1. 최종적으로 저장된 identity값을 확인한다.
2. 자동증가 설정을 잠시 꺼준다. (수동 변경을 하기 위해서)
3. 새로운 identity 값을 설정해준다.
4. 자동증가 설정을 다시 복구한다.

/*
1. 데이터 타입
1) 문자열
char, varchar
text(clob과 같음)

varchar2 타입은 없음!!!
*/

-- 특정 테이블에서 값을 가져올 필요가 없는 경우
select 1
GO

-- SQL 서버에 선언된 변수값 호출
select @@LANGUAGE
GO

-- 특정 테이블(company) 호출
select *
from company
Go

-- 변수 @
DECLARE @vc varchar(100)
SET @vc = 'ABCDEF'
IF @vc LIKE 'ABC%'
PRINT 'TRUE'
ELSE
PRINT 'FALSE'
GO

-- 테이블 만들기 전에 ANSI_PADDING을 OFF 로 변경 ( 'a2    ' 값인 경우 공백은 저장되지 않게 하기 위해)
-- 기본 세팅은 SET ANSI_PADDING ON 이다.
set ANSI_PADDING OFF
GO

-- c 칼럼이 null 이면 0으로 체인지!! NVL(null ,0)
select ISNULL(null,0)
GO

-- alis 주기
select compno a
from COMPANY
GO

select ABS(12.3)

[참고] http://dbrang.tistory.com/tag/JOIN
http://scidb.tistory.com/118

- 선행테이블 == Driving 테이블 == 바깥테이블 (outer)
- 후행테이블 == Driven 테이블 == 안쪽테이블 (inner)

예)

select *
from tcafe a, tcafe_member b
where a.cafeno = b.cafeno;

실행계획)

select statement optimizer=ALL_ROWS
-hash join
-- table access (full) 'tcafe' (table)
-- table access (full) 'tcafe_member' (table)

풀이)

tcafe, tcafe_member 의 위치 / cafeno 조인조건의 순서와 상관없이
tcafe 먼저 driving 하고 tcafe_member 를 driven 하고 있음.

하나의 커뮤니티(tcafe)에 여러 멤버(tcafe_member)가 존재함.

위 상황은 옵티마이저가 결정한다.
( 힌트를 통해 개발자가 제어도 가능하다 )

Hash Join의 특징 )

  ㅇ선행 테이블이 해쉬 테이블로 사용된다.
  ㅇ선행 테이블은 후행 테이블이 처리 되기 전에 완전히 모두 읽혀진다.(hash join의 특징)
  ㅇ작은 테이블이 바깥 테이블로 사용된다.(작은 테이블 우선)
  ㅇNo order is preserved(hash join 특징으로 필요시 Order by를 해줘야 한다.)
  ㅇ선행 테이블이 커지면 해시 버켓으로 인해 메모리 사용량은 늘어난다.
  ㅇ인덱스는 사용되지 않는다. 따라서 임의성 쿼리에 탁월한 성능 발휘.(hash index생성)
  ㅇ자주 나타나면 인덱스가 없거나 상당히 큰 테이블에 유효하다.


예)
select *
from tcafe_member b, tcafe a
where b.cafeno = a.cafeno
and a.cafeno = 2471;

실행계획)

- NESTED LOOPS
-- TABLE ACCESS(BY INDEX ROWID) OF TCAFE
---INDEX(UNIQUE SCAN) OF 'PK_CAFE
-- TABLE ACCESS(BY INDEX ROWID) OF TCAFE_MEMBER
---INDEX(UNIQUE SCAN) OF 'FK_CAFE_MEMBER01'

풀이)

Nested Loop Join
  ㅇ선행 테이블의 일치하는 모든 행을 후행 테이블에서 반복하여 찾는다.
  ㅇ후행 테이블에 인덱스가 있으면 최상(인덱스 없는 놈을 나중에 쓴다.)
  ㅇ선행 테이블의 처리 결과를 후행 테이블에서 받아 필터링하기에 선행 테이블이 전체 일의 양이다.
  ㅇ후행 테이블의 필터링 조건은 선행 테이블에서 나온 결과에 대한 추가 필터링 역할만 한다.
  ㅇ메모리 사용량 적다.
  ㅇ어느 테이블이 먼저 사용? 크기와 상관 없다.(필터링된 양이 적은 테이블이 선행되는게 좋겠지..)
  ㅇ필요하다면 선행 테이블을 정렬하고 조인된다.
  ㅇ양이 적은 경우에 유효하다.
  ㅇRanddom I/O가 많이 발생할 수 있다.
  ㅇCPU(Random I/O에 의한 ↑), I/O (↓), Memory (?)

EXPLAIN PLAN FOR
SELECT /*+ rule */LECTNO,
       USERID,
       nvl(round(SUM(DECODE(HIGH_OBJ_SEQ, 0, CNT, 1))/ decode(1, 0, 1, 1)*100), 0) LECT_PROGRESS_AVG
FROM   (SELECT /*+ ordered  */A.LECTNO,
               A.USERID,
               D.HIGH_OBJ_SEQ,
               COUNT(*) CNT
        FROM   MR_LECTURE_MEMBER A,
               MR_LECTURE_COURSE B,
               LCMS_ORGANIZATION C,
               LCMS_COURSE_ITEM D,
               SM4_OBJECTINFO E
        WHERE  A.LECTNO = 53122
        and    A.LMSTATECD = '9'
        AND    B.LECTNO = A.LECTNO
        AND    C.COURSE_SEQ = B.COURSENO
        AND    C.ORG_CD = B.ORG_CD
        AND    D.COURSE_SEQ = C.COURSE_SEQ
        AND    D.ORG_CD = C.ORG_CD
        AND    D.ORG_SEQ = C.ORG_SEQ
        AND    E.OBJ_SEQ = D.OBJ_SEQ
        AND    E.LEARNER_ID = A.USERID
        AND    E.completion_status = 'completed'
        AND    D.ITEM_OPEN = 'true'
        AND    D.HIGH_OBJ_SEQ >= 0
        GROUP BY A.LECTNO, A.USERID, HIGH_OBJ_SEQ) AA
GROUP BY LECTNO, USERID;;

SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);;

   WHERE DBMS_LOB.INSTR( content, 'aa' )>0;