통계 정보와 수집 전략 (Statistics & Collection Strategy)

1. 통계 정보란?

데이터베이스에서 통계 정보(Statistics)는 옵티마이저가 SQL 실행 계획을 세울 때 사용하는
데이터의 특성 정보를 말합니다.
예를 들어 테이블의 총 행 수, 컬럼 값의 분포, 인덱스의 구조 등이 이에 해당합니다.

통계 정보는 SQL 성능 최적화의 핵심 재료입니다.

2. 통계 정보가 중요한 이유

옵티마이저는 통계 정보를 바탕으로 최적의 실행 계획 수립
통계 정보가 부정확하면 잘못된 실행 계획 → 성능 저하
최신 통계 정보는 인덱스 사용 여부, 조인 방식 결정 등에 직접 영향

3. 통계 정보의 주요 항목

항목	설명	예시
Table Rows	테이블 총 행 수	1,200,000
Blocks	테이블이 차지하는 블록 수	15,000
Distinct Keys	컬럼의 고유 값 개수	50
Density	컬럼 값의 중복 정도	0.02
Histogram	컬럼 값의 분포 정보	균등분포 / 비균등분포

4. 통계 정보 수집 방법

(1) 자동 수집

DBMS에서 제공하는 자동 통계 수집 스케줄러 사용
보통 야간/비업무 시간에 수행
예: Oracle의 DBMS_STATS.AUTO_STATS

(2) 수동 수집

특정 테이블, 인덱스에 대해 직접 통계 수집 명령 실행
데이터 변동이 많을 때나 성능 문제 발생 시 활용
```sql
- 테이블 통계 수집
  BEGIN
  DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SCOTT', 'EMP');
  END;
  /

-- 인덱스 통계 수집
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS('SCOTT', 'EMP_IDX');
END;
/


---

## 5. 수집 주기 설정 전략
- **데이터 변동 빈도 기준**으로 주기 설정
  - 변동이 거의 없는 기준 정보 테이블 → 분기별 수집
  - 매일 수백만 건 변동하는 로그 테이블 → 매일 또는 실시간 수집
- **업무 특성 고려**
  - 성수기/비성수기, 월말 정산 등 시기별 변화량 반영
- **성능 영향 최소화**
  - 통계 수집 작업은 보통 비업무 시간에 실행

---

## 6. 통계 정보 품질 향상 팁
- **샘플링 비율 조정**  
  - 대용량 테이블은 `SAMPLE` 옵션으로 효율적으로 수집  
  ```sql
  BEGIN
      DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(
          ownname => 'SCOTT',
          tabname => 'SALES',
          estimate_percent => 10
      );
  END;
  /

히스토그램 활용
- 값 분포가 비균등한 컬럼은 히스토그램 생성 → 옵티마이저 판단 정확도 향상
불필요한 컬럼 통계 제외
- 통계 필요 없는 컬럼은 제외하여 수집 시간 단축

7. 통계 정보와 성능 관계 예시

[부정확한 통계]
→ 옵티마이저가 잘못된 조인 순서/방식 선택
→ 불필요한 Full Table Scan 발생
→ 응답 시간 증가

[정확한 통계]
→ 효율적인 인덱스 사용
→ 최소한의 I/O 발생
→ 빠른 응답

8. 정리

통계 정보는 옵티마이저의 눈과 같음
정확하고 최신 상태를 유지해야 SQL 성능 보장
자동 + 수동 수집 전략을 적절히 혼합
샘플링, 히스토그램 등 옵션을 활용해 품질 향상

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