Top 27 비트 맵 인덱스 All Answers

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[오라클 기초 강좌] 26 – 인덱스 종류 및 활용 – 인덱스 생성/변경/삭제, Unique Index, Non-Unique Index, Bitmap Index

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[Oracle] 오라클 인덱스 구조 – Bitmap Index, 비트맵 인덱스

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Summary of article content: Articles about [Oracle] 오라클 인덱스 구조 – Bitmap Index, 비트맵 인덱스 Bitmap Index (비트맵 인덱스). – Key 값에 중복이 없고, Key 값 별로 하나의 비트맵 레코드를 가짐. – 비트맵 상의 각 비트가 하나의 테이블 레코드 … …
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[Oracle] 오라클 인덱스 구조 – Bitmap Index 비트맵 인덱스 본문

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Summary of article content: Articles about CH01. 인덱스 원리와 활용 – 09. 비트맵 인덱스 개념적으로 비트맵 인덱스는 키 값에 중복이 없고, 키 값 별로 하나의 비트맵 레코드를 갖습니다. 그리고 비트맵 상의 각 비트가 하나의 테이블 레코드와 … …
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CH01. 인덱스 원리와 활용 - 09. 비트맵 인덱스 — CH01. 인덱스 원리와 활용 – 09. 비트맵 인덱스

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Summary of article content: Articles about Char :: 비트맵 인덱스 마지막 단계에서는 정렬된 인덱스 엔트리들을 단순히 B-tree구조로 삽입한다. 문제 4,5) Bitmap INDEX 액세스. Bitmap 인덱스를 실제로 액세스하여 결과값 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for Char :: 비트맵 인덱스 마지막 단계에서는 정렬된 인덱스 엔트리들을 단순히 B-tree구조로 삽입한다. 문제 4,5) Bitmap INDEX 액세스. Bitmap 인덱스를 실제로 액세스하여 결과값 … 1. 왜 비트맵이 만들어졌을까? 2. 왜 비트 인덱스라고 안하고 비트맵 인덱스라고 했을까? 3. 비트맵 인덱스 생성절차 까다롭지 않나? 4. 비트맵 인덱스를 쓰면 왜 빠른 결과를 나타내는데 왜? 5. 한 테이블에 여..
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Summary of article content: Articles about 데이터베이스 성능(튜닝)_비트맵 인덱스 Bitmap Index = Index key value + Start Row + End Row + Bitmap 엔트리. 구분, B-트리, 비트맵 인덱스. 구조특징, Root block, branch block, … …
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Summary of article content: Articles about 오라클 인덱스, Bitmap 인덱스(Bitmap Indexes) CREATE BITMAP INDEX 명령으로 Bitmap 인덱스를 생성하면 비트리 인덱스처럼 트리구조를 만들고 리프블럭에 값들을 비트로 변환하여 저장 합니다. B*Tree … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 오라클 인덱스, Bitmap 인덱스(Bitmap Indexes) CREATE BITMAP INDEX 명령으로 Bitmap 인덱스를 생성하면 비트리 인덱스처럼 트리구조를 만들고 리프블럭에 값들을 비트로 변환하여 저장 합니다. B*Tree … OJC,OJCEDU,OJC.ASIA,오라클초보에서Schema Object까지,PL/SQL힌트튜닝,오라클자바교육,자바학원교육,오라클학원교육,닷넷학원교육,안드로이드교육,오라클자바학원,오라클자바커뮤니티교육센터,ORACLE12실무교육, JAVA8실무교육, 스프링4 실무교육학원, 자바8실무교육학원, 오라클12실무교육학원,오라클학원,자바학원,닷넷학원,안드로이드학원,스마트폰앱개발학원,개발자실무교육,프로그래머실무교육,오라클자바,빅데이터,오라클자바커뮤니티,자바커뮤니티,오라클커뮤니티,하둡, ORACLE, JAVA, BigData, HaDoop, ORACLEJAVA, .NET, 닷넷, C#, ASP.NET교육, C#교육,오라클교육, 자바교육, 빅데이터교육, 하둡교육, 빅데이터학원, 하둡학원, Android, 안드로이드강좌, 안드로이드교육, 아이폰강좌,아이폰교육,SQL강좌, BigData학원, Hadoop학원, BigData교육, HaDoop교육, SQL교육, Spring교육,Struts교육,Spring3, Spring3.2, AJAX교육, jQUERY교육, HTML,JAVASCRIPT,HTML5,jQUERY실무교육,jQUERY Mobile, 제이쿼리모바일, 오라클,자바,닷넷,안드로이드,아이폰,오라클자바교육,오라클교육,자바교육,닷넷교육,Ajax, jQueryOJC,OJCEDU,OJC.ASIA,오라클초보에서Schema Object까지,PL/SQL힌트튜닝,오라클자바커뮤니티교육센터,자바학원교육,오라클학원교육,닷넷학원교육,오라클자바,안드로이드학원,오라클학원,자바학원,닷넷학원,안드로이드학원,스마트폰앱개발학원,ORACLE12실무교육, JAVA8실무교육, 스프링4 실무교육학원, 자바8실무교육학원, 오라클12실무교육학원,개발자실무교육,프로그래머실무교육,빅데이터, 오라클자바강좌, 하둡, 하둡교육, 오라클자바교육, 닷넷교육, 빅데이터교육, 자바오라클, C#교육, ASP.NET교육, BigData, HaDoop, ORACLEJAVA, 오라클강좌팁, 자바강좌팁, BigData교육, HaDoop교육, HTML,JAVASCRIPT,HTML5,jQUERY실무교육,빅데이터학원, jQUERY Mobile, 제이쿼리모바일,하둡학원, 오라클,안드로이드, Android, 자바,오라클닷넷,닷넷,아이폰,안드로이드 교육,강좌, BigData학원, HaDoop학원, ORACLE, JAVA, ORACLEJAVA, STRUTS, SPRING, ANDROID, IOS#비트맵인덱스, #bitmap인덱스, #오라클인덱스, #인덱스, #INDEX오라클 인덱스, Bitmap 인덱스(Bitmap Indexes)테이블의 컬러 컬럼이 BLUE, GREEN, RED, BLACK 4가지의 값을 가진다고 했을 때, 컬럼에 유일한 값이 몇개 되지 않으면 컬럼의 카디널리티cardinality가 낮다고 합니다. 이러한 컬럼에 적합한 인덱스가 Bitmap 인덱스bitmap indexes 입니다.정보저장의 최소단위인 …
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오라클 인덱스 Bitmap 인덱스(Bitmap Indexes)

오라클 인덱스, Bitmap 인덱스(Bitmap Indexes)

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Summary of article content: Articles about [오라클] 인덱스의 원리 및 개념과 종류(B-TREE, BITMAP INDEX) :: 개발/일상_Mr.lee BITMAP INDEX는 데이터의 값이 종류가 적고 동일한 데이터가 많을 경우에 사용 합니다. 이름처럼 데이터가 어디 있다는 지도정보를 Bit로 표시합니다. …
Most searched keywords: Whether you are looking for [오라클] 인덱스의 원리 및 개념과 종류(B-TREE, BITMAP INDEX) :: 개발/일상_Mr.lee BITMAP INDEX는 데이터의 값이 종류가 적고 동일한 데이터가 많을 경우에 사용 합니다. 이름처럼 데이터가 어디 있다는 지도정보를 Bit로 표시합니다. 안녕하세요. 오늘은 인덱스에 대해 포스팅하겠습니다. 오라클을 기준으로 하여 설명할 것 입니다 인덱스 개념 및 원리 인덱스의 개념 어떤 데이터가 어느 위치에 있다는 정보를 가진 주소록 같은 개념 입니다. 인..서로 좋은정보 주고 받았음 좋겠습니다.
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[오라클] 인덱스의 원리 및 개념과 종류(B-TREE, BITMAP INDEX) :: 개발/일상_Mr.lee

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Summary of article content: Articles about 오라클 비트맵 인덱스 BITMAPPED INDEX – DBA의 정석 … 오라클 비트맵 인덱스. Datawarehousing환경 과End-User-Computing환경등에서 필요한RDBMS의 첨단Indexing Access기법으로 경쟁사에서는Bitwised Index를 발표하고 … …
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오라클 비트맵 인덱스 BITMAPPED INDEX – DBA의 정석

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Summary of article content: Articles about 권순용의 DB 이야기 : 비트맵 인덱스의 변경과 생성 – DATA ON-AIR · 비트맵 인덱스는 DML이 많은 테이블에서 블록 레벨 락에 의한 DML 속도 저하가 발생할 수 있다. · 분포도가 낮은 컬럼에 적용해도 성능 저하가 발생한다 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 권순용의 DB 이야기 : 비트맵 인덱스의 변경과 생성 – DATA ON-AIR · 비트맵 인덱스는 DML이 많은 테이블에서 블록 레벨 락에 의한 DML 속도 저하가 발생할 수 있다. · 분포도가 낮은 컬럼에 적용해도 성능 저하가 발생한다 … ◎ 연재기사 ◎ ▷ 권순용의 DB 이야기 : 서브셋과 수퍼셋 ▷ 권순용의 DB 이야기 : 인덱스의 핵심인 ROWID 이해 ▷ 권순용의 DB 이야기 : ROWID 이용 ▷ 권순용의 DB 이야기 : 인덱스란 무엇인가 ▷ 권순용의 DB 이야기 : SQL 작성 시 ROWID 이용 ▷ 권순용의 DB 이야기 : SQL 작성 시 ROWID 활용 ▷ 권순용의 DB 이야기 : 인덱스 종류 이해 ▷ 권순용의 DB 이야기 – B*TREE 인덱스의 이해 ▷ 권순용의 DB 이야기 : B*TREE 인덱스의 고려사항과 비트맵 인덱스 ▶ 권순용의 DB 이야기 : 비트맵 인덱스의 변경과 생성 ▷ 권순용의 DB 이야기 : 리버스 키 인덱스의 개념 권순용의 DB 이야기 비트맵 인덱스의 변경과 생성 오라클 데이터베이스(DB)가 지원하는 인덱스 중 가장 광범위하게 쓰이는 B*TREE 인덱스에 이어 비트맵(Bitmap) 인덱스를 살펴본다. B*TREE 인덱스와는 어떤 차이가 있는지 살펴보고 알아두면 유용한 팁도 소개한다. 비트맵 인덱스은 데이터 변경 시 B*TREE 인덱스와는 다른 점이 있다. B*TREE 인덱스는 변경되는 인덱스 엔트리에만 영향을 주는 반면, 비트맵 인덱스는 모든 비트맵에 영향을 끼친다는 것 바로 이점이다. 비트맵 인덱스의 변경 비트맵 인덱스는 비트값들을 압축해 리프 블록에 저장한다. 이 덕분에 작은 크기에 더 많은 비트맵을 저장할 수 있는 이점이 있다. 그러나 해당 비트값이 변경돼야 할 때에는 얘기가 달라진다. 압축된 각 컬럼 값의 비트맵을 압축 해제하고, 각각의 인덱스 비트맵을 모두 변경해야 하기 때문이다. 이때 리프 블록 레벨의 락(Lock)이 발생된다. 해당 테이블에 변경이 발생하는 경우 많은 부하가 뒤따르는 구조인 것이다.<그림 2>처럼 <이현희, 여자>라는 데이터가 테이블에 삽입(Insert)되면 비트맵 인덱스에도 < 이현희, 여자>에 대한 비트맵이 추가된다. B*TREE 인덱스처럼 <이현희, 여자>를 인덱스 엔트리에 삽입하는 것이 아니라 모든 컬럼 값의 비트맵에 해당 데이터의 비트값을 추가한다. 데이터 삽입 시 인덱스에 해당 값만 저장하는 게 아니라 모든 비트맵을 변경해야 하다보니 성능 저하가 발생하게 된다. 이는 데이터의 삽입뿐 아니라 업데이트(Update), 삭제(Delete) 시에도 동일하다. 그러므로 비트맵 인덱스는 DML(Data Manipulation Language)이 많은 테이블에는 적합하지 않다. 비트맵 인덱스의 생성 비트맵 인덱스는 어떻게 생성하면 될까 생성 방식은 B*TREE 인덱스와 거의 유사하다. 단지 생성 시 옵션을 선택해야 할 뿐이다. <리스트 1> 비트맵 인덱스 생성SQL> CREATE BITMAP INDEX DEPT_IDX ON DEPT (DNAME); <리스트 1> SQL 문으로 비트맵 인덱스를 생성할 수 있다. 생성 시 create_bitmap_area_size 매개변수에 설정된 값만큼 메모리를 사용하게 된다. 노트 SQL을 최적화하다 보면 비트맵 인덱스로 SQL을 최적화해보려는 유혹이 생기곤 한다. 물론 비트맵 인덱스를 이용해 최적화할 수도 있다. 그러나 실제로 최적화의 효과를 얻는 경우는 극히 드물다. SQL 최적화는 인덱스의 종류를 선택해 최적화는 경우보다 SQL 자체에서 최적화의 길을 찾는 것이 더 바람직하다. 지금부터는 비트맵의 장단점에 대해 알아보자. 이를 명확히 이해해야만 어떤 경우에 비트맵 인덱스를 써야할지 알 수 있을 것이다. 비트맵 인덱스의 장점 비트맵 인덱스는 인덱스 크기가 작다는 점, 그리고 분포도가 낮은 컬럼에 유리한 강점을 가지고 있다.· 비트맵으로 인덱스 값을 관리하고 해당 비트맵을 압축하므로 B*TREE 인덱스보다 작은 용량을 차지한다.· 데이터 웨어하우스(Data Warehouse, 이하 DW)처럼 대용량이고 분포도가 낮은 컬럼에 사용하는 게 효과적이다. DW 등의 시스템에서는 통계 데이터를 추출하기 위해 분포도가 낮은 컬럼에 대해서도 많은 액세스를 수행한다. 예컨대 연령별 월 사용금액을 추출할 경우 연령이라는 컬럼 자체는 분포도가 낮다. 이 경우 비트맵 인덱스으로 상당한 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 노트 앞서 비트맵 인덱스는 분포도가 낮은 컬럼에 사용할 때 효과적이라고 밝혔다. 이는 인덱스 스캔에 해당한다. 인덱스 스캔 후 테이블을 액세스할 때에는 일반 B*TREE 인덱스와 동일한 랜덤 액세스가 발생한다. 비트맵 인덱스의 단점 비트맵 인덱스는 B*TREE 인덱스 대비 동일한 데이터에 있어 인덱스 크기가 더 작다. 분포도가 낮은 컬럼에 유리한 강점을 가졌는데, 단점은 무엇일까.· 비트맵 인덱스는 DML이 많은 테이블에서 블록 레벨 락에 의한 DML 속도 저하가 발생할 수 있다.· 분포도가 낮은 컬럼에 적용해도 성능 저하가 발생한다.DML이 많거나 컬럼의 분포도가 높은 경우 B&TREE 인덱스는 이용하는 게 바람직하다. 컬럼의 분포도가 높다는 것은 관리해야 할 비트맵의 개수가 많음을 의미한다. 비트맵 인덱스는 비트맵이 많으면 성능을 보장하기 어려운 태생적 한계를 가지고 있다. 따라서 기수(Cardinality)가 낮은 컬럼에 비트맵 인덱스를 써야 한다.또 DML이 발생하면 압축돼 있는 비트맵의 압축을 해제하고 변경한 후 다시 압축해야 한다. 이러한 작업을 모든 비트맵에 수행해야 하므로 DML이 많은 테이블에 비트맵 인덱스를 쓰는 것은 바람직하지 않다. 출처 : 마이크로소프트웨어 10월호 제공 : 데이터 전문가 지식포털 DBguide.net
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권순용의 DB 이야기 : 비트맵 인덱스의 변경과 생성 – DATA ON-AIR

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Bitmap Index, 비트맵 인덱스

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Bitmap Index (비트맵 인덱스)

– Key 값에 중복이 없고, Key 값 별로 하나의 비트맵 레코드를 가짐

– 비트맵 상의 각 비트가 하나의 테이블 레코드와 매핑

row#0( 8001) flag: ——, lock: 0, len=35 col 0; len 2; (4): 42 4c 55 45 → 키 값 : BLUE col 1; len 6; (6): 01 00 9f 4c 00 00 → 시작 RowID col 2; len 6; (6): 01 01 a4 03 01 47 → 종료 RowID col 3; len 15; (15): 00 c1 ae bb fa 02 c1 a1 10 c1 94 19 c2 dc 07 → 비트맵

– 시작 RowID와 종료 RowID만 갖고 있다가 테이블 액세스가 필요할 때면 각 비트가 첫번째 비트로부터 떨어져 있는 상대적인 거리를 이용해 RowID 값을 환산 (오라클이 한 블록에 저장할 수 있는 최대 레코드 수를 이용해 계산)

Key 값의 수가 많을 때

– Key 값의 수가 너무 많아 한 블록에 모두 담지 못할 경우 B*Tree 구조를 사용

– Key 값의 수가 많을수록 인덱스 높이 증가

– B*Tree 인덱스보다 더 많은 공간을 차지할 수 있어 비효율적

Key 값별로 Row 수가 많을 때

– Row 수가 너무 많아 한 블록에 모두 담지 못하는 경우 두 개 이상의 블록에 저장

– 한 블록에 적어도 2개 비트맵 레코드가 담기도록 잘라서 저장

(한 블록에 저장 가능한 start RowID, end RowID → 1~50 이라고 했을 때 1~25/26~50 으로 잘라서 저장한다는 말?)

비트맵 인덱스 활용

– Distinct Value 개수가 적을 때 효율적

– 적은 용량을 차지하므로 인덱스가 여러개 필요한 대용량 테이블에 유용 (다양한 dimension을 가진 팩트성 테이블, DW)

– Lock에 의한 DML 부하가 심하므로(레코드 하나만 변경되더라도 해당 비트맵 범위에 속한 모든 레코드에 Lock이 걸림) OLTP성 환경에 부적합

– Table Random Access가 발생하는 건 B*Tree와 동일

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CH01. 인덱스 원리와 활용 – 09. 비트맵 인덱스

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인덱스는 키 값에 해당하는 테이블 레코드를 찾아갈 수 있도록 주소 정보를 제공합니다. 일반적으로 사용되는 B*Tree 인덱스는 테이블 레코드를 가리키는 rowid 목록을 키 값과 함께 저장하는 구조입니다.

테이블에 100개 레코드가 있으면 인덱스에도 100개 rowid를 키 값과 함께 저장합니다. rowid에는 중복 값이 없지만 키에는 중복 값이 있을 수 있습니다. 개념적으로 비트맵 인덱스는 키 값에 중복이 없고, 키 값 별로 하나의 비트맵 레코드를 갖습니다. 그리고 비트맵 상의 각 비트가 하나의 테이블 레코드와 매핑됩니다. 비트가 1로 설정돼 있으면 상응하는 테이블 레코드가 해당 키 값을 포함하고 있음을 의미합니다.

(1)기본구조

그림의 아래쪽이 색상 컬럼이 생성한 비트맵 인덱스를 표현한 것인데, 키 값이 BLUE인 첫번째 행을보면 4번째 7번째 9번째 비트가 1로 설정되어 있습니다. 따라서 상응하는 테이블 레코드의 색상이 BLUES 임을 확인할 수 있습니다.

블록 덤프를 통해 실제 비트맵 인덱스 내부 구조를 살펴보면 아래와 같습니다.

마지막 컬럼(col3)은 시작 rowid와 종료 rowid 구간에 속한 테이블 레코드와 매핑되는 비트맵입니다. 첫 번째 비트는 시작 rowid(col 1)가 가리키는 레코드와 매핑되고, 마지막 비트는 종료 rowid(col 2)가 가리키는 레코드와 매핑됩니다.

비트맵 인덱스는 이처럼 첫 번째와 마지막 비트의 rowid만을 갖고 있다가 테이블 액세스가 필요할 때면 각 비트가 첫 번째 비트로부터 떨어져 있는 상대적인 거리를 이용해 rowid 값을 환산합니다.

비트맵 위치와 rowid 매핑

데이터 블록은 한 익스텐트 내에서 연속된 상태로 저장되지만 익스텐트끼리는 서로 인접해 있지 않습니다. 심지어 다른 데이터 파일에 흩어져 저장되는데 , 어떻게 시작 rowid와의 상대적인 거리로 정확한 레코드 위치를 알아낼 수 있을까요?

오라클이 한 블록에 저장할 수 있는 최대 레코드 개수를 제한한다는 데서 힌트를 얻을 수 있습니다. 오라클의 표준 블록크기는 8,192바이트이고 1바이트 크기의 레코드라면 한 블록에 수천 개를 저장할 수 있을거 같지만 실제 테스트해보면 730개를 넘지 못합니다. 크기를 5바이트로 늘려도 한 블록당 730개를 넘지 않습니다.

이것을 보면 오라클은 한 블록에 저장할 수 있는 최대 레코드 개수를 제한하고 있습니다.

예를 들어, 위의 상품 테이블에 총 20개 블록이 할당되었다고 하겠습니다. 첫 번째와 두 번째 익스텐트에 각각 10개 블록이 있고, 하나의 테이블 블록이 가질 수 있는 최대 레코드 개수는 730이라고 하겠습니다. 이 테이블 색상 컬럼에 비트맵 인덱스를 만들면 오라클은 네 개 (BLUE,GREEN,RED,NULL)의 키 값에 각각 14,600(=730*20)개 비트를 할당(초기값은 0)

하고 값에 따라 비트를 설정합니다. 첫 번째 키 값을 예로 들면 ‘BLUE’인 레코드에 해당하는 비트를 모두 1로 설정합니다.

비트맵 인덱스를 스캔하면서 테이블 레코드를 찾아갈 때는 어떤식으로 할까요? 예를 들어 9,500번째 비트가 1로 설정돼 있으면 14번째 블록 10번째 레코드를 찾아가면 됩니다. (9500/730 = 13.01… 이므로 14번째블록에서 mod(9500,760) = 10으로 10번째 레코드를 확인할 수 있습니다.

키 값의 수가 많을 때

비트맵 인덱스는 키 값별로 하나의 레코드를 갖는데, 저장할 키 값의 수가 많을 때는 한 블록에 모두 담지 못합니다. 비트맵을 저장하기 위해 두 개 이상 블록이 필요해지면 오라클은 B*Tree 인덱스 구조를 사용하며, 값의 수가 많을수록 인덱스 높이(height)도 증가합니다. 하지만 이런구조면 B*Tree인덱스보다 더 많은 공간을 차지할 수 있어 비트맵 인덱스로 부적합합니다.

키 값별로 로우 수가 많을 때

한 블록 크기의 비트맵으로 표현할 수 없을 정도로 테이블 로우 수가 많을 때도 두 개 이상 블록이 필요해집니다.

예를 들어, ‘BLUE’값 하나에 대한 비트맵을 저장하기 위해 2+1/2 블록만큼의 공간을 필요로 한다면 아래와 같은 구조로 저장됩니다. 한 블록이 단 하나의 비트맵 레코드로 구성될 수 있지만 실제 테스트해 보면 ,한 블록에 적어도 2개 비트맵 레코드가 담기도록 잘라서 저장하는 것을 확인할 수 있습니다.

비트맵 압축

실제로 비트맵 인덱스는 여러가지 압축 알고리즘이 사용되기 때문에 서로 다른 rowid 범위를 갖습니다. 테이블 로우 수가 많고 키 값의 수도 많다면 완전히 0으로 채워진 비트맵 블록들이 생기는데, 오라클은 그런 블록들을 제거합니다. 비트맵 뒤쪽에 0이 반복되어도 이를 제거합니다. 그리고 앞, 뒤, 중간 어디든 같은 비트맵 문자열이 반복되면 checksum 비트를 두어 압축합니다. 이 때문에 각 비트맵이 가리키는 rowid 구간이 서로 달라지지만 시작 rowid와 종료 rowid만 알고 있으면 비트와 매핑되는 rowid를 계산하거나 다른 비트맵과 Bitwise 연산하는 데에는 전혀 지장이 없습니다.

(2) 비트맵 인덱스 활용

비트맵 인덱스는 성별처럼 Distinct Value 개수가 적을 때 저장효율이 매우 좋습니다. 그런 컬럼이라면 B*Tree 인덱스보다 훨씬 적은 용량을 차지하므로 인덱스가 여러 개 필요한 대용량 테이블에 유용합니다. Distinct Value 개수가 적은 컬럼일 때 저장효율이 좋지만 테이블 Random 액세스 발생 측면에서는 B8Tree 인덱스와 똑같기 때문에 그런 컬럼을 비트맵 인덱스로 검색하면 그다지 좋은 성능을 기대하기 어렵습니다. 스캔할 인덱스 블록이 줄어드는 정도의 성능 이점만 얻을 수 있습니다.

하나의 비트맵 인덱스 단독으로는 쓰임새가 별로 없지만 여러 비트맵 인덱스를 동시에 사용할 수 있다는 특징 때문에 대용량 데이터 검색 성능을 향상시키는 데에 큰 효과가 있습니다. 여러 개 비트맵 인덱스로 Bitwise 연산을 수행한 결과 테이블 액세스량이 크게 줄어든다면 극정인 성능 향상을 가져다 줍니다.

두 개 이상 비트맵을 이용한 AND 연산 뿐아니라 OR, NOT 연산도 가능합니다.

select * from 상품

where (크기 = ‘SMALL’ or 크기 is null)

and 색상 = ‘GREEN’

위의 쿼리를 수행한다 할때 ‘크기’ 컬럼 인덱스로부터 ‘SMALL’과 NULL에 대한 비트맵을 읽고, ‘색상’ 인덱스로부터 ‘GREEN’에 대한 비트맵을 읽어 그림과 같이 놓고 Bitwise연산을 수행하여 조건절을 만족하는 레코드를 찾을 수 있습니다.

비트맵 인덱스를 이용하면 null 값에 대한 검색도 가능합니다.

비트맵 인덱스는 여러 인덱스를 동시에 활용할 수 있다는 장점 때문에 다양한 조건절이 사용되는 정형화되지 않은 임의 질의가 많은 환경에 적합합니다. 하지만 비트맵 인덱스는 lock에 의한 DML부하가 심한 것이 단점입니다. 레코드 하나만 변경되더라도 해당 비트맵 범위에 속한 모든 레코드에 lock이 걸립니다. OLTP성 환경에 비트맵 인덱스를 쓸 수 없는 이유가 이것입니다. 즉 읽기 위주의 대용량 DW환경에 적합합니다.

(3)RECORDS_PER_BLOCK

오라클은 한 블록에 저장할 수 있는 최대 레코드 개수를 제한한다고 했습니다. 그래야 비트맵 위치와 rowid를 매핑할 수 있기 때문입니다. 그런데 실제 블록에 저장되는 평균적인 레코드 개수는 여기에 한참 못미치므로(블록수 * 730) 비트맵 인덱스에 낭비되는 공간이 많이 생깁니다. 이에 오라클은 블록에 저장될 수 있는 최대 레코드 개수를 사용자가 지정할 수 있는 기능을 제공합니다.

alter table [테이블 명] minimize records_per_block;

주의할 것은 블록당 레코드 개수가 정상치보다 낮은 상태에서 minize records_per_block명령을 수행하지 말아야한다는 사실입니다. 그럴 경우, 추가로 데이터가 입력되면서 블록마다 공간이 많이 생기고, 비트맵 인덱스가 줄어드는 것 이상으로 테이블 크기가 커지는 결과가 나옵니다.

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데이터베이스 성능(튜닝)

▣ 데이터베이스 성능(튜닝)_비트맵 인덱스

– 데이터에 해당하는 0, 1로 구성된 비트맵을 구성하고 있고, 비트맵의 조합에 의해서 데이터를 매핑하는 방식의 인덱스

– 트리기반 인덱스 대비, 저장공간 절약 및 연산 횟수 감소

– 테이블이 매우 크고 컬럼이 낮은 분포도를 가질 때 사용되며

넓은 범위의 대량 데이터 검색(의사결정시스템)에 유용

Bitmap Index = Index key value + Start Rowid + End Rowid + Bitmap 엔트리

구분 B-트리 비트맵 인덱스 구조특징 Root block, branch block, leaf block으로 구성되며,

인덱스 깊이를 동리하게 유지하는 트리 구조 키 값을 가질 수 있는 각 값에 대해 하나의

비트맵을 구성 사용환경 OLTP DW, Mart 등 검색속도 처리 범위가 좁은 데이터 검색시 유리 다중 조건을 만족하는 데이터 검색 시에 유리

(특히, 비정형 쿼리) 분포도 데이터 분포도가 좋은 컬럼에 적합

큰 분포도(Cardinality)를 갖는 테이블에 적합 데이터 분포도가 나쁜 컬럼에 적합

적은 분포도를 갖는 테이블에 적합 장점 입력, 수정, 삭제가 용이함 비트 연산으로 OR연산, NULL값 비교 등이 가능함 단점 처리 범위가 넓을 때 수행 속도 저하 전체 인덱스 조정의 부하로 입력, 수정, 삭제가 어려움

비트맵 인덱스 생성문법

SQL> CREATE BITMAP INDEX user_gender_idx

ON user

TABLESPACE bitmap_idx;

2019년 59번

정답 : 3번

Bitmap Index = Index key value + Start Rowid + End Rowid + Bitmap 엔트리

3)번 Salary 값이 50000~60000사이인 직원은 비트 단위 OR연산으로 검색 가능함

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