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* 주의 : 본 함수는 Oracle Database 12C R2 이상 사용가능함 1. 함수의 목적 Oracle APPROX_MEDIAN은 연속 분포 모델을 가정한 근사 역 분포 함수로 숫자 또는 날짜/시간 값을 취하여 대략적인 중간 값 또는 값이 정렬되면 중간 값이 될 대략적인 보간 값을 반환한다. Null은 무시됨. (대략적이라고는 하나 거의 100% 맞다) 이 함수는 정확한 중간 값 또는 보간된 값을 반환하는 MEDIAN 함수에 대한 대안으로, MEDIAN보다 훨씬 빠르게 많은 양의 데이터를 처리한다. * approximate query를 위한 함수로, 읽는 범위가 넓은 대용량 데이터베이스를 정확도보다는 속도를 중요시하는 상황에 쓰이도록 개발되었다(속도 매우 빠름, 오차허용 범위내의 정확도). 예를 ..

* 주의 : 본 함수는 Oracle Database 12C R2 이상 사용가능함 1. 함수의 목적 Oracle APPROX_PERCENTILE은 Group by로 지정된 컬럼의 개략적인 백분위수 집계 값을 반환한다. (개략적이라고는 하나 거의 100% 맞다) * approximate query를 위한 함수로, 읽는 범위가 넓은 대용량 데이터베이스를 정확도보다는 속도를 중요시하는 상황에 쓰이도록 개발되었다(속도 매우 빠름, 오차허용 범위내의 정확도). 예를 들어 BI/DW등 대용량 데이터베이스에서 집계 테이블을 별도로 만들지 않고, 바로 소스 테이블을 approximate query를 사용할 수 있다. 오라클 내장 함수 중 접두어로 [APPROX_]가 붙은 함수는 approximate query를 위한 함..

* 주의 : 본 함수는 Oracle Database 12C R2 이상 사용가능함 1. 함수의 목적 Oracle APPROX_PERCENTILE_DETAIL는 Group by의 모든 디멘젼(all dimension)의 개략적인 백분위수 집계를 BLOB로 반환한다. APPROX_PERCENTILE_AGG는 APPROX_PERCENTILE_DETAIL을 통해 생성된 상세 집계를 이용하여 source 테이블을 다시 한번 읽지 않고도 상위레벨 집계를 생성한다. 두 함수의 리턴값은 BLOB로 반환하기 때문에 사람이 인식가능한 형태로 변환한기 위해서는 TO_APPROX_PERCENTILE 함수로 변환과정을 거쳐야 한다. (개략적이라고는 하나 거의 100% 맞다) * approximate query를 위한 함수로, 읽..

* 주의 : 본 함수는 Oracle Database 12C R2 이상 사용가능함 1. 함수의 목적 Oracle APPROX_COUNT_DISTINCT_DETAIL는 Group by의 모든 디멘젼(all dimension)의 개략적인 집계를 BLOB로 반환한다. APPROX_COUNT_DISTINCT_AGG는 APPROX_COUNT_DISTINCT_DETAIL을 통해 생성된 상세 집계를 이용하여 source 테이블을 다시 한번 읽지 않고도 상위레벨 집계를 생성한다. 두 함수의 리턴값은 BLOB로 반환하기 때문에 사람이 인식가능한 형태로 변환한기 위해서는 TO_APPROX_COUNT_DISTINCT 함수로 변환과정을 거쳐야 한다. (개략적이라고는 하나 거의 100% 맞다) * approximate query..

* 주의 : 본 함수는 Oracle Database 18C 이상 사용가능함 1. 함수의 목적 Oracle APPROX_COUNT는 개력적인 expr 인수로 받은 컬럼의 개략적인 행의 갯수를 반환한다. (개략적이라고는 하나 거의 100% 맞다) approximate query를 위한 함수로, 읽는 범위가 넓은 대용량 데이터베이스를 정확도보다는 속도를 중요시하는 상황에 쓰이도록 개발되었다(속도 매우 빠름, 오차허용 범위내의 정확도). 예를 들어 BI/DW등 대용량 데이터베이스에서 집계 테이블을 별도로 만들지 않고, 바로 소스 테이블을 approximate query를 사용할 수 있다. 오라클 내장 함수 중 접두어로 [APPROX_]가 붙은 함수는 approximate query를 위한 함수이다. 2. 샘플을..

오라클 데이터베이스 메모리 관리의 핵심 PGA 구조에 변화가 생겼다. 18c부터 PGA에 있던 "Hash Area"와 "Bitmap Merge Area", "Stack Space"가 Shared Server Environment가 SGA의 Large POOL로 이동한다. 아래 도표와 설명으로 자세히 살펴보자 오라클을 전문적으로 다루는 사람도 잘 알고 있다고 그냥 넘어가지 말고, 이번 기회에 다시 한번 정독하도록 하자. 의외로 모르고 있던 부분이 있을 수 있다. ▶ 오라클 데이터베이스 11g, 12c의 PGA 구조 In a dedicated server session, the UGA consists of the following components: SQL work areas: These are priva..

오라클 데이터베이스 메모리 관리의 핵심 SGA 구조에 변화가 생겼다. 19c부터 "Memoptimize Pool" 영역이 추가되었다. 아래 도표와 설명을 살펴보면 "Memoptimize Pool" 영역이 추가된 것을 확인할 수 있다. 오라클을 전문적으로 다루는 사람도 잘 알고 있다고 그냥 넘어가지 말고, 이번 기회에 다시 한번 정독하도록 하자. 의외로 모르고 있던 부분이 있을 수 있다. "In-Memory Area"의 존재와 역할에 대해서 잘 알고 있는가? "Database Smart Flash Cache"의 존재와 역할에 대해 잘 알고 있는가? "Memoptimize Pool"의 존재와 역할에 대해 잘 알고 있는가? ▶ 오라클 데이터베이스 11g, 12c, 18c의 SGA 구조 Shared pool: ..

1. 함수의 목적 Oracle ANY_VALUE 인수로 들어온 expr의 첫번째 값을 반환하도록 최적화되어 있다. 들어오는 값에 대해 비교연산을 수행하지 않고 순서를 정렬하지 않는 비결정적인 성질을 가지고 있음으로 MIN, MAX보다 훨씬 빠르다. 그렇기 때문에 group by에 지정된 세트내에서 expr의 값들은 동일해야 결과를 보장 받을 수 있다. 동일하지 않으면 의도치 않은 결과를 불러올 수 있으니 주의해야 한다. 샘플을 통한 퀵뷰를 통해 조인 후 집계시 MIN, MAX 대신 ANY_VALUE를 사용한 것을 보자. * 주의) 19C(19.8) 이상에서만 작동 2. 샘플을 통한 개념 퀵뷰 1) 19C이하에서 아래와 같이 쿼리로 group by를 수행하였다면 (조인 후 집계) select c2.coun..

세계미래보고서 2030-2050(박영숙, 제롬 글랜 저)에서 밝힌 미래 유망 직업 중 IT/로봇분야 유망직업 8가지는 다음과 같다. 어디까지나 현재에 기반한 미래예측에 불과하다. 이미 각광 받고 있는 직업도 있다. 다만, 세계미래보고서의 많은 국제연합 연구자들이 내놓은 예측이니 어느 정도의 신뢰는 바탕으로 읽어봄직 하다. 직업이 유망하다는 뜻은 향후 기술 트렌드도 그렇다는 뜻으로 이해해도 무리가 없다. ■ IT/로봇 분야 유망 직업 8가지 1. 홀로그래피 전문가(Holographic Technology Expert) 기업이나 연구소의 홀로그래피 영상출력장치의 소프트웨어나 콘텐츠 개발등의 전문가 2. 증강현실 전문가(Augmented Reality Architect) 3D 디스플레이 디바이스 드라이버 개발..

앞으로 직장 내의 데이터 리터러시(Data Literacy) 능력이 점점 더 강조될 것으로 보입니다. 데이터 리터러시란 무엇인가요? 리터러시(literacy)는 글을 읽고 해독하는 능력을 뜻합니다. 데이터 리터러시는 데이터를 읽고 그 데이터를 해독하는 능력 또는 그 안에 숨겨진 의미를 파악하는 데이터 해독능력을 말합니다. 데이터 분석, 인공지능(머신러닝/딥러닝)의 대중화 데이터 리터러시 능력은 이제 특정 직군(데이터 분석가, 데이터 사이언티스트)의 전유물이 아닌 어떤 직군의 직장인도 필수 업무스킬로 장착해야 하는 시대가 도래하고 있습니다. 이는 데이터 분석 환경이 점점 더 활용하기 쉬운 방향으로 발전되고 있고, 점점 더 데이터를 미래 수익을 위한 원천으로 보기 때문에 일어나는 필연적인 현상이라 볼 수 있..