Oracle 11g 이상 버전부터 가상 컬럼을 사용할 수 있습니다.
가상컬럼은 Oracle Database 11g에 도입되었고 Express Edition 11gR2 이상에 포함된 새로운 기능 중 하나입니다.
테이블 내의 다른 컬럼을 참조하는 표현식에는 값을 가져오는 필드로 구성되며, 함수를 호출하는 표현식도 가능합니다.
1. 테이블 생성
SQL> CREATE TABLE SALES (
PRODUCT_ID NUMBER (6) NOT NULL,
BUY_ID NUMBER (5) NOT NULL,
QUANTITY NUMBER (7,3) NOT NULL,
PRICE NUMBER (7,3) NOT NULL,
AMOUNT NUMBER GENERATED ALWAYS AS (QUANTITY * PRICE) VIRTUAL
);
Table created.
2. 데이터 입력
SQL>
SQL> INSERT INTO SALES (PRODUCT_ID, BUY_ID, QUANTITY, PRICE)
VALUES (200, 350, 10, 20.35);
1 row created.
SQL> commit;
3. 데이터 조회
SQL> select * from sales;
PRODUCT_ID BUY_ID QUANTITY PRICE AMOUNT
---------- ---------- ---------- ---------- - ---------
200 350 10 20.35 203.5
가상컬럼 생성 방식과 사용법을 이해하는 데 도움이 되시기를 바랍니다.
그외,,,,,
오라클의 가상 컬럼(Virtual Columns)을 실전에서 사용했을 때 얻을 수 있는 주요 이점들을 명확하고 실용적인 관점에서 설명해 드릴게요. 마치 숙련된 데이터베이스 전문가가 옆에서 직접 이야기해 주는 것처럼 핵심적인 내용 위주로 간결하게 정리했습니다.
1. 데이터 무결성 및 일관성 향상:
- 계산 로직 중앙 집중화: 가상 컬럼은 복잡한 계산이나 데이터 변환 로직을 테이블 정의에 직접 포함시킵니다. 이렇게 하면 여러 애플리케이션이나 보고서에서 동일한 계산을 반복할 필요가 없어지고, 계산 오류의 가능성을 줄여 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 가격에 할인율을 적용한 최종 가격을 가상 컬럼으로 정의해두면, 모든 조회에서 정확하고 동일한 최종 가격을 보장할 수 있습니다.
- 데이터 중복 방지: 파생된 정보를 실제 컬럼으로 저장하는 대신 가상 컬럼을 사용하면 데이터 중복을 피할 수 있습니다. 이는 저장 공간을 절약하고, 기본 데이터가 변경될 때 파생된 정보를 일일이 업데이트해야 하는 번거로움을 없애줍니다.
2. 쿼리 효율성 및 성능 개선:
- 인덱스 활용 가능: 오라클 11g부터는 가상 컬럼에도 인덱스를 생성할 수 있습니다. 자주 사용되는 계산 결과나 변환된 데이터에 인덱스를 생성하면, 해당 가상 컬럼을 조건으로 하는 쿼리의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, UPPER(고객_이름)과 같은 가상 컬럼에 함수 기반 인덱스를 생성하면, 대소문자 구분 없이 고객 이름을 검색하는 쿼리가 빠르게 수행될 수 있습니다.
- 쿼리 가독성 향상: 복잡한 계산 로직이 쿼리 내부에 반복되는 대신, 의미 있는 이름의 가상 컬럼으로 표현되므로 쿼리의 가독성이 훨씬 좋아집니다. 이는 개발자와 유지보수 담당자가 쿼리를 이해하고 관리하는 데 도움을 줍니다.
3. 애플리케이션 개발 편의성 증대:
- 비즈니스 로직의 데이터베이스 계층 분리: 가상 컬럼을 활용하면 애플리케이션 코드에서 수행되던 데이터 변환이나 계산 로직의 일부를 데이터베이스 계층으로 옮길 수 있습니다. 이는 애플리케이션의 복잡성을 줄이고, 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 기여합니다.
- 일관된 데이터 접근 방식 제공: 다양한 애플리케이션에서 동일한 가상 컬럼을 통해 파생된 데이터에 일관되게 접근할 수 있도록 지원합니다. 이는 애플리케이션 간의 데이터 처리 방식의 통일성을 높여줍니다.
4. 데이터 모델링의 유연성 확보:
- 기존 테이블 구조 변경 최소화: 새로운 파생 정보를 추가해야 할 때, 실제 컬럼을 추가하는 대신 가상 컬럼을 사용하면 기존 테이블 구조에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 이는 시스템의 안정성을 유지하면서도 새로운 요구사항을 수용할 수 있도록 해줍니다.
실전 사용 예시:
- 주문 테이블: 총_결제금액 = 주문_수량 * 제품_단가 * (1 - 할인율)
- 고객 테이블: 성별_구분 = SUBSTR(주민등록번호, 7, 1) (주민등록번호에서 성별 정보 추출)
- 날짜 테이블: 년도_월 = TO_CHAR(주문_일자, 'YYYY-MM') (날짜 형식 변환)
이처럼 가상 컬럼은 데이터의 정확성, 쿼리 성능, 애플리케이션 개발 편의성, 그리고 데이터 모델링의 유연성을 높이는 데 실질적인 이점을 제공합니다. 프로젝트의 요구사항과 데이터 특성을 고려하여 적절히 활용한다면 데이터 관리 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 겁니다.