옵티마이저와 실행계획
옵티마이저
옵티마이저(Optimizer)는 사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행 방법을 결정하는 역할을 수행합니다. 이러한 최적의 실행 방법을 실행계획(Execution Plan)이라고 하고, 관계형 데이터베이스는 궁극적으로 SQL문을 통해서만 데이터를 처리할 수 있습니다.
옵티마이저가 선택한 실행 방법의 적절성 여부는 질의의 수행 속도에 가장 큰 영향 미치게 됩니다.
현재 대부분의 관계형 데이터베이스는 비용기반 옵티마이저만을 제공합니다.
규칙기반 옵티마이저
규칙기반 옵티마이저는 규칙(우선 순위)을 가지고 실행계획을 생성합니다. 실행계획을 생성하는 규칙을 이해하면 누구나 실행계획을 비교적 쉽게 예측할 수 있습니다.
숫자가 낮을 수록 높은 순위 입니다.
비용기반 옵티마이저
비용기반 옵티마이저는 규칙기반 옵티마이저의 단점을 극복하기 위해서 출현하였습니다. 비용기반 옵티마이저는 SQL문을 처리하는데 필요한 비용이 가장 적은 실행계획을 선택하는 방식입니다.
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질의 변환기: 사용자가 작성한 SQL문을 처리하기에 보다 용이한 형태로 변환하는 모듈입니다.
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대안 계획 생성기: 동일한 결과를 생성하는 다양한 대안 계획을 생성하는 모듈입니다.
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대안 계획: 연산의 적용 순서 변경, 연산 방법 변경, 조인 순서 변경 등을 통해서 생성됩니다. 동일한 결과를 생성하는 가능한 모든 대안 계획을 생성해야 보다 나은 최적화를 수행할 수 있습니다. 그러나 대안 계획의 생성이 너무 많아지면 최적화를 수행하는 시간이 그만큼 오래 걸릴 수 있기 때문에 대안 계획이 포함되지 않는 경우도 있습니다.
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비용 예측기: 대안 계획 생성기에 의해서 생성된 대안 계획의 비용을 예측하는 모듈입니다.
실행 계획
실행계획(Execution Plan)이란 SQL에서 요구한 사항을 처리하기 위한 절차와 방법을 의미합니다. 실행계획을 생성한다는 것은 SQL을 어떤 순서로 어떻게 실행할 지를 결정하는 작업입니다.
- 실행계획에 비용 사항이 표시된다는 것은 비용기반 최적화 방식으로 실행계획을 생성했다는 것을 의미합니다.
- 비용 정보는 실제로 SQL을 실행하고 얻은 결과가 아니라 통계 정보를 바탕으로 옵티마이저가 계산한 예상치입니다.
인덱스 기본
인덱스 특징
인덱스는 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 책의 찾아보기와 유사한 개념입니다.
- 인덱스는 테이블을 기반으로 선택적으로 생성할 수 있는 구조입니다.
- 테이블에 인덱스를 생성하지 않아도 되고 여러 개를 생성해도 된다.
- 인덱스의 기본적인 목적은 검색 성능의 최적화
- Insert, Update, Delete 등과 같은 DML 작업은 테이블과 인덱스를 함께 변경해야 하기 때문에 오히려 느려질 수 있다는 단점이 존재합니다.
인덱스의 종류
B-트리 기반 인덱스
클러스터형 인덱스
테이블 스캔 방식
. 전체 테이블 스캔
전체 테이블 스캔 방식으로 데이터를 검색한다는 것은 테이블에 존재하는 모든 데이터를 읽어 가면서 조건에 맞으면 결과로서 추출하고 조건에 맞지 않으면 버리는 방식으로 검색합니다.
- SQL문에 조건이 존재하지 않는 경우
- SQL문의 주어진 조건에 사용 가능한 인덱스가 존재하는 않는 경우
- 옵티마이저의 취사 선택
- 병렬처리 방식으로 처리하는 경우
- 전체 테이블 스캔 방식의 힌트를 사용한 경우
인덱스 스캔
인덱스 스캔은 인덱스를 구성하는 칼럼의 값을 기반으로 데이터를 추출 하는 액세스 기법입니다.
- 인덱스의 리프 블록은 인덱스 구성하는 칼럼과 레코드 식별자로 구성되어 있습니다.
- 검색을 위해 인덱스의 리프 블록을 읽으면 인덱스 구성 칼럼의 값과 테이블의 레코드 식별자를 알 수 있습니다.
- 인덱스 유일 스캔 및 인덱스 범위 스캔 방식 가능
전체 테이블 스캔과 인덱스 스캔 방식의 비교
- 인덱스 스캔: 인덱스에 존재하는 레코드 식별자를 이용해서 검색하는 데이터의 정확한 위치를 알고서 데이터를 읽습니다.
- 인덱스 스캔 방식에 서는 불필요하게 다른 블록을 더 읽을 필요가 없습니다.
- 한번의 I/O 요청에 한 블록씩 데이터를 읽습니다.
- 전체 테이블 스캔: 데이터를 읽을 때 한번 의 I/O 요청으로 여러 블록을 한꺼번에 읽습니다.
- 테이블의 모든 데이터를 읽을 것이라면 한 번 읽기 작업을 할 때 여러 블록을 함께 읽는 것이 효율적입니다.
조인 수행 원리
조인이란 두 개 이상의 테이블을 하나의 집합으로 만드는 연산입니다. SQL문에서 FROM 절에 두 개 이상의 테이블이 나열될 경우 조인이 수행된다.
NL Join
NL Join은 프로그래밍에서 사용하는 중첩된 반복문과 유사한 방식으로 조인을 수행합니다. 반복문의 외부에 있는 테이블을 선행 테이블 또는 외부 테이블(Outer Table)이라고 하고, 반복문의 내부에 있는 테이블을 후행 테이블 또는 내부 테이블(Inner Table)이라고 합니다.
NL Join 작동방식
① 선행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
② 선행 테이블의 조인 키 값을 가지고 후행 테이블에서 조인 수행
③ 선행 테이블의 조건을 만족하는 모든 행에 대해 1번 작업 반복 수행
NL Join 기법은 조인이 성공하면 바로 조인 결과를 사용자에게 보여 줄 수 있기 때문에 결과를 가능한 빨리 화면에 보여줘야 하는 온라인 프로그램에 적절한 조인 기법입니다.
Sort Merge Join
Sort Merge Join은 조인 칼럼을 기준으로 데이터를 정렬하여 조인을 수행합니다.
NL Join은 주로 랜덤 액세스 방식으로 데이터를 읽는 반면 Sort Merge Join은 주로 스캔 방식으로 데이터를 읽습니다.
- 랜덤 액세스로 NL Join에서 부담이 되던 넓은 범위의 데이터를 처리할 때 이용되던 조인 기법입니다.
- Sort Merge Join은 정렬할 데이터가 많아 메모리에서 모든 정렬 작업을 수행하기 어려운 경우에는 임시 영역(디스크)을 사용하기 때문에 성능이 떨어 질 수 있습니다.
- 대량의 조인 작업에서 정렬 작업을 필요로 하는 Sort Merge Join 보다는 CPU 작업 위주로 처리하는 Hash Join이 성능상 유리합니다.
- Sort Merge Join은 Hash Join과는 달리 동등 조인 뿐만 아니라 비동등 조인에 대해서도 조인 작업이 가능합니다.
작동방식
① 선행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
② 선행 테이블의 조인 키를 기준으로 정렬 작업을 수행
① ~ ②번 작업을 선행 테이블의 조건을 만족 하는 모든 행에 대해 반복 수행
③ 후행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
④ 후행 테이블의 조인 키를 기준으로 정렬 작업을 수행
③ ~ ④번 작 업을 후행 테이블의 조건을 만족하는 모든 행에 대해 반복 수행
⑤ 정렬된 결과를 이용하여 조인을 수행하며 조인에 성공하면 추출버퍼에 넣음
Hash Join
Hash Join은 해슁 기법을 이용하여 조인을 수행합니다. 조인을 수행할 테이블의 조인 칼럼을 기준으로 해쉬 함수를 수행하여 서로 동일한 해쉬 값을 갖는 것들 사이에서 실제 값이 같은지를 비교하면서 조인을 수행합니다. Hash Join은 NL Join의 랜덤 액세스 문제점과 Sort Merge Join의 문제점인 정렬 작업의 부담을 해결 위한 대안으로 등장하였습니다.
- 생성된 해쉬 테이블의 크기가 메모리에 적재할 수 있는 크기보다 더 커지면 임시 영역(디스크)에 해쉬 테이블을 저장하게 되는데, 그럴 때마다 추가적인 작업이 필요해집니다.
-> 그렇기 때문에 Hash Join을 할 때는 결과 행의 수가 적은 테이블을 선행 테이블로 사용하는 것이 좋습니다. 선행 테이블의 결과를 완전히 메모리에 저장할 수 있다면 임시 영역에 저장하는 작업이 발생하지 않기 때문입니다.
작동방식
① 선행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
② 선행 테이블의 조인 키를 기준으로 해쉬 함수를 적용하여 해쉬 테이블을 생성 → 조인 칼럼과 SELECT 절에서 필요로 하는 칼럼도 함께 저장됨
① ~ ②번 작업을 선행 테이블의 조건을 만족하는 모든 행에 대해 반복 수행
③ 후행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
④ 후행 테이블의 조인 키를 기준으로 해쉬 함수를 적용하여 해시 버킷을 찾음 → 조인 키를 이용해서 실제 조인될 데이터를 찾음
⑤ 조인 에 성공하면 추출버퍼에 넣음
③ ~ ⑤번 작업을 후행 테이블의 조건을 만족하는 모든 행에 대해서 반복 수행
Hash Join은 조인 칼럼의 인덱스를 사용하지 않기 때문에 조인 칼럼의 인덱스가 존재하지 않을 경우에도 사용할 수 있는 조인 기법입니다.
출처: SQL 전문가 가이드 서적
