오라클 데이터베이스에서 테이블과 컬럼의 코멘트를 조회하려면 시스템 뷰를 활용할 수 있습니다.사용자의 권한과 조회 범위에 따라 다음과 같은 뷰를 사용할 수 있습니다DBA_TAB_COMMENTS: 데이터베이스의 모든 테이블에 대한 코멘트를 조회합니다.ALL_TAB_COMMENTS: 사용자가 접근할 수 있는 모든 테이블의 코멘트를 조회합니다.USER_TAB_COMMENTS: 현재 사용자가 소유한 테이블의 코멘트를 조회합니다.특정 테이블의 코멘트를 조회하려면 다음과 같은 SQL 문을 사용할 수 있습니다SELECT * FROM ALL_TAB_COMMENTS WHERE TABLE_NAME = '테이블명';컬럼의 코멘트를 조회할 때도 유사한 뷰를 사용할 수 있습니다DBA_COL_COMMENTSALL_COL_COMME..

오라클 19c는 빅데이터 환경에서의 연계 및 분석 성능을 극대화하기 위해 Apache Spark 및 Hadoop과의 통합을 강화하였습니다.이는 대량 데이터 처리, 실시간 분석, 분산 환경 지원을 필요로 하는 기업 환경에서 중요한 의미를 가집니다.Spark 및 Hadoop 통합 강화의 주요 내용오라클 19c는 빅데이터 플랫폼과의 원활한 연계를 위해 다음과 같은 기능을 개선했습니다.(1) Hadoop Distributed File System(HDFS) 직접 액세스오라클 데이터베이스에서 HDFS에 저장된 데이터를 직접 읽고 쓸 수 있는 기능이 추가됨.SQL을 통해 Hadoop에 저장된 데이터를 질의할 수 있으며, 이를 통해 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 간소화.기존에는 별도..

오라클 19c에서 제공하는 자동 인덱싱(Auto Indexing) 및 자동 SQL 튜닝(Auto SQL Tuning) 기능은 데이터베이스의 성능을 최적화하는 핵심 기술입니다. 자동 인덱싱(Auto Indexing)(1) 자동 인덱싱 개요오라클 19c의 자동 인덱싱(Auto Indexing) 기능은 실제 쿼리 실행 패턴을 분석하여 인덱스를 자동 생성, 모니터링, 유지보수하는 기능입니다.이를 통해 DBA의 개입 없이도 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다.(2) 특징쿼리 실행 계획을 지속적으로 분석하여 필요한 인덱스 자동 생성기존 인덱스와 비교하여 불필요한 인덱스는 자동 삭제 또는 비활성화인덱스 사용 패턴을 학습하여 자주 사용되는 경우만 유지자동으로 생성된 인덱스는 초기에는 가상 인덱스 형태로 적용 후 성능 검..

Oracle 19c는 Oracle Database 12c의 발전된 버전으로, 안정성, 성능, 보안 및 관리 기능이 향상되었습니다. 19c는 Oracle Database 12c의 장기 지원 버전(LTS, Long-Term Support)으로, 오랜 기간 유지보수가 보장됩니다.아래에서 주요 특징과 12c와의 차이점을 비교해 보겠습니다.Oracle 19c 주요 특징1. Autonomous Database (자율 운영 데이터베이스) 지원AI 및 머신러닝 기반으로 자동 튜닝, 패치 적용, 백업, 보안 등의 작업을 수행운영 중 장애 감지 및 자동 복구 기능 강화2. Automatic Indexing (자동 인덱싱)머신러닝을 활용하여 인덱스를 자동으로 생성, 수정 및 삭제성능을 지속적으로 모니터링하여 최적화3. Ac..

Oracle 19c의 추가 및 강화된 기능 소개Oracle 19c는 이전 버전(특히 12c)에서 발전된 기능을 제공하며, 자동화, 성능 향상, 보안 강화에 중점을 두었습니다.아래는 19c에서 추가되거나 강화된 주요 기능과 관련된 SQL 예제입니다.자동 인덱싱(Automatic Indexing)자동으로 인덱스를 생성, 모니터링, 유지 관리하여 성능을 최적화합니다.머신러닝 기반으로 불필요한 인덱스를 자동 삭제하여 스토리지를 절약합니다.SQL  예제 : 자동 인덱스 활성화ALTER SYSTEM SET AUTO_INDEX_MODE = IMPLEMENT;자동 생성된 인덱스 확인SELECT INDEX_NAME, TABLE_NAME, AUTO FROM DBA_INDEXES WHERE AUTO = 'YES'; 실시간 ..

오라클 데이터베이스에서 SQL 실행 계획이 갑자기 변경되는 원인은 여러 가지가 있을 수 있습니다. 다음은 그 주요 원인들입니다통계 정보 변경: 오라클 옵티마이저는 테이블 및 인덱스에 대한 통계 정보를 바탕으로 최적의 실행 계획을 선택합니다. 통계 정보가 변경되면 옵티마이저가 다른 실행 계획을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, DBMS_STATS 패키지를 통해 통계가 갱신될 때 이러한 현상이 발생할 수 있습니다.바인드 변수 피킹(Variable Peeking): SQL 쿼리에서 바인드 변수를 사용할 때, 처음 쿼리를 실행할 때의 바인드 변수 값에 따라 옵티마이저가 실행 계획을 결정할 수 있습니다. 이후 같은 SQL을 다른 바인드 변수 값으로 실행할 때, 데이터 분포가 다름에도 불구하고 같은 계획이 적용될 ..