성 : ORD_MATERIAL_X01 : ORD_NO, ORD_DT (LOCAL NON-PREFIXED) SELECT /*+ LEADING(A B C) USE_NL(B C) INDEX(B ORD_MATERIAL_X01) INDEX(A ORDER_X01) */ A.ORD_NO, C.CMP_ID, C.CMP_NM, SUM(B.NUM_QTY) AS NUM_QTY, SUM(B.AMT_QTY) AS AMT_QTY, SUM(B.DC_QTY) AS DC_QTY FROM ORDER A, ORD_MATERIAL B, COMPANY C WHERE A.STAT_CD IN (’01’,’02’) AND A.ORD_DT BETWEEN TO_DATE(:START_DT,’YYYY-MM-DD’) AND TO_DATE(:END_DT,’YYYY-MM-DD’) AND A.ORD_NO = B.ORD_NO AND A.CMP_ID = C.CMP_ID AND A.ORD_DT = B.ORD_DT GROUP BY A.ORD_NO, C.CMP_ID, C.CMP_NM;
해설(내생각)
SQLP 기출문제 3편
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2022.04.21 – [IT/SQLP] – SQLP 기출문제 2편
Q. 다음 중 아래 t_idx 인덱스가 해당하는 것으로 가장 적절한 것은?
create table t ( a number, b char(3), c varchar2(10) )
partition by range(a) (
partition p1 values less than(100)
, partition p2 values less than(200)
, partition p3 values less than(maxvalue)
);
create index t_idx on t( b ) local ;
——————————————————————————————————
① Global Prefixed Partition Index ③ Local Prefixed Partition Index
② Global NonPrefixed Partition Index ④ Local NonPrefixed Partition Index
Q. 다음 중 아래 데이터 현황을 참고하여 결과가 다르게 나오는 쿼리인 것은?
select EmployeeID, LastName, HireDate, Country
from Employees
order by HireDate
① select EmployeeID, LastName, HireDate, Country
from (select EmployeeID, LastName, HireDate, Country
, rank () over (order by HireDate) as rnum
from Employees
) a
where a.rnum <= 5 order by EmployeeID ② select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from (select EmployeeID, LastName, HireDate, Country , row_number() over (order by HireDate) as rnum from Employees ) a where a.rnum <= 5 order by EmployeeID ③ select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from Employees a where HireDate in (select top 5 HireDate from Employees order by HireDate ) order by EmployeeID ④ select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from (select EmployeeID, LastName, HireDate, Country , dense_rank() over (order by HireDate) as rnum from Employees ) a where a.rnum <= 5 order by EmployeeID Q. 아래 NVL 함수와 ISNULL 함수를 사용한 SQL 문장은 벤더 공통적으로 CASE 문장으로 표현할 수 있다. 아래 CASE SQL 문장의 ㉠안에 들어갈 내용을 작성하시오. [Oracle 사례] SELECT PLAYER_NAME 선수명, POSITION, NVL(POSITION,'없음') 포지션 FROM PLAYER WHERE TEAM_ID = 'K08' [SQL Server 사례] SELECT PLAYER_NAME 선수명, POSITION, ISNULL(POSITION,'없음') 포지션 FROM PLAYER WHERE TEAM_ID = 'K08' [CASE 문장 사례] SELECT PLAYER_NAME 선수명, POSITION, CASE WHEN ( ㉠ ) THEN '없음' ELSE POSITION END AS 포지션 FROM PLAYER WHERE TEAM_ID = 'K08' Q. 다음 중 아래 두 SQL에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? (단, 국가는 100건, 수출실적은 100만 건. 국가 테이블 PK는 국가코드이다.) 가. SELECT DISTINCT 국가명 FROM 국가 x, 수출실적 y WHERE x.국가코드= y.국가코드 AND y.수출년월 BETWEEN '200001' AND '201012'; 나. SELECT 국가명 FROM 국가 x WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM 수출실적 y WHERE y.국가코드= x.국가코드 AND y.수출년월 BETWEEN '200001' AND '201012'); ------------------------------------------------------------------------------------------------------ ① ‘가’ SQL은 부분범위 처리가 가능하다. ② ‘나’ SQL이 더 효율적이다. ③ OLTP 환경이냐, DW 환경이냐에 따라 두 SQL의 효율성이 다르다. ④ 두 SQL의 결과가 다르므로 효율성을 판단하는 것은 의미가 없다. 반응형
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Added by 강정식 , last edited by 강정식 on 9월 09, 2013
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목차
I. SQLP 퀴즈
II. 정답
III. 해설
I. SQLP 퀴즈
1. 다음 중 아래 스키마를 보고 평점이 3.0 이상인 학생들의 이름을 보여주는 SQL을 표현한 것으로 가장 적절한 것은?
<스키마>
※ 밑줄친 속성은 기본키(Primary Key)이며 ENROLL의 학번은 STUDENT의 학번을 참조하는 외래키(Foreign Key)이고, ENROLL의 강좌번호는 CLASS의 강좌번호를 참조하는 외래키이다.
STUDENT( 학번 , 학과, 이름)
CLASS( 강좌번호 , 시간, 강좌이름)
ENROLL( 학번 , 강좌번호 , 학점)
① SELECT 학번, MIN(이름) FROM STUDENT S, ENROLL E GROUP BY E.학번 HAVING AVG(E.학점) >= 3.0 ② SELECT S.학번, MIN(이름) FROM STUDENT S, ENROLL E WHERE S.학번 = E.학번 HAVING AVG(E.학점) >= 3.0 ③ SELECT S.학번, MIN(이름) FROM STUDENT S, ENROLL E WHERE S.학번 = E.학번 GROUP BY S.학번 HAVING AVG(E.학점) >= 3.0 ④ SELECT 학번, MIN(이름) FROM STUDENT S, ENROLL E WHERE S.학번 = E.학번 GROUP BY S.학번 HAVING AVG(E.학점) > 3.0
2. 다음 중 아래와 같은 테이블에서 Full Outer Join의 결과로 가장 적절한 것은?
DEPT DNAME 10 RESEARCH 30 SALES
DEPT DNAME 30 KING 40 WARD
SELECT D.DEPTNO, E.DEPTNO FROM DEPT D FULL OUTER JOIN EMP E ON (D.DEPTNO = E.DEPTNO)
①
DEPTNO DEPTNO 30 30
②
DEPTNO DEPTNO 10 30 30
③
DEPTNO DEPTNO 30 30 40
④
DEPTNO DEPTNO 10 30 30 40
3. 아래 테이블은 어느 회사의 사원들과 이들이 부양하는 가족에 대한 것으로 밑줄 친 칼럼은 기본키(Primary Key)를 표시한 것이다. 다음 중 ‘현재 부양하는 가족들이 없는 사원들의 이름을 구하라’ 는 질의에 대해 아래 SQL 문장의 ㉠, ㉡ 에 들어 갈 내용으로 가장 적절한 것은?
<테이블>
사원 ( 사번 , 이름, 나이)
가족 ( 이름 , 나이, 부양사번)
※ 가족 테이블의 부양사번은 사원 테이블의 사번을 참조하는 외래키(Foreign Key)이다.
SELECT 이름
FROM 사원
WHERE ㉠ (SELECT * FROM 가족 WHERE ㉡ )
① ㉠ : EXISTS ㉡ : 사번 = 부양사번
② ㉠ : EXISTS ㉡ : 사번 <> 부양사번
③ ㉠ : NOT EXISTS ㉡ : 사번 = 부양사번
④ ㉠ : NOT EXISTS ㉡ : 사번 <> 부양사번
4. 다음 중 아래 테이블 정의와 인덱스 현황을 참고하여, 인덱스를 효율적(또는 정상적)으로 액세스할 수 없는 검색조건을 2개 고르시오. (단, Oracle의 Index Unique Scan, Index Range Scan 또는 SQL Server의 Index Seek 이외의 액세스 방식은 모두 비효율적이라고 가정한다.)
create table 주문 ( 주문번호 int not null , 주문자명 varchar(20) null , 주문금액 money null , 주문일자 varchar(8) null ) create unique index 주문_pk on 주문 (주문번호) create index 주문_x01 on 주문 (주문자명) create index 주문_x02 on 주문 (주문일자 , 주문금액)
① where 주문번호 between 1 and 10
② where 주문자명 like ‘%홍길동%’
③ where 주문일자 >= ‘20100901’
④ where 주문일자 = 20100901
5. 총 건수가 1,000만 건인 연도별지역별상품매출 테이블에 <출시연도 + 크기>, <색상 + 출시연도> 순으로 구성된 두 개의 B*Tree인덱스가 있었다. 다음 중 이 두 인덱스를 제거하고 아래와 같이 세 개의 비트맵(Bitmap) 인덱스를 생성했을 때, 개별 쿼리의 블록 I/O 측면에서 개선 효과가 가장 미미한 것은?
create bitmap index 연도별지역별상품매출_bx1 on 연도별지역별상품매출(크기); create bitmap index 연도별지역별상품매출_bx2 on 연도별지역별상품매출(색상); create bitmap index 연도별지역별상품매출_bx3 on 연도별지역별상품매출(출시연도); ■ Distinct Value 크기 = { NULL, SMALL, MEDIUM, BIG } 색상 = { NULL, RED, GREEN, BLUE, BLACK, WHITE } 출시연도 = { NULL, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005 2006, 2007, 2008, 2009, 2010 } ■ 데이터 분포는 모두 균일
① select count(*) from 연도별지역별상품매출 where 색상 is null; ② select count(*) from 연도별지역별상품매출 where (크기 = ‘SMALL’ or 크기 is null) and 색상 = ‘GREEN’ and 출시연도 = ‘2010’; ③ select 색상, count(*) from 연도별지역별상품매출 group by 색상; ④ select sum(판매량), sum(판매금액) from 연도별지역별상품매출 where 색상 = ‘BLUE’;
6. 다음 중 Syntax 오류가 있는 SQL문 2개를 고르시오.
① SELECT 부서번호 FROM 직원 HAVING COUNT(*) > 3; ② SELECT 직원이름 FROM 직원 JOIN 부서 ON (직원.부서번호 = 부서.부서번호) WHERE 부서명 = ‘인사과’ ③ SELECT 전화번호 FROM 직원 WHERE 전화번호 = ‘777’ GROUP BY 전화번호 ④ SELECT 직원이름 FROM 직원 JOIN 부서 USING (부서.부서번호) WHERE 부서명 = ‘인사과’
7. 다음 중 각 SQL 실행 결과를 가장 올바르게 설명한 것을 2개 고르시오.
① SELECT COL1, COL2 FROM TAB1 WHERE 1 = 2 ; → 실행 시 에러가 발생한다. ② SELECT NVL(COL1,’X’) FROM TAB1 WHERE 1 = 2 ; → 실행 결과로 ‘X’를 반환한다. ③ SELECT NVL(MIN(COL1), ‘X’) FROM TAB1 WHERE 1 = 2; → 실행 결과로 ‘X’를 반환한다. ④ SELECT COL1, COL2 FROM TAB1 WHERE 1 = 2 ; → 실행 결과가 없다.(공집합)
8. Oracle에서 no_merge 힌트를 사용하지 않고도 아래 SQL문에 뷰 머징(View Merging)이 발생하지 않게 하려고 한다. 다음 중 ㉠ 안에 들어갈 키워드로 가장 적절한 것은?
SELECT * FROM ( SELECT ㉠ , EMP_NAME, HIRE_DATE, SAL, DEPT_NO FROM EMP WHERE DEPTNO = 30) X WHERE HIRE_DATE BETWEEN TO_DATE(‘20100101′,’YYYYMMDD’) AND TO_DATE(‘20101231′,’YYYYMMDD’)
① TO_DATE(SYSDATE,’YYYYMMDD’)
② ROWNUM
③ EMPNO
④ ROWID
9. 다음 중 아래 SQL의 실행 결과로 가장 적절한 것은?
고객번호 판매일자 판매금액 100 20090701 1000 100 20090702 300 100 20090702 1000 200 20090701 2000 200 20090701 200
SELECT CUSTCODE 고객번호, SALEDATE 판매일자, SALE_AMT 판매금액, SUM(SALE_AMT) OVER(PARTITION BY CUSTCODE ORDER BY SALEDATE ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AMT1 FROM SAL_TBL
①
고객번호 판매일자 판매금액 AMT1 100 20090701 300 2300 200 20090701 200 2200
②
고객번호 판매일자 판매금액 AMT1 100 20090702 1000 2300 200 20090701 2000 2200
③
고객번호 판매일자 판매금액 AMT1 100 20090701 1000 1000 100 20090702 300 1300 100 20090702 1000 2300 200 20090701 2000 2000 200 20090701 200 2200
④
고객번호 판매일자 판매금액 AMT1 100 20090701 1000 1000 100 20090702 300 2300 100 20090702 1000 2300 200 20090701 2000 2200 200 20090701 200 2200
10. 다음 중 아래 SQL에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
SELECT SUM(NVL(A.C2, 0)) FROM TAB1 A, TAB2 B WHERE A.C1 = :V1
① 조인 조건이 없어서 결과 건수가 여러 건이 된다.
② 조인 조건이 없다고 문법 오류가 발생하지는 않는다.
③ SUM(NVL(A.C2, 0))의 처리에 비효율이 존재한다.
④ 조인 조건이 없어서 CARTESIAN PRODUCT이 발생한다.
11. 사원 데이터에서 급여가 높은 순서를 구하는 아래 SQL 문장의 ㉠ 안에 들어갈 함수명을 작성하시오.
SELECT JOB, ENAME, SAL, ㉠() OVER(ORDER BY SAL DESC) QQ1 FROM EMP
JOB ENAME SAL QQ1 PRESIDENT KING 5000 1 ANALYST FORD 3000 2 ANALYST SCOTT 3000 2 MANAGER JONES 2975 4 MANAGER BLAKE 2850 5 MANAGER CLARK 2450 6 SALESMAN ALLEN 1600 7 SALESMAN TURNER 1500 8 CLERK MILLER 1300 9 SALESMAN WARD 1250 10 SALESMAN MARTIN 1250 10 CLERK ADAMS 1100 12 CLERK JAMES 950 13 CLERK SMITH 800 14
12. 전체 사원이 1,000명인 회사에서 아래 쿼리를 수행하려고 한다. 다음 중 옵티마이저가 예상하는 건수로 가장 적절한 것은?
select * from 사원 where 직급 = ‘부장’ and 부서 = ‘영업’; * 직급은 { 부장, 과장, 대리, 사원 }의 집합이다. * 부서는 { 인사, 총무, 회계, 마케팅, 영업 }의 집합이다. * 두 칼럼 모두 히스토그램 정보가 수집되어 있지 않다.
① 48
② 50
③ 55
④ 60
13. 다음 중 아래 t_idx 인덱스가 해당하는 것으로 가장 적절한 것은?
create table t ( a number, b char(3), c varchar2(10) ) partition by range(a) ( partition p1 values less than(100) , partition p2 values less than(200) , partition p3 values less than(maxvalue) ); create index t_idx on t( b ) local ;
① Global Prefixed Partition Index
② Global NonPrefixed Partition Index
③ Local Prefixed Partition Index
④ Local NonPrefixed Partition Index
14. 다음 중 아래 데이터 현황을 참고하여 결과가 다르게 나오는 쿼리인 것은?
select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from Employees order by HireDate EmployeeID LastName HireDate Country ———– ———— ———————– ——– 3 Leverling 1992-04-01 00:00:00.000 USA 1 Davolio 1992-05-01 00:00:00.000 USA 2 Fuller 1992-08-14 00:00:00.000 USA 4 Peacock 1993-05-03 00:00:00.000 USA 5 Buchanan 1993-10-17 00:00:00.000 UK 6 Suyama 1993-10-17 00:00:00.000 UK 7 King 1994-01-02 00:00:00.000 UK 8 Callahan 1994-03-05 00:00:00.000 USA 9 Dodsworth 1994-11-15 00:00:00.000 UK
① select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from ( select EmployeeID, LastName, HireDate, Country , rank () over (order by HireDate) as rnum from Employees ) a where a.rnum <= 5 order by EmployeeID ② select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from ( select EmployeeID, LastName, HireDate, Country , row_number() over (order by HireDate) as rnum from Employees ) a where a.rnum <= 5 order by EmployeeID ③ select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from Employees a where HireDate in ( select top 5 HireDate from Employees order by HireDate ) order by EmployeeID ④ select EmployeeID, LastName, HireDate, Country from ( select EmployeeID, LastName, HireDate, Country , dense_rank() over (order by HireDate) as rnum from Employees ) a where a.rnum <= 5 order by EmployeeID 15. 아래 NVL 함수와 ISNULL 함수를 사용한 SQL 문장은 벤더 공통적으로 CASE 문장으로 표현할 수 있다. 아래 CASE SQL 문장의 ㉠안에 들어갈 내용을 작성하시오. [Oracle 사례] SELECT PLAYER_NAME 선수명, POSITION, NVL(POSITION,'없음') 포지션 FROM PLAYER WHERE TEAM_ID = 'K08' [SQL Server 사례] SELECT PLAYER_NAME 선수명, POSITION, ISNULL(POSITION,'없음') 포지션 FROM PLAYER WHERE TEAM_ID = 'K08' [CASE 문장 사례] SELECT PLAYER_NAME 선수명, POSITION, CASE WHEN ( ㉠ ) THEN '없음' ELSE POSITION END AS 포지션 FROM PLAYER WHERE TEAM_ID = 'K08' 16. 다음 중 아래 두 SQL에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? (단, 국가는 100건, 수출실적은 100만 건. 국가 테이블 PK는 국가코드이다.) 가. SELECT DISTINCT 국가명 FROM 국가 x, 수출실적 y WHERE x.국가코드= y.국가코드 AND y.수출년월 BETWEEN '200001' AND '201012'; 나. SELECT 국가명 FROM 국가 x WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM 수출실적 y WHERE y.국가코드= x.국가코드 AND y.수출년월 BETWEEN '200001' AND '201012'); ① '가' SQL은 부분범위 처리가 가능하다. ② '나' SQL이 더 효율적이다. ③ OLTP 환경이냐, DW 환경이냐에 따라 두 SQL의 효율성이 다르다. ④ 두 SQL의 결과가 다르므로 효율성을 판단하는 것은 의미가 없다. 17. 아래 Call Statistics를 보고 Buffer Cache Hit Ratio를 구하시오. call count cpu elapsed disk query current rows ------ ------- ------ --------- ------ -------- --------- ------- Parse 50000 0.51 0.51 0 0 0 0 Execute 50000 3.18 2.91 5000 10000 15000 50000 Fetch 0 0.00 0.00 0 0 0 0 ------ ------- ------ --------- ------ -------- --------- ------- total 100000 3.70 3.43 5000 10000 15000 50000 -------------------------------------------------------------------------------- 18. 다음 중 테이블 tab1에 아래와 같은 데이터가 존재할 경우에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? (각 칼럼의 타입은 number이다.) col1 col2 col3 ======================= 10 20 NULL 15 NULL NULL 50 70 20 ① select sum(col2) from tab1 의 결과는 NULL이다. ② select sum(col1 + col2 + col3) from tab1 의 결과는 185 이다. ③ select sum(col2 + col3) from tab1 의 결과는 90 이다. ④ select sum(col2) + sum(col3) from tab1 의 결과는 90 이다. 19. 다음 중 NL(Nested Loops) Join의 특징을 설명한 것으로 가장 부적절한 것은? ① 조인을 한 로우씩 차례대로 진행하므로 부분범위 처리에 자주 사용된다. ② 먼저 액세스한 테이블의 처리 범위에 따라 전체 일량이 결정된다. ③ Inner쪽 조인 칼럼에 대한 인덱스 전략이 중요하지만, 조인 칼럼이 모두 포함되지 않은 인덱스라도 사용 가능하다. ④ 선행(Driving) 집합도 반드시 인덱스를 통해 액세스해야 효율적이다. 20. 다음 중 Oracle에서 인덱스를 스캔하는 방식 중 하나인 Index Full Scan의 특징으로 가장 부적절한 것은? ① 인덱스 구조를 따라 스캔하므로 결과집합의 순서가 보장된다(=일정하다). ② Single Block Read 방식을 사용한다. ③ 파티션 돼 있지 않다면 병렬 스캔이 불가능하다. ④ 필요한 칼럼이 모두 인덱스에 포함돼 있을 때만 사용 가능하다. 21. Oracle에서 TAB1, TAB2 순으로 NL 조인하도록 유도하고 싶다. 다음 중 ㉠ 안에 넣을 바른 힌트 사용법을 2개고르시오. SELECT --+ ( ㉠ ) -- ... FROM TAB1 A, TAB2 B WHERE A.KEY = B.KEY ① ORDERED USE_NL(B) ② ORDERED USE_NL(TAB2) ③ LEADING(A) USE_NL(B) ④ DRIVING_SITE(A) USE_NL(B) 22. 다음 중 아래 SQL문과 실행계획을 보고, 두 테이블의 조인 순서와 inner 테이블에 대한 조인 회수로 가장 적절한 것은? select * from t_small a, t_big b where a.id = b.id and a.colid = b.colid and a.number = b.number and b.name = 'password' and a.length <= 10 order by a.length DESC Rows Executes StmtText ----- ----------- --------------------------------------------------------------- 0 1 select * 0 1 |--Sort(ORDER BY :([a].[length] DESC)) 0 1 |--Filter( WHERE :([t_small].[length] as [a].[length]<=(10 30 1 |--Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([Bmk1 30 1 |--Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:( 30 1 | |--Table Scan(OBJECT:([t_big] AS [b]), 30 30 | |--Index Seek(OBJECT:([t_small].[t_small_ 30 30 |--RID Lookup(OBJECT:([t_small] AS [a]), SEEK: (8개 행 적용됨) ① 조인 순서 : t_small → t_big, inner 테이블 조인 횟수 : 30 ② 조인 순서 : t_big → t_small, inner 테이블 조인 횟수 : 60 ③ 조인 순서 : t_small → t_big, inner 테이블 조인 횟수 : 1 ④ 조인 순서 : t_big → t_small, inner 테이블 조인 횟수 : 30 23. 다음 중 아래 SQL과 트레이스 결과를 분석하고, 보기에서 제시한 튜닝 방안 중 가장 적절한 것은? SQL> SELECT … 2 FROM ( SELECT DEII_DT, NEII_VAL, NACT_VAL, NSTD_VAL 3 , NVL(ROUND(AVG(NACT_VAL/NSTD_VAL*100) OVER(), 2), 0.00) AVG_VAL 4 , NVL(ROUND(STDDEV(NACT_VAL/NSTD_VAL*100) OVER(), 2), 0.00) STDDEV_VAL 5 , ROWNUM RN 6 FROM EII_SUMMARY 7 WHERE TO_CHAR(DEII_DT, ‘YYYYMMDDHH24MISS’) BETWEEN :B3 AND :B4 8 ORDER BY DEII_DT) MR 9 LEFT OUTER JOIN EII_TARGET ET 10 ON ET.DEII_DT BETWEEN TRUNC(MR.DEII_DT, ‘MM’) 11 AND TRUNC(LAST_DAY(MR.DEII_DT)+1)-1/60/24/24 12 AND ET.NCODE_NO IN ( :B1, :B2 ) 13 GROUP BY FLOOR((MR.RN-1)/:B5 ), MR.AVG_VAL, MR.STDDEV_VAL 14 ORDER BY FLOOR((MR.RN-1)/:B5 ) ; call count cpu elapsed disk query current rows ——- —— ——- ——– —— ——- ——– ——- Parse 446 0.00 0.00 0 0 0 0 Execute 7578 0.03 0.12 22 564 2 8 Fetch 13522 128.03 129.16 22 6676902 0 10442 ——- —— ——- ——– —— ——- ——– ——- total 21546 128.06 129.30 44 6677466 2 10450 Rows Row Source Operation —- ————————————————— 2 SORT GROUP BY (cr=7340 pr=7 pw=0 time=221191 us) 240 NESTED LOOPS OUTER (cr=7340 pr=7 pw=0 time=221460 us) 120 VIEW (cr=20 pr=7 pw=0 time=90776 us) 120 FILTER (cr=20 pr=7 pw=0 time=90410 us) 120 WINDOW SORT (cr=20 pr=7 pw=0 time=89447 us) 120 COUNT (cr=20 pr=7 pw=0 time=79490 us) 120 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘EII_SUMMARY’ (TABLE) (cr=20 pr=7 pw=0 time=79250 us) 240 VIEW (cr=7320 pr=0 pw=0 time=74760 us) 240 TABLE ACCESS FULL EII_TARGET (cr=7320 pr=0 pw=0 time=74414 us) [인덱스 구성] EII_SUMMARY_X01 : DEII_DT EII_TARGET_X01 : DEII_DT
① 7번 라인을 아래와 같이 수정한다. WHERE DEII_DT BETWEEN TO_DATE(:B3, ‘YYYYMMDDHH24MISS’) AND TO_DATE(:B4, ‘YYYYMMDDHH24MISS’) ② 9번 라인의 ‘LEFT OUTER JOIN’을 ‘INNER JOIN’으로 변경함으로써 EII_TARGET 테이블이 먼저 드라이빙 될 수 있게 한다. Row Source를 분석해 보면, Outer 집합에서 Inner 집합으로 조인 시도한 건수만큼 모두 성공하므로 Outer Join은 불필요하다. ③ 10~12번 라인을 위해 EII_TARGET_X01 인덱스를 [NCODE_NO + DEII_DT] 순으로 구성한다. ④ 14번 라인의 ORDER BY는 불필요하므로 제거한다.
24. 일별고객별판매집계 테이블의 PK는 <판매일시 + 고객번호> 순으로 구성되었다. 이 테이블에 DML을 수행하는 다른 트랜잭션이 없는 상황에서 Oracle은 아래 ‘가’, ‘나’, ‘다’ 문장을 어떤 순서로 수행하느냐에 따라 마지막 ‘라’ 문장의 블록 I/O 횟수가 달라진다. 제시된 4가지 수행 순서 보기 중 마지막 ‘라’ 문장을 수행했을 때 블록 I/O가 가장 적게 발생하는 것을 고르시오. (‘라’ 문장은 PK 인덱스를 이용한다는 사실을 상기하기 바란다.)
가) 3일 이전에 발생한 판매 데이터를 삭제한다. delete from 일별고객별판매집계 where 판매일시 < trunc(sysdate) - 2; 나) 고객별로 집계한 금일 판매 데이터를 추가한다. insert into 일별고객별판매집계 select to_char(sysdate, 'yyyymmdd'), 고객번호, sum(판매량), sum(판매금액) from 판매 where 판매일시 between trunc(sysdate) and trunc(sysdate+1)-1/24/60/60 group by 고객번호; 다) commit; 라) select count(*) from 일별고객별판매집계; ① 가 -> 나 -> 다 -> 라
② 가 -> 다 -> 나 -> 다 -> 라
③ 나 -> 가 -> 다 -> 라
④ 나 -> 다 -> 가 -> 다 -> 라
25. 다음 중 아래 SQL과 인덱스 구성에 대한 설명으로 가장 부적절한 것을 2개 고르시오.
SELECT …………… FROM TAB1 WHERE COL1 = :VAL1 AND COL2 LIKE :VAL2 || ‘%’ AND COL3 IN (‘1′,’5’) AND COL4 BETWEEN :DATE1 AND :DATE2 ■ 인덱스구성 : COL1 + COL2 + COL3
① COL1 조건이 없었다면 정상적으로 인덱스를 이용할 수 없다.
② COL2 조건은 인덱스 읽는 범위를 줄여주는데 기여하지 못한다.
③ COL3 조건은 인덱스 읽는 범위를 줄여주는데 기여한다.
④ COL4 조건은 테이블에서 필터링된다.
26. 다음 중 아래와 같은 테이블에서 SQL의 실행 결과로 가장 적절한 것은?
<계약>
주문번호 주문일자 주문금액 부가세 주문월 1 2012-01-01 500 50 201001
SELECT COUNT(*) CNT, SUM(주문금액) 주문금액 FROM 계약 WHERE 주문월 = ‘201010’ GROUP BY 주문월
①
CNT 주문금액 0 0
②
CNT 주문금액 0
③
CNT 주문금액 0
④
CNT 주문금액 (데이터가 존재하지 않음) (데이터가 존재하지 않음)
27. 다음 중 아래 두 SQL문에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? (단, DEPT : EMP = 1 : M)
SELECT A.ENAME, A.SAL, B.DNAME FROM EMP A, DEPT B WHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO AND B.DEPTNO = 20; SELECT A.ENAME, A.SAL, B.DNAME FROM EMP A, DEPT B WHERE A.DEPTNO = 20 AND B.DEPTNO = 20;
① 두번째 SQL문은 배치쿼리 시 유리하다.
② 두 SQL문의 수행속도는 현저한 차이가 난다.
③ 두 SQL문의 결과는 동일하다.
④ 옵티마이저 모드나 버전에 따라 다른 결과가 나올 수 있다.
28. 다음 중 절차형 SQL 모듈에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 데이터의 무결성과 일관성을 위해서 사용자 정의 함수를 사용한다.
② 사용자 정의 함수는 절차형 SQL을 로직과 함께 데이터베이스 내에 저장해 놓은 명령문의 집합을 의미하며 다른 SQL문장에 포함되어 실행될 수 있다. 단독적으로 실행되기 보다는 다른 SQL문을 통하여 호출되고 그 결과를 리턴하는 SQL의 보조적인 역할을 한다.
③ 트리거는 특정한 테이블에 INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 DML문이 수행되었을 때 데이터베이스에서 자동으로 동작하도록 작성된 프로그램이다.
④ 스토어드 프로시져는 절차형 SQL을 로직과 함께 데이터베이스 내에 저장해 놓은 명령문의 집합을 의미한다.
29. 다음 중 관계형 데이터베이스의 인덱스(Index)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 기본 인덱스(Primary Key Index)에 중복된 키 값들이 나타날 수 있다.
② 기본 인덱스에 널 값(Null Value)들이 나타날 수 없다.
③ 보조 인덱스(Secondary Index)에는 고유한 키 값들만 나타날 수 있다.
④ 자주 변경되는 속성은 인덱스를 정의할 좋은 후보이다.
30. 다음 중 Oracle 계층형 질의에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① START WITH절은 계층 구조의 시작점을 지정하는 구문이다.
② 루트 노드의 LEVEL 값은 0이다.
③ 순방향전개란 부모 노드로부터 자식 노드 방향으로 전개하는 것을 말한다.
④ ORDER SIBLINGS BY절은 형제 노드 사이에서 정렬을 지정하는 구문이다.
31. 다음 중 서브쿼리에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 메인 쿼리는 조직 테이블(1)이고, 서브쿼리는 사원 테이블(M)을 사용할 경우, 질의 결과는 M레벨인 사원 레벨로 나온다.
② 메인쿼리에서 서브쿼리 칼럼을 사용할 수 없다.
③ 서브쿼리에서 메인쿼리 칼럼은 사용할 수 있다.
④ 서브쿼리의 연결 연산자로서 ‘=’을 사용할 경우, 서브쿼리 파트의 결과는 1건 이하여야 한다.
32. 다음 중 Oracle이나 SQL Server 같은 데이터베이스의 저장 구조를 설명한 것으로 가장 부적절한 것은?
① 데이터를 읽고 쓰는 단위는 블록(=페이지)이다.
② 데이터파일에 공간을 할당하는 단위는 익스텐트다.
③ 같은 세그먼트(테이블, 인덱스)에 속한 익스텐트끼리는 데이터파일 내에서 서로 인접해 있다.
④ SQL Server에서는 한 익스텐트에 속한 페이지들을 여러 오브젝트가 나누어 사용할 수 있다.
33. 다음 중 논리 데이터 모델을 물리 데이터 모델로 변환할 때 슈퍼타입/서브타입 데이터 모델에 대한 변환방법으로 가장 부적절한 것은?
① 공통화된 슈퍼타입에 대해 데이터가 너무 많거나 칼럼이 너무 많은 경우 수직분할과 수평분할을 적용하여 성능을 향상 시키도록 한다.
② 슈퍼타입, 서브타입 각각에 대해 테이블이 독립적으로 구분되어 1:1관계의 테이블이 유지될 수 있도록 한다.
③ 슈퍼타입과 서브타입을 결합하여 한 개의 테이블로 생성하여 서브타입의 개수만큼 테이블을 생성한다.
④ 전체 테이블을 하나의 테이블에 속성을 모두 포함하도록 한다. 다만 서브타입일 경우 속성마다 Not Null을 지정할 수 있지만 통합되면 개별적인 특징을 반영하지 못할 수 있다.
34. 다음 중 SELECT절에 사용하는 서브쿼리인 스칼라 서브쿼리(Scalar Subquery)에 대한 설명으로 가장 적절한 것을 2개 고르시오.
① 내부적으로 Unique 작업을 실행한다.
② 하나의 로우에 해당하는 결과 건수는 1건 이하여야 한다.
③ Min 또는 Max 함수를 사용해야 한다.
④ 결과 칼럼의 개수는 1개여야 한다.
35. 다음 중 NULL의 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 모르는 값을 의미한다.
② 값의 부재를 의미한다.
③ 공백문자(Empty String) 혹은 숫자 0을 의미한다.
④ NULL과의 모든 비교는 알 수 없음(Unknown)을 반환한다.
36. 다음 중 Oracle과 SQL Server의 내부 자료 구조 및 프로세스를 서로 같은 역할을 하는 것끼리 연결할 때 잘못된 것은?
① Log Buffer = Log Cache
② Online Redo Log = Transaction Log
③ Database Writer = LazyWriter
④ Program Global Area = Procedure Cache
37. 다음 중 바인드 변수에 대한 설명으로 가장 부적절한 것을 2개 고르시오.
① 바인드 변수를 사용하면 옵티마이저가 칼럼 히스토그램뿐만 아니라 각종 통계정보를 이용하지 못하게 된다.
② 파티션 테이블을 쿼리할 때 파티션 키 칼럼을 바인드 변수로 조회하면 옵티마이저가 파티션 레벨 통계를 활용하지 못한다.
③ 바인드 변수를 사용하면 옵티마이저는 평균 분포를 가정한 실행계획을 수립한다.
④ 바인드 변수 Peeking(또는 Parameter Sniffing) 기능이 도입되면서 칼럼 히스토그램을 사용할 수 있게 되었고, 이 때문에 바인드 변수 사용에 따른 부작용은 거의 해소되었다.
38. 다음 중 SQL과 옵티마이저에 대한 설명으로 가장 부적절한 것을 2개 고르시오.
① 두 SQL 결과가 같다면, 수행속도도 별 차이가 없다.
② 옵티마이저에 의해 내부적인 쿼리 변환이 이루어지더라도 결과집합에는 영향을 주지 않는다.
③ 사용자가 제시하는 SQL은 결과에 대한 요구사항일 뿐이며 처리절차는 옵티마이저가 결정한다.
④ 사용자가 부여한 조건은 실행계획에 영향을 주지 않는다.
39. 다음 중 아래 인덱스를 사용함으로써 정렬(Sort) 연산을 피할 수 있는 경우를 2개 고르시오. (지문 중 SQL이 2개인 것은 Oracle과 SQL Server 구문을 각각 표시한 경우이다.)
t1_x01 : c1 + c2 + c3
① select * from t1 where c1 = ? order by c2 desc, c3 ; ② select * from ( select * from t1 order by c1, c2, c3) where rownum <= 1 ; select * from t1 order by c1, c2, c3 ; ③ select * from t1 where c1 = ? order by c2 ; ④ select * from ( select * from t1 where c1 = ? and c2 >= ? order by c3) where rownum <= 10 ; select * from t1 where c1 = ? and c2 >= ? order by c3 ;
40. 다음 중 아래의 인덱스 현황을 고려할 때, (어떤 방식으로 스캔하든) t1_x02 인덱스만 읽고도 처리할 수 있는 경우로 가장 부적절한 것은? (참고로, Oracle, SQL Server 중 어느 것을 기준으로 하더라도 답은 같다.)
[Oracle 기준] create table t1 ( c1, c2, c3, c4, c5, constraint t1_pk primary key (c1, c2) ) organization index; create index t1_x02 on t1 ( c3, c4 ); [SQL Server 기준] create unique clustered index t1_pk on t1 ( c1, c2 ) go create index t1_x02 on t1 ( c3, c4 ) GO① select c5 from t1 where c3 = ?
② select count from t1 where c4 >= ?
③ select max(c2) from t1 where c3 between ? and ?
④ select count from t1 where c3 = ? and c4 is null
41. 다음 중 아래에서 인덱스를 정상적으로 사용하지 못하거나 비효율적으로 사용하는 SQL을 튜닝하려고 하는데, 튜닝 후에 오히려 성능이 나빠지거나 결과가 틀릴 수 있는 경우는?
– 단, 인덱스를 사용했을 때의 테이블 액세스량은 손익분기점 미만이라고 가정 – 데이터 타입 * 주문상태코드 char(1) not null * 배송상태코드 char(3) not null * 주문수량 number(5) NULL
① 주문_X01 인덱스 : 주문상태코드 + 배송상태코드 [ 튜닝 전 ] select * from 주문 where 주문상태코드 || 배송상태코드 = ‘A038’ [ 튜닝 후 ] select * from 주문 where 주문상태코드 = ‘A’ and 배송상태코드 = ‘038’ ② 주문_X03 인덱스 : 주문수량 [ 튜닝 전 ] select * from 주문 where nvl(주문수량, 0) >= 100 [ 튜닝 후 ] select * from 주문 where 주문수량 >= 100 ③ 주문_X03 인덱스 : 주문수량 [ 튜닝 전 ] select * from 주문 where 주문수량 * 1.1 > 2200 [ 튜닝 후 ] select * from 주문 where 주문수량 > 2200/1.1 ④ 주문_X02 인덱스: 주문일자 + 배송상태코드 + 주문상태코드 [ 튜닝 전 ] select * from 주문 where 주문일자 between ‘20100901’ and ‘20100930’ and 주문상태코드 || 배송상태코드 in (‘A038’, ‘B045’) [ 튜닝 후 ] select * from 주문 where 주문일자 between ‘20100901’ and ‘20100930’ and 주문상태코드 = ‘A’ and 배송상태코드 = ‘038’ union all select * from 주문 where 주문일자 between ‘20100901’ and ‘20100930’ and 주문상태코드 = ‘B’ and 배송상태코드 = ‘045’
42. 야간에 단독으로 DML을 수행하는 대용량 배치 프로그램의 속도를 향상시키려고 한다. 다음 중 고려할 만한 튜닝 방안으로 가장 부적절한 것은?
① 인덱스를 제거했다가 나중에 다시 생성한다.
② 수정 가능 조인 뷰(Updatable Join View)나 Merge문을 활용한다.
③ Oracle이라면 update문을 수행하기 전에 테이블을 nologging 모드로 변경한다.
④ SQL Server라면 최소 로깅(minimal logging) 모드 Insert 기능을 활용한다.
43. 다음 중 실행계획에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 실행계획은 SQL 처리를 위한 실행 절차와 방법을 표현한 것이다.
② 실행계획은 조인 방법, 조인 순서, 액세스 기법 등이 표현된다.
③ 동일 SQL문에 대해 실행계획이 다르면 실행 결과도 달라질 수 있다.
④ CBO(Cost Based Optimizer)의 실행계획에는 단계별 예상 비용 및 건수 등이 표시된다.
44. 다음 중 아래 문장의 SQL명령으로 가장 적절한 것은?
기본 테이블 T의 컬럼(P,Q,R) 조합으로 X라 불리는 인덱스를 생성한다. 각각은 P(오름차순), Q(내림차순), R(오름차순)으로 정렬한다.
① CREATE INDEX X ON T(P,Q DESC,R);
② CREATE INDEX X ON T(P,R,Q DESC);
③ CREATE INDEX T ON X(P,Q DESC,R);
④ CREATE INDEX T ON X(P,R,Q DESC);
45. 다음 SQL 문장 중 COLUMN1의 값이 널(NULL)이 아닌 경우를 찾아내는 문장으로 가장 적절한 것은? (ANSI 표준 기준)
① SELECT * FROM MYTABLE WHERE COLUMN1 IS NOT NULL
② SELECT * FROM MYTABLE WHERE COLUMN1 <> NULL
③ SELECT * FROM MYTABLE WHERE COLUMN1 != NULL
④ SELECT * FROM MYTABLE WHERE COLUMN1 NOT NULL
46. 다음 중 Hash Join의 특징을 가장 적절하게 표현한 것을 2개 고르시오.
① Driving Table의 검색범위가 성능에 가장 큰 영향을 주는 조인 방식이다.
② 내부적으로 Function을 사용한다.
③ 조인 조건의 인덱스 유무에 영향을 받지 않지만 Sort가 필요하다.
④ 크기 차이가 나는 두 집합의 조인 시에 유리하며, Sort가 일어나지 않는다.
II. 정답
문제 정답 문제 정답 문제 정답 1 ③ 21 ①, ③ 41 ④ 2 ④ 22 ④ 42 ③ 3 ③ 23 ③ 43 ③ 4 ②, ④ 24 ② 44 ① 5 ④ 25 ②, ③ 45 ① 6 ①, ④ 26 ④ 46 ②, ④ 7 ③, ④ 27 ③ 8 ② 28 ① 9 ③ 29 ② 10 ① 30 ② 11 RANK 31 ① 12 ② 32 ③ 13 ④ 33 ④ 14 ② 34 ②, ④ 15 POSITION IS NULL 35 ③ 16 ② 36 ④ 17 80 37 ①, ④ 18 ③ 38 ①, ④ 19 ④ 39 ②, ③ 20 ④ 40 ①
III. 해설
문제 정답 해설 01 ③ GROUP BY 절 이후에 조건을 적용하는 경우는 HAVING 절이 사용된 경우이다.
그룹핑된 값에 조건을 적용하는 경우 HAVING 절을 사용한다.
JOIN 절에 ALIAS를 사용한 경우, 2개 이상의 테이블에 공통적으로 사용되고
SELECT 절에 사용되는 칼럼에는 ALIAS 접두사를 붙여야 한다. 02 ④ FULL OUTER JOIN은 DEFT와 EMP 사이에서 조인이 성공한 건과 DEPT, EMP 건 중 조인이 실패한 건을 함께 표시한다. 03 ③ ‘가족들이 없는’ 조건 : NOT EXISTS
‘현재 부양하는 가족들’ 조건 : 사번 = 부양사번 04 ②, ④ 2번은 LIKE 검색 문자열 앞뒤에 모두 ‘%’ 기호를 붙였으므로 정상적인 Index Range Scan이 불가능하다.
4번은 내부적 형변환이 발생하므로 Index Range Scan이 불가능하다. v5 ④ 1번과 3번은 기존에 Full Table Scan으로 처리됐을 것이므로 비트맵 인덱스를 생성하고 나면 블록 I/O가 크게 감소한다.
3번의 경우 만약 ‘색상is not null’ 조건을 추가하면 인덱스만 읽고 처리할 수 있지만 그렇더라도 B*Tree 인덱스는
비트맵 인덱스에 비해 블록 I/O는 더 많이 발생한다.
2번은 Bitmap Conversion이 발생하지 않는 한, 기존에 두 B*Tree 인덱스 중 어느 하나만 사용되고,
나머지 필터 조건을 처리하기 위해 테이블 랜덤 액세스가 불가피하므로 성능이 매우 안 좋았을 것이다.
반면, 비트맵 인덱스를 생성하고 나면 두 개의 비트맵 인덱스를 동시에 사용할 수 있고,
테이블을 랜덤 액세스도 생략되므로 성능 개선 효과가 클 것이다.
4번은 색상 = ‘BLUE’에 해당하는 건수만큼 대량의 테이블 액세스가 불가피하다.
비트맵 인덱스를 생성하고 나면 인덱스 스캔 단계에서 다소 블록 I/O가 감소하겠지만 테이블 랜덤 I/O는 줄지 않으므로
성능 개선 효과가 미미하게 나타난다. 06 ①, ④ ① GROUP BY 절 없이 HAVING을 사용할 수 없다.
④ USING 조건절을 이용한 EQUI JOIN에서도 NATURAL JOIN과 마찬가지로
JOIN 칼럼에 대해서는 ALIAS나 테이블 이름과 같은 접두사를 붙일 수 없다.
(부서.부서번호 → 부서번호) 07 ③, ④ 조건절에 해당하는 결과집합이 없다고 에러가 발생하지는 않는다.
그리고 공집합에 NVL 함수를 사용한다고 값이 얻을 수 있는 것은 아니다. 08 ② 뷰(View) 안에 rownum을 사용하면 뷰 머징(View Merging)을 방지하는 효과가 나타난다. 09 ③ 윈도우 함수를 이용한 누적 합계(RUNNING SUMMARY)를 구하는 SQL이다. 10 ① GROUP BY절이 없기 때문에 결과건수는 항상 1건이다.
해당 SQL문에서는 조인 조건의 부재로 결과 건수가 아니라 답 자체가 틀려질 수 있다.
즉, Cartesian Product으로 인해 합계가 틀려질 수 있다. 11 RANK RANK 함수는 ORDER BY를 포함한 QUERY 문에서 특정 항목(칼럼)에 대한 순위를 구하는 함수이다.
이때 특정 범위(PARTITION) 내에서 순위를 구할 수도 있고 전체 데이터에 대한 순위를 구할 수도 있다.
또한 동일한 값에 대해서는 동일한 순위를 부여하게 된다. 12 ② (직급의 Selectivity) × (부서의 Selectivity) × (전체 로우 수) = 1/4 × 1/5 × 1,000 = 50 13 ④ Local 인덱스이므로 t_idx의 파티션 키는 테이블과 똑같이 a 칼럼이다.
그리고 파티션 키가 인덱스 선두 칼럼이 아니므로 NonPrefixed에 해당한다. 14 ② 1, 4번은 5번째와 6번째 레코드가 rnum으로 똑같이 5를 부여받기 때문에 HireDate 순으로 6개 레코드가 선택된다.
참고로, 7번째 레코드는 각각 7과 6을 부여받는다
3번은 서브쿼리에서 5개 레코드가 선택되지만, 메인쿼리와 조인하고 나면 최종적으로 6개 레코드가 선택된다.
2번은 HireDate 순으로 5개 레코드가 선택된다 15 POSITION IS NULL 아래 NVL 함수와 ISNULL 함수를 사용한 SQL 문장은 벤더 공통적으로 CASE 문장으로 표현할 수 있다.
본 문제는 CASE 표현 중 SEARCHED_CASE_E-PRESSION에 들어갈 조건을 문의한 것임
CASE
WHEN CONDITION THEN RETURN_EXPR
ELSE 표현절
END 16 ② 두 SQL의 결과는 동일하며, OLTP 환경이냐 DW 환경이냐를 불문하고 두 번째 SQL이 더 효율적이다. 17 80 Buffer Cache Hit Ratio = 100 × (1 – disk / (query+current)) 18 ③ 칼럼끼리 연산할 때 null을 포함하면 결과는 null이다.
레코드끼리 연산할 때 null을 포함하면 결과가 null이 아니며, 이유는 null을 연산에서 제외하기 때문이다. 19 ④ 선행(Driving) 집합은 주어진 조건절에 따라 Full Table Scan이 유리할 수도 있다. 20 ④ 필요한 칼럼이 모두 인덱스에 포함돼 있을 때만 사용 가능한 것은 Index Fast Full Scan의 특징이다. 21 ①, ③ 테이블 Alias가 있은 상황에선 반드시 Alias를 사용해야 한다. 22 ④ 실행계획 상 위 쪽에서 아래 쪽으로 조인이 진행된다.
NL 조인의 경우 위쪽에 있는 Outer 집합에서 출력된 결과 건수(Rows)만큼 Inner 집합으로 조인 시도가 일어난다. 23 ③ 7번 라인에 대한 Row Source를 보면, 20개 블록을 읽어서 120개 로우를 반환하므로 굳이 인덱스를 사용하도록 튜닝하지 않아도 된다.
9번 라인에 대한 Row Source만 보고 Left Outer Join이 불필요하다고 판단할 수 없다.
10~11번 라인 조인 칼럼에 인덱스가 있는데도 옵티마이저가 이를 사용하지 않고 Full Table Scan으로 처리한 이유는,
NCODE_NO 필터링을 위해 다량의 테이블 랜덤 액세스가 발생하기 때문이다.
인덱스 뒤에 NCODE_NO만 추가해도 성능이 많이 개선되겠지만,
순서까지 바꿔 [NCODE_NO + DEII_DT] 순으로 구성하는 것이 최적이다.
14번 라인의 ORDER BY를 제거하면 결과집합의 출력순서가 달라질 수 있다. 24 ② ‘가’를 수행하고’다’를 수행하기 전에 commit을 수행하면, ‘가’에서 삭제된 빈 공간을 ‘다’에서 재사용하므로 Index Skew 현상을 방지할 수 있다. 25 ②, ③ Like, Between, 부등호 같은 범위검색조건이더라도 선행 칼럼이 누락없이 모두 ‘=’ 조건으로 제공되면 인덱스 스캔 범위를 줄이는데 기여한다. 26 ④ 주어진 조건을 만족하는 건이 없다. 만약 SQL에서 GROUP BY절을 사용하지 않았다면 4번이 정답이다. 27 ③ b.deptno = 20이고 a.deptno = b.deptno이므로 a.deptno = 20이다. 따라서 위 두 SQL의 처리 결과는 동일하다. 28 ① Stored Module(ex: PL/SQL, LP/SQL, T-SQL)로 구현 가능한 기능은 ②,③,④ 세가지이며,
① 데이터의 무결성과 일관성을 위해서 사용자 정의 함수를 사용하는 것은 트리거의 용도이다. 29 ② 기본 인덱스 = 기본키 인덱스(PK)는 UNIQUE & NOT NULL의 제약조건을 가진다.
보조 인덱스는 NON UNIQUE 성격을 가질 수 있다.
자주 변경되는 속성은 인덱스로 적절하지 않다. 30 ② Oracle 계층형 질의에서 루트 노드의 LEVEL 값은 1이다. 31 ① 서브쿼리를 사용한 경우, 질의 결과는 항상 메인쿼리 레벨과 동일하다. 32 ③ 익스텐트 내 블록들은 서로 인접하지만, 익스텐트끼리 서로 인접하지는 않는다. 33 ④ 슈퍼타입과 서브타입을 변환하는 방식에서는 수직분할과 수평분할 방식이 존재하지 않는다. 34 ②, ④ 스칼라 서브쿼리의 결과는 1칼럼의 1건이다. 35 ③ NULL은 공백문자(Empty String) 혹은 숫자 0과 동일하지 않다. 36 ④ Oracle에서 Program Global Area는 프로세스에 종속적인 고유 데이터를 저장해 두는 메모리 공간이며,
다른 말로 Private Global Area, Process Global Area라고도 한다. SQL Server의 Procedure Cache는 SQL과 실행계획,
저장형 함수/프로시저를 캐싱해 두는 메모리 공간이다. 37 ①, ④ 바인드 변수를 사용하더라도 칼럼 히스토그램을 제외한 나머지 통계정보는 활용할 수 있다.
그리고 바인드 변수 Peeking(또는 Parameter Sniffing) 기능은 오히려 부작용이 많아 사용을 꺼리는 추세고,
따라서 바인드 변수 사용에 따른 부작용을 해소하려고 각 DBMS가 아직 노력 중이다. 38 ①, ④ 두 SQL의 결과가 같더라도 SQL 형태에 따라 수행속도가 크게 다를 수 있다.
실행계획에 가장 큰 영향을 미치는 것은 조건절이다. 39 ②, ③ 인덱스는 기본적으로 오름차순(Ascending)으로 정렬된다.
따라서 order by 칼럼 중 일부만 내림차순일 때는 인덱스로 정렬을 대체할 수 없다. 따라서 ①은 정답이 될 수 없다.
인덱스 뒤쪽 칼럼이 order by 절에 사용된 경우, 그 앞쪽 인덱스 칼럼이 모두 ‘=’ 조건이어야 정렬을 대체할 수 있다.
따라서 ④번도 정답이 될 수 없다. 40 ① Oracle 기준 : 인덱스 키와 PK 이외의 칼럼을 참조하면 테이블 액세스가 발생한다.
SQL Server 기준 : Non-Clustered Index 키와 Clustered Index 키 이외의 칼럼을 참조하면 테이블 액세스가 발생한다. 41 ④ 인덱스 선두 컬럼이 Like, Between, 부등호 같은 범위검색 조건일 때 SQL을 Union All로 분기하면,
인덱스에서 같은 범위를 2번 스캔하기 때문에 비효율이 2배로 증가한다. 42 ③ nologging 옵션은 insert 문장에만 효과가 있으며, update나 delete문에 대해 로깅을 남기지 않는 방법은 제공되지 않는다. 오라클에서의 nologging 기능의 올바른 사용방법은 다음과 같다. alter table t nologging; insert –+ append — into t select … from …; 또는 insert –+ parallel(t 2) — into t select … from …; 아래와 같이 CTAS 문장으로 테이블을 생성하면서 nologging 옵션을 주어도 같은 효과가 나타난다. create table t nologging as select … from … ; 그 외, SQL*Loader에서 direct=TRUE 옵션을 사용하는 방법도 있다. 참고로, 아래와 같이 힌트를 사용하는 것은 올바른 사용방법이 아니다. (nologging 힌트는 존재하지 않는다.) insert –+ nologging — into t select … from … ; 아래와 같이 테이블 옆에 nologging을 지정하는 것도 무용지물이며, 이 경우 nologging은 테이블 Alias 역할을 할 뿐이다. insert into t nologging select … from … ; DML 성능을 높이기 위해 생각해 볼 수 있는 또 다른 방안은, Target 테이블의 인덱스를 제거했다가 나중에 다시 생성하는 것이다. 왜냐하면, DML 성능이 저하되는 가장 큰 원인 중 하나가 인덱스 관리에 있기 때문이다. 예를 들어, 인덱스가 3개 달린 테이블에 100만 건을 Insert 하려면 테이블 외에 인덱스에도 총 300만 개 레코드를 Insert 해야 한다. 인덱스는 그 특성상 정렬상태를 유지해야 하기 때문에 Freelist에 의해 관리되는 테이블에 Insert 하는 것보다 훨씬 부하가 크다. 따라서 Insert나 Delete의 경우, 전체 인덱스를 Drop(또는 Unusable 상태로 변경)했다가 작업 완료 후 다시 생성하는 것을 고려해 볼 수 있다. Update의 경우는, Update되는 컬럼을 포함하는 인덱스를 제거했다가 나중에 다시 생성하는 것을 고려해 볼 수 있다. 단, 인덱스를 재생성하는 비용도 만만치 않으므로 전체 테이블 건수 중 Insert/ Update / Delete 되는 건수의 비중을 따져본 후 결정해야 한다. 43 ③ 실행계획 즉, 실행방법이 달라진다고 해서 결과가 달라지지는 않는다. 44 ① 인덱스 생성 SQL 문장은 다음 포맷으로 만들어진다.
CREATE INDEX 인덱스명 ON 테이블명 (인덱스로 사용되는 칼럼 LIST); 45 ① NULL 값을 조건절에서 사용하는 경우 IS NULL, IS NOT NULL이란 키워드를 사용해야 한다. 46 ②, ④ 1. Driving Table의 데이터 양이 가장 큰 영향을 주는 조인 방식이다.(NLJ)
NLJ는 조인 테이블의 순서에 따라 일의 양이 변하므로 가장 드라이빙 테이블의 영향을 많이 받는다.
HJ도 데이터 대상이 적은 테이블을 드라이빙 테이블로 사용하는 것이 유리하다.
2. 조인 Key에 인덱스가 아닌 Function을 적용한다.(HJ)
HJ는 조인 Key를 만들기 위해 Hash 함수를 사용하다.
3. 조인 조건의 인덱스의 유무에 영향 받지 않지만 Sort가 필요하다.(SMJ)
SMJ는 조인 조건을 확인하기 위해 데이터 정렬이 꼭 필요하다.
4. 크기 차이가 나는 두 집합의 데이터를 처리하는데 장점이 있고, Sort가 일어나지 않는다.(HJ)
크기가 차이 나는 두 집합의 데이터를 처리하는데 적합하고,
SORT를 할 필요가 없기 때문에 일반적으로 SMJ보다 효과적이다. (HW 자원 사용 많음)
최초작성자 : 강정식
최초작성일 : 2013년 09월 07일
이 문서는 오라클클럽 오라클 성능 트러블슈팅 스터디 모임에서 작성하였습니다.
이 문서의 내용은 DBGUIDE의 퀴즈게시판을 참고하였습니다.
문서정보
[SQLP] PUSH PREDICATE 문제 / SQLP기출 / SQLP실기 / SQLP서술 17-1
제 포스팅 제목 보시다면
17-1, 14-2 이렇게 적혀 있잖아요.
이건
17-1 : SQLP 17회 서술식1번문제
14-2 : SQLP 12회 서술식2번문제
을 의마합니다.
그럼 이번 포스팅은 17-1이니 참고하세요.
이겁니다. 같은 문제 나왔습니다.
이전에 나왔던 문제가 또 나왔습니다.
숫자하나 안바뀌구요.
문제에 대한 포스팅은 아래로 대체를 할께요.
http://blog.naver.com/oracledo/220412608959
여기서는 한가지 포인트만 다시 정리해 보겠습니다.
원래 이 문제의 포인트는
1. 최적의 인덱스 구성.
2. 조인순서 및 조건절Pushing.
인덱스는 아래 구성되어있는게 최적이라는 가정하여
2번 포인트를 가지고 얘기를 해보고자 합니다.
자 그럼 문제입니다.
(문제) 튜닝하시오.(인덱스 수정 불필요)
<전제조건>
[고객(emp_p)] 테이블 70,000건, 고객코드(empcd) ‘z0005’ 은 0.5% 분포도를 가진다. [주문(order_p)] 테이블은 1,500,000건<인덱스구성>
create index idx_emp_p_01 on emp_p(empcd);
create index idx_order_p_01 on order_p(empid, orderdt);
매우 중요한 해설입니다. 한글자 한글자 다 이해가 되야합니다. 이상한 부분있으면 댓글달아주세요…
(trace 해설)
실행 순서입니다.
5 – 4 – 6 – 3 – 7 – 2 – 1
⑤ – ④ – ⑥ – ③ – ⑦ – ② – ①
⑤ 에서 idx_order_p_01 인덱스를 FULL SCAN 하여 ④ TABLE ACCESS 했습니다. 이때 8538건 이네요. 왜일까요?
(empid, orderdt) 로 구성되어있는 인덱스에 EMPID 조건이 없어서 인덱스를 FULL SCAN했습니다. ORDERDT 가 FILTER 로 풀려서 건수는 8538을 가져왔네요. PREDICATE INFO 를 보더라도 ⑤엔 EMPID가 없습니다.
INDEX를 효율적으로 못썼지요….(⑦에서 필터되고 있음)
CR을 보면 인덱스에선 5223블록, 테이블에선 8535블록(13758-5223) 을 읽었습니다.
※ 참고로 NESTED LOOPS 는 한건 한건 ACCESS하는 것이 기본입니다. 예를 들어 ② 에서 8538건이 다 모인 다음 ③과 조인하는 것이 아닌 한건 한건 ACCESS 합니다.
(ORACLE 버젼이 올라갈수록 다양한 로직이 추가되었다. BATCH I/O 등 은 제외하고 설명합니다.)
④의 결과와 idx_emp_p_01 인덱스를 RANGE SCAN한 결과(⑥)를 NESTED LOOPS JOIN(③) 하고 있습니다.
자세히 보면,
idx_emp_p_01 인덱스는 8블록만 읽었는데 8538번 조인을 수행하는 과정에서 2988300 건이 나왔습니다.
즉, 2988300 / 8538 = 350 는 EMPCD 조건(z0005)에 해당 건 350건이라는 말입니다.
8538건을 350건과 조인을 하여 2988300 이라는 ROW가 나오게 된겁니다!!!
다시 말하지만, 8538건은 ORDERDT만으로 FILTER되어있습니다. EMPCD가 ‘z0005’ 인 EMPID 까지 FILTER 되어야 비효율이 없을 것 입니다.
이제 ③과 ⑦ 이 NESTED LOOPS JOIN(②) 합니다. 2988300 건과 EMP_P테이블을 조인하는데
PREDICATE INFO 보시면 filter(“EMPID”=”B”.”EMPID”) 라고 있습니다 이 얘기는
조인을 시도할 때 필요없는 EMPID는 걸러낸다는 것입니다. 그랬더니…..조인을 46번 했습니다…
2988300 건 중에 46번 조인에 성공했다는 것입니다….
그냥 보기에도 얼마나 비효율인지 보이시죠?
GROUP BY가 있어서 ①에서 HASH GROUP BY 를 실행한 결과, 42건만 나왔습니다.
이것을 어떻게 튜닝할까요? 두가지 방법을 설명하겠습니다.
첫번째. 포인트-> 조인순서를 바꾼다.
두번째. 조건절 PUSHING 을 이용한다. (PUSH_PRED 힌트)
첫번째 방법입니다. leading(b) use_nl(a) 및 인덱스 힌트를 시도합니다.
해설갑니다. 천천히 따라오세요.
실행순서입니다.
5 – 4 – 6 – 3 – 7 – 2 -1
⑤ – ④ – ⑥ – ③ – ⑦ – ② – ①
이번엔 ORDER_P가 아닌 EMP_P를 먼저 읽습니다. ⑤ EMPCD = ‘z0005’ 인것이 access로 풀려서 idx_emp_p_01 를 RANGE SCAN 하여 350건으로 추렸습니다. (70000건중 0.5%) EMP_P 테이블에서 b.empnm, b.addr, b.phone 가 필요해 테이블 ACCESS를 합니다.
딱 350건만 합니다.(④)
포인트가 여깁니다.
④와 ⑥으로 조인을 시도할 때 350 건으로 IDX_ORDER_P_01 로 조인합니다.(③) Predicate info 보시면 index 구성과 동일하게 empid, orderdt로 access 하고 있습니다. 그리하여, 46건만 조인을 한겁니다. 위와 비교해 보면 cr로 현격하게 줄어들었습니다. index를 효과적으로 쓰고 있기 때문이죠.sum(orderpric) price, sum(orderqty) qty, max(orderdt) 때문에 테이블 access는 46번 합니다.(⑦)
뭐 마지막에group by 는 동일하죠 42건이 나왔네요.
두번째 방법은 다음에 포스팅 할께요…
자세한 설명이 있으면 좋을 것 같아서요. 조건절 PUSHING 정리하면서 설명하겠습니다!!
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