A Trip For Finding a Star Candy ...

"우리돈 찾으러 왔다!!"

 12일 20시 신림 롯데시네마에서  제목과 캐스팅 배우만 보고 KILLING TIME 용 영화라고만

생각하고 갔던 "육혈포 강도단" 거기서 나는 감동의 눈물 찔끔 , 환한 폭소 한바가지를 질질~ 흘리고 왔다.

 단순 코믹만 코드가 아닌 웃음과 감동이 적절히 섞인 "육혈포 강도단" 이지만

조금은 삐딱한 눈으로 바라보기로 한다!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

 지금부터 리뷰 스따뚜~

1. 우리 시대 어머니의 자화상

  - 평생을 희생과 고통속에서 지낸 3명의 어머니,

  "하와이로의 여행"을 위해 8년간 갖은 고생(?)과 노력(?)을 하며 840여 만원을 모은다.

  - 한 평생을 자식과 남편만을 뒷바라지 하다가 당신은 단 한조각의 여유도 맛보지 못하고

   늙어가면서도 우리네 어머니의 모습을 단편적으로 나타내는듯 하지만 8년간 돈을 저축(?) 하는

   방법은 코믹으로 이를 희화화 한다. ( 방법은 직접 보시라!!!! ㅋㅋㅋ )

 2. 디지털 시대의 피해자

 - 우여곡절 끝에 돈은 다 모으고 당당하게 여행사에서 돈 꾸러미를 내어 놓지만 여행사에선

현금으로 받지 않고 회사계좌로 입금만 받기 때문에 은행을 가서 직접 입금을 하라고 한다.

(왜왜왜!!! 현금을 갖고 왔는데도 불구하고 회사에서 처리하지 못하고 고객에게 직접 은행까지

가서 입금을 하라고 하는가!!! 이건 서비스 정신의 부족이요! 디지털의 폐해이로소이다!! )

 - 은행으로 고고싱하여 입금이체 요청을 마무리 할려는 찰라 강도가 들이닥치며 이들의

 운명을 뒤바꾸어 놓는다!! ( 분명 은행에 이체요청을 처리한 뒤이기 때문에 명백한 은행 과실이지만

 법을 잘 모르고, 금액또한 소액(?)이기에 이들은 거대 자본에 의해 억눌린다. )

 3.  또다른 피해자

  - 2인조 강도중 1명인 임창정 역시 강도단의 최대 피해자(?) 일 것이다.

  같이 범햄을 저질렀지만 결국 다른 한명이 먹튀하고~ 3인조 할머니들에게 걸려 구타까지 당한다.

  물론 강도짓을 한 원죄를 지었으므로 나쁜놈이긴 하지만 역시 찌질한 나쁜놈의 연기는

  임창정 만한 사람이 없다는것을 다시한번 확인시켜준다.. (무쟈게 불쌍한 나쁜놈이다. ㅋㅋ)

끝으로 이들의 환한 웃음이 영원하길 기도하며 리뷰를 마칩니다.~

 

크리에이티브 커먼즈 라이선스

이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 코리아 저작자표시-비영리-변경금지 2.0 대한민국 라이선스에 따라 이용하실 수 있습니다.

SYSDBA 권한으로 로그인 한다.

<==     Execute Plan   ===>

1. 우선 실행계획을 저장할 PLAN_TABLE이 필요하다.

%ORACLE_HOME%\ RDBMS\ADMIN \UTLXPLAN.SQL실행하면 생성된다.

2. PLAN_TABLE에 권한을 설정한다.

Grant all on plan_table to public;

3. 실행

Explain Plan

  Set statement_id = ‘name‘ for

  SQL구문

4. 확인

%ORACLE_HOME%\ RDBMS\ADMIN\UTLXPLS.SQL

<==     AUTOTRACE   ===>

1. %ORACLE_HOME%\sqlplus\admin\plustrce.sql 를 실행한다.

2. PLUSTRACE 롤의 권한을 설정한다.

Grant PLUSTRCE to public;

※ PLUSTRACE 롤이 부여되면 이를 사용하기 전에

PLAN_TABLE 이 해당 유저 스키마에 설치되었는지 확인해야한다.

3. 실행

Set autotrace on;

Set autotrace traceonly

SQL 구문

Set autotrace off;

※ set autotrace on

set autotrace traceonly : 성능통계정보와 실행계획만 볼 때

set autotrace  explain : 쿼리 결과와 실행계획만 볼 때

set autotrace  statistics : 쿼리 결과와 성능통계정보만 볼 때

set autotrace  traceonly explain : 실행계획만 볼 때

set autotrace  traceonly statistics : 성능통계정보만 볼 때

<==     SQL_TRACE   ===>

어플리케이션에서 실행하는 모든 SQL에 대한 실행내용, 성능통계, 실행계획 등을 저장하는데 사용

출력내용이 많을 경우 성능에 영향을 미치므로 세션별로 설정하는 것이 바람직하다.

1. 설정

init.org파일

      sql_trace=true

Session

    Alter Session Set sql_trace=true;

System

    Alter System Set sql_trace=true;

2. Trace파일 위치

Init.ora파일에sql_trace=true로 설정한 경우

Init.ora의 user_dump_dest에 설정된 위치에

  전용서버의 경우

    user_dump_dest

  공유서버의 경우

    background_dump_dest

3. init.ora파일의 max_dump_file_size

  일반적으로 50M~100M정도로 설정한다.

  K, M을 붙이면 킬로바이트 메가바이트를 의미한다.

  UNLIMITED 제한없음

  세션에서 변경하고자 할 때

    Alter Session Set max_dump_file_size = ’100M’

4. SQL_TRACE 종류

Alter Sesstion Set SQL_TRACE = true

    현재 세션만 TRACE 모드

  SYS.DBMS_SYSTEM.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION

    데이터베이스 내의 모든 세션에 대해 TRACE 모드 사용여부 제어

  Alter Session Set Events

  Alter Sesstion Set SQL_TRACE = true를 실행하는 이벤트를 만들어 사용하는 방법

※ Set Event는 오라클에 의해 정식으로 지원되는 방법은 아니지만 널리 사용된다.

추적정보와 바인드 변수 정보 또한 얻을 수 있다는 장점이 있다.

    사용법

      Alter Session Set Events ‘10046 trace name context forever, level <n>’;

      Alter Session Set Events ‘10046 trace name context off’;

      N = 1 : 표준SQL TRACE 기능을 사용한다.

      N = 4 : 표준SQL TRACE 기능을 사용하고 바인드 변수 정보를 수집한다.

      N = 8 : 표준SQL TRACE 기능을 사용하고 쿼리 수준의 대기 이벤트 정보를 수집한다.

      N = 12 : 표준SQL TRACE 기능을 사용하고
바인드 변수 정보와 쿼리 수준의 대기 이벤트 정보를 수집한다.

<==     TIMED_STATISTICS   ===>

각 단계가 어느 정도의 시간을 필요로하는지 알아보고자 할 때 사용

디폴트 TRUE로 설정되어 있다.

1. 설정

  Init.ora 파일

    timed_statistics=true

  Session

    Alter Session set time_statistics=true

  System

    Alter System set time_statistics=true

2.

<==     TKPROF   ===>

TRACE 파일을 보는 사용 예

DBA권한이 있어야 읽을 수 있다.

Init.ora 파일의 _trace_files_public=true

(이 파라미터는 오라클이 정식으로 지원하는 파라미터는 아니다.)

1. Trace 모드에서 쿼리 실행

  Show Parameter timed_statistics;

  Alter Session Set sql_trace =true;

  쿼리 실행

2. 추적파일 이름을 얻기 위해 쿼리 실행

  V$ 테이블로 부터 정보를 얻는 것으로

C.VALUE 는 오라클이 추적 파일을 만드는데 사용하는 디렉토리

  A.SPID 는 유일한 세션 식별자에 해당한다.

Select

C.VALUE || ‘ORA’ || to_char(A.SPID, ‘fm00000’) || ‘.trc’

From

  V$Process a, V$Session b, V$Parameter c

Where

  a.addr = b.paddr

  and b.audsid = userenv(‘sessionid’)

  and c.name = ‘user_dump_dest’

※ 추적파일은 서버내에 만들어진다.

3. 파일 읽기

TKPROF  ora00892.trc  report.txt

4. 유심히 봐야할 내용

Execute count가 1 보다 크고 execute count에 대한 parse count 비율이 높은 경우

거의 모든 execute count 가 1인 경우

CPU 시간과 Elapsed 시간에 차이가 클 때

CPU 또는 slapsed 시간이 너무 긴 경우

(fatch count) / (얻어낸 행수) 의 비율이 너무 긴 경우

Disk count 가 너무 높은 경우

Query나 current count 가 너무 높은 경우

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ROWNUM의 동작 원리와 활용 방법
저자 - Tom Kyte

오라클 전문가 Tom Kyte가 ROWNUM의 동작 원리와 활용 방법에 대해 설명합니다.

이번 호의 Ask Tom 컬럼은 지금까지와는 조금 다른 내용을 담고 있습니다. 필자는 오라클 데이터베이스에서 Top-N 쿼리와 페이지네이션(pagination) 쿼리를 구현하는 방법에 대해 자주 질문을 받곤 합니다. 하나의 컬럼을 통해 이러한 질문에 한꺼번에 대답하기 위한 방편으로, < Effective Oracle by Design (Oracle Press, 2003)> 의 내용을 인용하기로 했습니다. 컬럼의 포맷에 맞게 책의 내용이 다소 수정되었음을 참고하시기 바랍니다.

결과 셋의 제한

ROWNUM은 오라클 데이터베이스가 제공하는 마술과도 같은 컬럼입니다. 이 때문에 많은 사용자들이 문제를 겪기도 합니다. 하지만 그 원리와 활용 방법을 이해한다면 매우 유용하게 사용할 수 있습니다. 필자는 주로 두 가지 목적으로 ROWNUM을 사용합니다.

• Top-N 프로세싱: 이 기능은 다른 일부 데이터베이스가 제공하는 LIMIT 구문과 유사합니다.
• 쿼리 내에서의 페이지네이션(pagination) – 특히 웹과 같은 "stateless" 환경에서 자주 활용됩니다. 필자는 asktom.oracle.com 웹 사이트에서도 이 테크닉을 사용하고 있습니다.

두 가지 활용 방안을 설명하기 전에, 먼저 ROWNUM의 동작 원리에 대해 살펴 보기로 하겠습니다

ROWNUM의 동작 원리

ROWNUM은 쿼리 내에서 사용 가능한 (실제 컬럼이 아닌) 가상 컬럼(pseudocolumn)입니다. ROWNUM에는 숫자 1, 2, 3, 4, ... N의 값이 할당됩니다. 여기서 N 은 ROWNUM과 함께 사용하는 로우의 수를 의미합니다. ROWNUM의 값은 로우에 영구적으로 할당되지 않습니다(이는 사람들이 많이 오해하는 부분이기도 합니다). 테이블의 로우는 숫자와 연계되어 참조될 수 없습니다. 따라서 테이블에서 "row 5"를 요청할 수 있는 방법은 없습니다. "row 5"라는 것은 존재하지 않기 때문입니다.

또 ROWNUM 값이 실제로 할당되는 방법에 대해서도 많은 사람들이 오해를 하고 있습니다. ROWNUM 값은 쿼리의 조건절이 처리되고 난 이후, 그리고 sort, aggregation이 수행되기 이전에 할당됩니다. 또 ROWNUM 값은 할당된 이후에만 증가(increment) 됩니다. 따라서 아래 쿼리는 로우를 반환하지 않습니다.

select * 

  from t 

 where ROWNUM > 1;

첫 번째 로우에 대해 ROWNUM > 1의 조건이 True가 아니기 때문에, ROWNUM은 2로 증가하지 않습니다. 아래와 같은 쿼리를 생각해 봅시다.

select ..., ROWNUM

  from t

 where <where clause>

 group by <columns>

having <having clause>

 order by <columns>;

이 쿼리는 다음과 같은 순서로 처리됩니다.

1. FROM/WHERE 절이 먼저 처리됩니다.
2. ROWNUM이 할당되고 FROM/WHERE 절에서 전달되는 각각의 출력 로우에 대해 증가(increment) 됩니다.
3. SELECT가 적용됩니다.
4. GROUP BY 조건이 적용됩니다.
5. HAVING이 적용됩니다.
6. ORDER BY 조건이 적용됩니다.

따라서 아래와 같은 쿼리는 에러가 발생할 수 밖에 없습니다.

select * 

  from emp 

 where ROWNUM <= 5 

 order by sal desc;

이 쿼리는 가장 높은 연봉을 받는 다섯 명의 직원을 조회하기 위한 Top-N 쿼리로 작성되었습니다. 하지만 실제로 쿼리는 5 개의 레코드를 랜덤하게(조회되는 순서대로) 반환하고 salary를 기준으로 정렬합니다. 이 쿼리를 위해서 사용되는 가상코드(pseudocode)가 아래와 같습니다.

ROWNUM = 1

for x in 

( select * from emp )

loop

    exit when NOT(ROWNUM <= 5)

    OUTPUT record to temp

    ROWNUM = ROWNUM+1

end loop

SORT TEMP

위에서 볼 수 있듯 처음의 5 개 레코드를 가져 온후 바로 sorting이 수행됩니다. 쿼리에서 "WHERE ROWNUM = 5" 또는 "WHERE ROWNUM > 5"와 같은 조건은 의미가 없습니다. 이는 ROWNUM 값이 조건자(predicate) 실행 과정에서 로우에 할당되며, 로우가 WHERE 조건에 의해 처리된 이후에만 increment 되기 때문입니다.

올바르게 작성된 쿼리가 아래와 같습니다.

select *

  from  

( select * 

    from emp 

   order by sal desc ) 

 where ROWNUM <= 5;

위 쿼리는 salary를 기준으로 EMP를 내림차순으로 정렬한 후, 상위의 5 개 레코드(Top-5 레코드)를 반환합니다. 아래에서 다시 설명되겠지만, 오라클 데이터베이스가 실제로 전체 결과 셋을 정렬하지 않습니다. (오라클 데이터베이스는 좀 더 지능적인 방식으로 동작합니다.) 하지만 사용자가 얻는 결과는 동일합니다.

ROWNUM을 이용한 Top-N 쿼리 프로세싱

일반적으로 Top-N 쿼리를 실행하는 사용자는 다소 복잡한 쿼리를 실행하고, 그 결과를 정렬한 뒤 상위의 N 개 로우만을 반환하는 방식을 사용합니다. ROWNUM은 Top- N쿼리를 위해 최적화된 기능을 제공합니다. ROWNUM을 사용하면 대량의 결과 셋을 정렬하는 번거로운 과정을 피할 수 있습니다. 먼저 그 개념을 살펴보고 예제를 통해 설명하기로 하겠습니다.

아래와 같은 쿼리가 있다고 가정해 봅시다.

select ... 

  from ... 

 where ... 

 order by columns;

또 이 쿼리가 반환하는 데이터가 수천 개, 수십만 개, 또는 그 이상에 달한다고 가정해 봅시다. 하지만 사용자가 실제로 관심 있는 것은 상위 N개(Top 10, Top 100)의 값입니다. 이 결과를 얻기 위한 방법에는 두 가지가 있습니다.

• 클라이언트 애플리케이션에서 쿼리를 실행하고 상위 N 개의 로우만을 가져오도록 명령
• • 쿼리를 인라인 뷰(inline view)로 활용하고, ROWNUM을 이용하여 결과 셋을 제한 (예: SELECT * FROM (your_query_here) WHERE ROWNUM <= N)

두 번째 접근법은 첫 번째에 비해 월등한 장점을 제공합니다. 그 이유는 두 가지입니다. 첫 번째로, ROWNUM을 사용하면 클라이언트의 부담이 줄어듭니다. 데이터베이스에서 제한된 결과 값만을 전송하기 때문입니다. 두 번째로, 데이터베이스에서 최적화된 프로세싱 방법을 이용하여 Top N 로우를 산출할 수 있습니다. Top-N 쿼리를 실행함으로써, 사용자는 데이터베이스에 추가적인 정보를 전달하게 됩니다. 그 정보란 바로 "나는N 개의 로우에만 관심이 있고, 나머지에 대해서는 관심이 없다"는 메시지입니다. 이제, 정렬(sorting) 작업이 데이터베이스 서버에서 어떤 원리로 실행되는지 설명을 듣고 나면 그 의미를 이해하실 수 있을 것입니다. 샘플 쿼리에 위에서 설명한 두 가지 접근법을 적용해 보기로 합시다.

select * 

  from t 

 order by unindexed_column;

여기서 T가 1백만 개 이상의 레코드를 저장한 큰 테이블이라고, 그리고 각각의 레코드가 100 바이트 이상으로 구성되어 있다고 가정해 봅시다. 그리고 UNINDEXED_COLUMN은 인덱스가 적용되지 않은 컬럼이라고, 또 사용자는 상위 10 개의 로우에만 관심이 있다고 가정하겠습니다. 오라클 데이터베이스는 아래와 같은 순서로 쿼리를 처리합니다.

1. T에 대해 풀 테이블 스캔을 실행합니다.
2. UNINDEXED_COLUMN을 기준으로 T를 정렬합니다. 이 작업은 "full sort"로 진행됩니다.
3. Sort 영역의 메모리가 부족한 경우 임시 익스텐트를 디스크에 스왑하는 작업이 수행됩니다.
4. 임시 익스텐트를 병합하여 상위 10 개의 레코드를 확인합니다.
5.쿼리가 종료되면 임시 익스텐트에 대한 클린업 작업을 수행합니다. .

결과적으로 매우 많은 I/O 작업이 발생합니다. 오라클 데이터베이스가 상위 10 개의 로우를 얻기 위해 전체 테이블을 TEMP 영역으로 복사했을 가능성이 높습니다.

그럼 다음으로, Top-N 쿼리를 오라클 데이터베이스가 개념적으로 어떻게 처리할 수 있는지 살펴 보기로 합시다.

select *

  from 

(select * 

   from t 

  order by unindexed_column)

 where ROWNUM < :N;

오라클 데이터베이스가 위 쿼리를 처리하는 방법이 아래와 같습니다.

1. 앞에서와 마찬가지로 T에 대해 풀-테이블 스캔을 수행합니다(이 과정은 피할 수 없습니다).
2. :N 엘리먼트의 어레이(이 어레이는 메모리에 저장되어 있을 가능성이 높습니다)에서 :N 로우만을 정렬합니다.

상위N 개의 로우는 이 어레이에 정렬된 순서로 입력됩니다. N +1 로우를 가져온 경우, 이 로우를 어레이의 마지막 로우와 비교합니다. 이 로우가 어레이의 N +1 슬롯에 들어가야 하는 것으로 판명되는 경우, 로우는 버려집니다. 그렇지 않은 경우, 로우를 어레이에 추가하여 정렬한 후 기존 로우 중 하나를 삭제합니다. Sort 영역에는 최대 N 개의 로우만이 저장되며, 따라서 1 백만 개의 로우를 정렬하는 대신N 개의 로우만을 정렬하면 됩니다.

이처럼 간단한 개념(어레이의 활용, N개 로우의 정렬)을 이용하여 성능 및 리소스 활용도 면에서 큰 이익을 볼 수 있습니다. (TEMP 공간을 사용하지 않아도 된다는 것을 차치하더라도) 1 백만 개의 로우를 정렬하는 것보다 10 개의 로우를 정렬하는 것이 메모리를 덜 먹는다는 것은 당연합니다.

아래의 테이블 T를 이용하면, 두 가지 접근법이 모두 동일한 결과를 제공하지만 사용되는 리소스는 극적인 차이를 보임을 확인할 수 있습니다.

create table t

as

select dbms_random.value(1,1000000) 

id, 

       rpad('*',40,'*' ) data

  from dual

connect by level <= 100000;


begin

dbms_stats.gather_table_stats

( user, 'T');

end;

/


Now enable tracing, via


exec 

dbms_monitor.session_trace_enable

(waits=>true);

And then run your top-N query with ROWNUM:

select *

  from

(select *

   from t

  order by id)

where rownum <= 10;

 

마지막으로 상위 10 개의 레코드만을 반환하는 쿼리를 실행합니다.

declare

cursor c is

select *

  from t

 order by id;

l_rec c%rowtype;

begin

    open c;

    for i in 1 .. 10

    loop

        fetch c into l_rec;

        exit when c%notfound;

    end loop;

    close c;

end;

/

이 쿼리를 실행한 후, TKPROF를 사용해서 트레이스 결과를 확인할 수 있습니다. 먼저 Top-N 쿼리 수행 후 확인한 트레이스 결과가 Listing 1과 같습니다.

Code Listing 1: ROWNUM을 이용한 Top-N 쿼리

select *

  from

(select *

   from t

  order by id)

where rownum <= 10


call         count     cpu	elapsed   disk     query      current    rows

--------     --------  -------  -------   -------  --------   --------   ------ 

Parse        1         0.00     0.00      0          0        0           0

Execute      1         0.00     0.00      0          0        0           0

Fetch        2         0.04     0.04      0        949        0          10

--------     --------  -------  -------   -------  --------   --------   ------ 

total        4         0.04     0.04      0        949        0          10


Rows                         Row          Source Operation

-----------------            ---------------------------------------------------

10                           COUNT STOPKEY (cr=949 pr=0 pw=0 time=46997 us)

10                           VIEW  (cr=949 pr=0 pw=0 time=46979 us)

10                           SORT ORDER BY STOPKEY (cr=949 pr=0 pw=0 time=46961 us)

100000                       TABLE ACCESS FULL T (cr=949 pr=0 pw=0 time=400066 us)

이 쿼리는 전체 테이블을 읽어 들인 후, SORT ORDER BY STOPKEY 단계를 이용해서 임시 공간에서 사용되는 로우를 10 개로 제한하고 있습니다. 마지막 Row Source Operation 라인을 주목하시기 바랍니다. 쿼리가 949 번의 논리적 I/O를 수행했으며(cr=949), 물리적 읽기/쓰기는 전혀 발생하지 않았고(pr=0, pw=0), 불과 400066 백만 분의 일초 (0.04 초) 밖에 걸리지 않았습니다. 이 결과를 Listing 2의 실행 결과와 비교해 보시기 바랍니다.

Code Listing 2: ROWNUM을 사용하지 않은 쿼리

SELECT * FROM T ORDER BY ID

call         count     cpu	elapsed   disk     query      current    rows

--------     --------  -------  -------   -------  --------   --------   ------ 

Parse         1        0.00     0.00        0        0        0           0

Execute       2        0.00     0.00        0        0        0           0

Fetch        10        0.35     0.40      155      949        6          10

--------     --------  -------  -------   -------  --------   --------   ------ 

total        13        0.36     0.40      155      949        6          10


Rows                         Row          Source Operation

-----------------            ---------------------------------------------------

10                           SORT ORDER BY (cr=949 pr=155 pw=891 time=401610 us)

100000                       TABLE ACCESS FULL T (cr=949 pr=0 pw=0 time=400060 us)


Elapsed times include waiting for the following events:


Event waited on                  Times

------------------------------   ------------

direct path write temp           33

direct path read temp             5

결과가 완전히 다른 것을 확인하실 수 있습니다. "elapsed/CPU time"이 크게 증가했으며, 마지막 Row Source Operation 라인을 보면 그 이유를 이해할 수 있습니다. 정렬 작업은 디스크 상에서 수행되었으며, 물리적 쓰기(physical write) 작업이 "pw=891"회 발생했습니다. 또 다이렉트 경로를 통한 읽기/쓰기 작업이 발생했습니다. (10 개가 아닌) 100,000 개의 레코드가 디스크 상에서 정렬되었으며, 이로 인해 쿼리의 실행 시간과 런타임 리소스가 급증하였습니다.

ROWNUM을 이용한 페이지네이션

필자가 ROWNUM을 가장 즐겨 사용하는 대상이 바로 페이지네이션(pagination)입니다. 필자는 결과 셋의 로우 N 에서 로우 M까지를 가져오기 위해 ROWNUM을 사용합니다. 쿼리의 일반적인 형식이 아래와 같습니다.

select * 

  from ( select /*+ FIRST_ROWS(n) */ 

  a.*, ROWNUM rnum 

      from ( your_query_goes_here, 

      with order by ) a 

      where ROWNUM <= 

      :MAX_ROW_TO_FETCH ) 

where rnum  >= :MIN_ROW_TO_FETCH;


where

여기서,

• FIRST_ROWS(N)는 옵티마이저에게 "나는 앞부분의 로우에만 관심이 있고, 그 중 N 개를 최대한 빨리 가져오기를 원한다"는 메시지를 전달하는 의미를 갖습니다.
• :MAX_ROW_TO_FETCH는 결과 셋에서 가져올 마지막 로우로 설정됩니다. 결과 셋에서 50 번째 – 60 번째 로우만을 가져오려 한다면 이 값은 60이 됩니다.
• :MIN_ROW_TO_FETCH는 결과 셋에서 가져올 첫 번째 로우로 설정됩니다. 결과 셋에서 50 번째 – 60 번째 로우만을 가져오려 한다면 이 값은 50이 됩니다.

이 시나리오는 웹 브라우저를 통해 접속한 사용자가 검색을 마치고 그 결과를 기다리고 있는 상황을 가정하고 있습니다. 따라서 첫 번째 결과 페이지(그리고 이어서 두 번째, 세 번째 결과 페이지)를 최대한 빨리 반환해야 할 것입니다. 쿼리를 자세히 살펴 보면, (처음의 :MAX_ROW_TO_FETCH 로우를 반환하는) Top-N 쿼리가 사용되고 있으며, 따라서 위에서 설명한 최적화된 기능을 이용할 수 있음을 알 수 있습니다. 또 네트워크를 통해 클라이언트가 관심을 갖는 로우만을 반환하며, 조회 대상이 아닌 로우는 네트워크로 전송되지 않습니다.

페이지네이션 쿼리를 사용할 때 주의할 점이 하나 있습니다. ORDER BY 구문은 유니크한 컬럼을 대상으로 적용되어야 합니다. 유니크하지 않은 컬럼 값을 대상으로 정렬을 수행해야 한다면 ORDER BY 조건에 별도의 조건을 추가해 주어야 합니다. 예를 들어 SALARY를 기준으로 100 개의 레코드를 정렬하는 상황에서 100 개의 레코드가 모두 동일한 SALARY 값을 갖는다면, 로우의 수를 20-25 개로 제한하는 것은 의미가 없을 것입니다. 여러 개의 중복된 ID 값을 갖는 작은 테이블을 예로 들어 설명해 보겠습니다.

SQL> create table t

  2  as

  3  select mod(level,5) id, 

     trunc(dbms_random.value(1,100)) data 

  4    from dual

  5  connect by level <= 10000;

Table created.

ID 컬럼을 정렬한 후 148-150 번째 로우, 그리고 148–151 번째 로우를 쿼리해 보겠습니다.

SQL> select *

  2    from

  3  (select a.*, rownum rnum

  4     from

  5  (select id, data

  6     from t

  7   order by id) a

  8   where rownum <= 150

  9  )

 10   where rnum >= 148;


 ID           DATA           RNUM

-------       ----------     -----------

0             38             148

0             64             149

0             53             150


SQL>

SQL> select *

  2    from

  3  (select a.*, rownum rnum

  4     from

  5  (select id, data

  6     from t

  7   order by id) a

  8   where rownum <= 151

  9  )

 10   where rnum >= 148;


 ID           DATA           RNUM

-------       ----------     -----------

0             59             148

0             38             149

0             64             150

0             53             151

로우 148의 경우 DATA=38의 결과가 반환되었습니다. 두 번째 쿼리에서는 DATA=59의 결과가 반환되었습니다. 두 가지 쿼리 모두 올바른 결과를 반환하고 있습니다. 쿼리는 데이터를 ID 기준으로 정렬한 후 앞부분의 147 개 로우를 버린 후 그 다음의 3 개 또는 4 개의 로우를 반환합니다. 하지만 ID에 중복값이 너무 많기 때문에, 쿼리는 항상 동일한 결과를 반환함을 보장할 수 없습니다. 이 문제를 해결하려면 ORDER BY 조건에 유니크한 값을 추가해 주어야 합니다. 위의 경우에는 ROWID를 사용하면 됩니다.

SQL> select *

  2    from

  3  (select a.*, rownum rnum

  4     from

  5  (select id, data

  6     from t

  7   order by id, rowid) a

  8   where rownum <= 150

  9  )

 10   where rnum >= 148;


 ID           DATA           RNUM

-------       ----------     -----------

0             45             148

0             99             149

0             41             150


SQL>

SQL> select *

  2    from

  3  (select a.*, rownum rnum

  4     from

  5  (select id, data

  6     from t

  7   order by id, rowid) a

  8   where rownum <= 151

  9  )

 10   where rnum >= 148;


 ID           DATA           RNUM

-------       ----------     -----------

0             45             148

0             99             149

0             41             150

0             45             151

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