기반 테이블은 정규화를 거친 데이터가 저장되므로 중복된 데이터가 거의 존재하지 않는다. 또한, 기반 테이블은 데이터 사전을 저장하는 데 필요한 디스크 공간을 줄이며 중복된 데이터가 일관성 없이 갱신될 가능성을 사전에 예방하는 역할을 수행한다.

그리고 기반 테이블에 대한 관리를 데이터 사전이 함으로써 일반 사용자는 기반 테이블의 정의를 몰라도 간단한 DDL 문장으로 데이터 사전 작업을 수행할 수 있다.

예를 들어 일반 사용자가 기반 테이블을 생성 하려면 다음과 같은 순으로 정의해야 한다.

Tibero는 사용자로부터 입력된 SQL 문장을 해석할 때 데이터 사전을 이용한다. 이러한 과정을 의미 분석(Semantic Analysis) 과정이라고 부른다.

다음의 SQL 문장으로 의미 분석 과정을 설명한다.

SELECT C11
  FROM T1, T2
  WHERE C11 = C21 AND C22 LIKE '20%';

① SELECT 문장에 포함된 스키마 객체 즉 T1, T2가 존재하는지, 그리고 이 객체에 현재 사용자가 접근할 수 있는지 검사한다.

② 접근에 문제가 없다면, C11, C21, C22 컬럼이 T1, T2 테이블에 각각 정의되어 있는지, 아니면 동시에 T1, T2 테이블에 정의되어 있는지(또는 모호성이 존재하는지.)를 검사한다.

③ C11과 C12 컬럼이 비교 연산이 가능한지, C22 컬럼이 LIKE 연산자를 수행할 수 있는 문자열 타입인지 검사한다.

위의 SQL 문장은 의미 분석 과정을 거친 후 각 컬럼이 포함된 테이블을 명시적으로 표시하고 다음과 같이 변환된다.

SELECT T1.C11
  FROM T1, T2
  WHERE T1.C11 = T2.C21 AND T2.C22 LIKE '20%';

Tibero는 질의 최적화기를 이용하여 SQL 문장에 대한 효율적인 실행계획(Execution Plan)을 생성하기 위해 데이터 사전에 저장된 통계 정보를 참조한다.

이러한 통계 정보는 각 스키마 객체의 기반 테이블에 저장되어 있으며, 히스토그램을 저장하는 기반 테이블에도 저장되어 있다.

예를 들어 테이블 정의를 포함하는 기반 테이블에는 테이블 안에 로우의 개수, 디스크 블록의 개수, 하나의 디스크 블록에 포함된 로우의 평균 개수 등이다. 히스토그램 테이블에는 특정 컬럼에 대하여 컬럼 값의 분포, 자주 사용되는 컬럼 값 등을 저장하고 있다.

또한, 질의 최적화기는 인덱스에 대한 정보도 참조한다. 예를 들어 테이블에 어떤 컬럼이 인덱스가 생성되어 있는지, 인덱스의 단말 노드(Terminal Node)에 저장된 레코드의 평균 개수는 몇 개인지 등을 참조한다.

다음은 질의 최적화기가 어떤 데이터 사전 정보를 이용하는지 확인할 수 있는 예이다.

SELECT *
  FROM T1, T2
  WHERE T1.C1 = T2.C2;

위 예에서 보듯이 SELECT 문장은 WHERE 절의 조건에 따라 조인 연산을 수행해야 한다. 일반적으로 조인 연산은 시스템의 메모리와 CPU 시간이 많이 요구되는 연산이다. 따라서, 될 수 있으면 적은 메모리를 사용하여 조인 연산을 실행하는 방법을 찾아야 한다.

테이블 T1과 T2에 대하여 중첩 루프 조인(Nested-Loop Join)을 수행하는 방법은 다음과 같다.

일반적으로, 포함된 로우의 개수가 적은 테이블을 외부 루프 테이블로 하는 것이 연산 비용이 적다. 따라서, 질의 최적화기는 데이터 사전의 내용을 참조하여 테이블 T1과 T2 중에서 포함된 로우의 개수가 적은 것을 외부 루프로 하여 SQL 질의를 수행하도록 한다.

질의 최적화기가 인덱스에 대한 데이터 사전의 내용을 참조한 결과 T1.C1과 T2.C2 컬럼 모두에 대하여 인덱스가 생성되었다면, 중첩 루프 조인이 아니라, 좀 더 적은 메모리 양과 CPU 작업이 필요한 정렬 병합 조인(Sort-Merge Join) 연산을 수행한다.

각 문장은 CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE, GRANT, REVOKE, COMMENT 등으로 시작한다. 이 밖에도 많은 종류의 DDL이 존재한다.

Tibero에서 DDL 문장을 이용하여 CREATE, ALTER, DROP할 수 있는 객체는 다음과 같다.

위 객체 중 테이블은 생성, 갱신, 삭제는 CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE 문을 이용하여 수행하며, 일부 객체는 생성, 갱신, 삭제 중의 일부만 가능한 경우도 있다. 예를 들어 동의어는 CREATE SYNONYM, DROP SYNONYM 문만이 존재하고, ALTER SYNONYM 문은 존재하지 않는 경우이다.

이와 같은 DDL 문장에 의해 갱신된 데이터 사전의 내용은 기반 테이블에 저장된다. 정적 뷰를 통해 확인할 수 있으며, 일부 내용은 동적 뷰를 통해서만 확인할 수 있다.