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[오라클] HINT모음 1. ALL_ROWS Goal : Best Throughput 용도 : 전체 RESOURCE 소비를 최소화 시키기 위한 힌트. Cost-Based 접근방식. 예 : SELECT /*+ALL_ROWS */ EMPNO,ENAME FROM EMP WHERE EMPNO = 7655; 2.FIRST_ROWS Goal : Best Response Time 용도 : 조건에 맞는 첫번째 row를 리턴하기 위한 Resource 소비를 최소화 시키기위한 힌트. Cost-Based 접근방식. 특징 : - Index Scan 이 가능하다면 Optimizer가 Full Table Scan 대신 Index Scan을 선택한다. - Index Scan 이 가능하다면 Optimizer가 Sort-Merge 보다 Nested Loop.. 2011. 1. 4.
오라클(Oracle) 테이블 용량 및 칼럼 정보 확인 1. tablespace조회 select file_name,tablespace_name from dba_data_files; 2. tablespace의 segment조회 select SEGMENT_NAME,TABLESPACE_NAME,BYTES, ROUND(BYTES /1024/1024,2) from dba_segments WHERE TABLESPACE_NAME ='EIS' ORDER BY BYTES DESC; --Table_Size 조회 select segment_name ,TO_NUMBER(sum(bytes))/1024/1024 from user_extents GROUP BY segment_name 3. 계정체크 SELECT USERNAME, ACCOUNT_STATUS, TO_CHAR(LOCK_DAT.. 2011. 1. 4.
오라클에서 난수 발생하기 오라클에서 난수 발생하기 Below are some examples of using the package. E.g.: Generating a random number (positive or negative) SQL> select dbms_random.random from dual; RANDOM _____________ 1393936551 E.g.: Generating a random number between 0 and 1. SQL> select dbms_random.value from dual; VALUE _____________ 1 E.g.: Generating a random number from a range, between 1 to 1000. SQL> select dbms_random.value.. 2011. 1. 4.
Oracle Regular Expressions 완전정복(Open made ... Oracle Regular Expressions 완전정복(Open made 오동규컨설턴트) 오라클 정규식 이란? 오라클_Regular_Expresssions_완전정복.pdf Pattern-Matching-Rule 유닉스의 정규식과 같음. 다양한 메타문자 제공. 강력한 Text 분석도구로서 Like 의 한계를 극복함. * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
가중 케이스(Weight Cases) 가중 케이스(Weight Cases) '가중 케이스(Weight Cases)' 를 통해 케이스에 서로 다른 가중(가상 복제 사용)을 지정하여 통계분석을 수행할 수 있습니다. 가중변수 값은 데이터 파일의 단일 케이스들이 나타내는 관측값의 수를 가리킵니다. 본 자료는 이러한 가중 케이스에 관한 예제로 구성되어 있습니다 가중케이스(Weight_Cases).pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas * 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민 님의 파란블로그 에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
SPSS 데이터통합 '데이터통합(Aggregate)'을 통해 케이스 집단을 단순 요약 케이스로 조합하고 새 통합 데이터 파일을 작성할 수 있습니다. 케이스는 하나 이상의 집단 변수 값을 기준으로 통합되며 새 데이터 파일에는 각 집단에 대한 케이스가 하나씩 들어 있습니다. 예를 들어 주 단위로 마을 데이터를 통합하여 각 주 단위가 분석 단위가 되도록 새로운 데이터 파일을 작성할 수 있습니다. 본 자료는 이러한 데이터통합에 관한 예제로 구성되어 있습니다. Aggregate(데이터통합).pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
SPSS 데이터 구조 변환 - 1 '구조변환(Restructure)'은 원본 데이터를 복잡하고 다양한 형태의 새로운 데이터 구조로 변환시키는 기능입니다. 이 기능은 마법사 형태로 진행되어 사용자가 쉽게 접근 할 수 있으며, 해당 분석 특징에 따라서 유연하게 데이터 구조를 변경 할 수 있습니다. 구조 변환은 크게 케이스 집단(Groups of cases)와 변수집단(Groups of variables) 두 가지로 나누어져 있습니다. 본 자료는 케이스의 데이터 구조로 전환하는 예제로 구성되어 있습니다. 데이터구조변환_케이스집단.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas * 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민 님의 파란블로그 에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
SPSS/Missing Values를 이용한 결측자료 분석 2008년 9월 24일 15차 오픈하우스의 발표자료 입니다. 결측 또는 무응답은 사회과학 또는 자연과학 등 전반적인 학문분야에서 흔히 발생하는 문제로 이번 오픈하우스에서는 결측치가 있는 자료의 분석에 사용될 수 있는 통계적 방법이 소개되었습니다. SPSS_Missing_Values를_이용한_결측자료_분석.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
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