본 문서의 내용은 한국데이터산업진흥원에서 펴낸 SQL 전문가 가이드를 기반으로 자격증 취득에 도움이 될 개념을 정리한 것입니다.
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1. 옵티마이저와 실행계획
1. 옵티마이저
옵티마이저(Optimizer)는 사용자가 질의한 SQL 문에 대해 최적의 실행 방법을 결정하는 역할을 수행한다. 이러한 최적의 실행 방법을 실행계획(Execution Plan)이라고 한다.
다양한 실행 방법들 중에서 최적의 실행 방법을 결정하는 것이 바로 옵티마이저의 역할이다. 관계형 데이터베이스는 옵티마이저가 결정한 실행 방법대로 실행 엔진이 데이터를 처리하여 결과 데이터를 사용자에게 전달할 뿐이다.
현재 대부분의 관계형 데이터베이스는 비용기반 옵티마이저만을 제공한다. 비록 규칙기반 옵티마이저를 제공하더라도 신규 기능들에 대해서는 더 이상 지원하지 않는다. 다만 하위 버전 호환성을 위해서만 규칙기반 옵티마이저가 남아 있을 뿐이다.
가. 규칙기반 옵티마이저
규칙기반 옵티마이저는 규칙(우선 순위)을 가지고 실행계획을 생성한다. 실행계획을 생성하는 규칙을 이해하면 누구나 실행계획을 비교적 쉽게 예측할 수 있다.
옵티마이저의 우선 순위 규칙 중 주요 규칙
규칙 1. ROWID를 통해 테이블에서 하나의 행에 액세스하는 방식. 하나의 행을 액세스하는 가장 빠른 방법
규칙 4. 유일 인덱스를 통해 하나의 행에 액세스하는 방식. 인덱스를 먼저 액세스하고 인덱스에 존재하는 ROWID를 추출하여 행을 액세스한다.
규칙 8. 복합 인덱스에 동등 조건으로 검색하는 경우이다. 복합 인덱스 사이의 우선 순위 규칙은 다음과 같다. 인덱스 구성 컬럼 개수가 더 많고, 해당 인덱스의 모든 구성 컬럼에 대해 '='로 값이 주어질수록 우선순위가 더 높다.
규칙 9. 단일 컬럼 인덱스에 '=' 조건으로 검색하는 경우이다.
규칙 10. 인덱스가 생성된 컬럼에 양쪽 범위를 한정하는 형태로 검색하는 방식이다. 이러한 연산자에는 BETWEEN, LIKE 등이 있다.
규칙 11. 인덱스가 생성된 컬럼에 한쪽 범위만 한정하는 형태로 검색하는 방식이다. 이러한 연산자에는 >, ≥, <, ≤ 등이 있다.
규칙 15. 전체 테이블을 액세스하면서 조건을 만족하는 행만을 결과로 추출한다.
규칙기반 옵티마이저가 조인 순서를 결정할 때는 조인 칼럼 인덱스의 존재 유무가 중요한 판단의 기준이다. 조인 칼럼에 대한 인덱스가 양쪽 테이블에 모두 존재한다면 앞에서 설명한 규칙에 따라 우선 순위가 높은 테이블을 선행 테이블(Driving Table)로 선택한다. 한쪽 조인 칼럼에만 인덱스가 존재하는 경우에는 인덱스가 없는 테이블을 선행 테이블로 선택해서 조인을 수행한다. 조인 칼럼에 모두 인덱스가 존재하지 않으면 FROM 절의 뒤에 나열된 테이블을 선행 테이블로 선택한다. 만약 조인 테이블의 우선 순위가 동일하다면 FROM 절에 나열된 테이블의 역순으로 선행 테이블을 선택한다.
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE JOB = 'SALESMAN'
AND SAL BETWEEN 3000 AND 6000;
위 SQL 문에서는 조건절에서 JOB 칼럼의 조건은 ‘=’, SAL 칼럼의 조건은 ‘BETWEEN’으로 값이 주어졌고 각각의 칼럼에 단일 칼럼 인덱스가 존재한다. 우선 순위 규칙에 따라 JOB 조건은 규칙 9 의 단일 칼럼 인덱스를 만족하고 SAL 조건은 규칙 10 의 인덱스상의 양쪽 한정 검색을 만족한다. 따라서 우선 순위가 높은 EMP_JOB 인덱스를 이용해서 조건을 만족하는 행에 대해 EMP 테이블을 액세스하는 방식을 선택할 것이다.
나. 비용기반 옵티마이저
단순한 몇 개의 규칙만으로 현실의 모든 사항을 정확히 예측할 수는 없다. 비용기반 옵티마이저는 이러한 규칙기반 옵티마이저의 단점을 극복하기 위해서 출현하였다. 비용기반 옵티마이저는 SQL 문을 처리하는데 필요한 비용이 가장 적은 실행계획을 선택하는 방식이다.
비용기반 옵티마이저는 비용을 예측하기 위해서 규칙기반 옵티마이저가 사용하지 않는 테이블, 인덱스, 칼럼 등의 다양한 객체 통계정보와 시스템 통계정보 등을 이용한다. 통계정보가 없는 경우 비용기반 옵티마이저는 정확한 비용예측이 불가능해져서 비효율적인 실행계획을 생성할 수 있다. 그렇기 때문에 정확한 통계정보를 유지하는 것은 비용기반 최적화에서 중요한 요소이다.
질의 변환기는 사용자가 작성한 SQL 문을 처리하기에 보다 용이한 형태로 변환하는 모듈이다.
대안 계획은 연산의 적용 순서 변경, 연산 방법 변경, 조인 순서 변경 등을 통해서 생성된다. 동일한 결과를 생성하는 가능한 모든 대안 계획을 생성해야 보다 나은 최적화를 수행할 수 있다. 그러나 대안 계획의 생성이 너무 많아지면 최적화를 수행하는 시간이 그만큼 오래 걸린 수 있다.
대부분의 상용 옵티마이저들은 대안 계획의 수를 제약하는 다양한 방법을 사용한다. 이러한 현실적인 제약으로 인해 생성된 대안 계획들 중에서 최적의 대안 계획이 포함되지 않을 수도 있다.
비용 예측기는 대안 계획 생성기에 의해서 생성된 대안 계획의 비용을 예측하는 모듈이다. 대안 계획의 정확한 비용을 예측하기 위해서 연산의 중간 집합의 크기 및 결과 집합의 크기, 분포도 등의 예측이 정확해야 한다.
2. 실행계획
실행계획(Execution Plan)이란 SQL 에서 요구한 사항을 처리하기 위한 절차와 방법을 의미한다. 실행계획을 생성한다는 것은 SQL 을 어떤 순서로 어떻게 실행할 지를 결정하는 작업이다. 동일한 SQL 에 대해 결과를 낼 수 있는 다양한 처리 방법(실행계획)이 존재할 수 있지만 각 처리 방법마다 실행 시간(성능)은 서로 다를 수 있다.
실행계획을 구성하는 요소에는 조인 순서(Join Order), 조인 기법(Join Method), 액세스 기법(Access Method), 최적화 정보(Optimization Information), 연산(Operation) 등이 있다.
(c.f. 실제 처리 건수는 트레이스 정보를 통해 알 수 있다.)
"실행 계획을 읽는 순서는 위에서 아래로, 안에서 밖으로 읽는다."
조인 기법은 두 개의 테이블을 조인할 때 사용할 수 있는 방법으로서 여기에는 NL Join, Hash Join, Sort Merge Join 등이 있다.
액세스 기법은 하나의 테이블을 액세스할 때 사용할 수 있는 방법이다. 여기에는 인덱스를 이용하여 테이블을 액세스하는 인덱스 스캔(Index Scan)과 테이블 전체를 모두 읽으면서 조건을 만족하는 행을 찾는 전체 테이블 스캔(Full Table Scan) 등이 있다.
실행계획에 비용 사항이 표시된다는 것은 비용기반 최적화 방식으로 실행계획을 생성했다는 것을 의미한다. 최적화 정보에는 Cost, Card, Bytes 가 있다. Cost 는 상대적인 비용 정보이고 Card 는 Cardinality 의 약자로서 주어진 조건을 만족한 결과 집합 혹은 조인 조건을 만족한 결과 집합의 건수를 의미한다. Bytes 는 결과 집합이 차지하는 메모리 양을 바이트로 표시한 것이다. 이러한 비용 정보는 실제로 SQL 을 실행하고 얻은 결과가 아니라 통계 정보를 바탕으로 옵티마이저가 계산한 예상치이다.
3. SQL 처리 흐름도
SQL 처리 흐름도(Access Flow Diagram)란 SQL 의 내부적인 처리 절차를 시각적으로 표현한 도표이다. 이것은 실행계획을 시각화한 것이다. 아래 그림과 같이 액세스 처리 흐름도에는 SQL 문의 처리를 위해 어떤 테이블을 먼저 읽었는지(조인 순서), 테이블을 읽기 위해서 인덱스 스캔을 수행했는지 또는 테이블 전체 스캔을 수행했는지(액세스 기법)과 조인 기법 등을 표현할 수 있다.
조인 순서는 TAB1 → TAB2 이다. 여기서 TAB1 을 Outer Table 또는 Driving Table 이라고 하고, TAB2 를 Inner Table 또는 Lookup Table 이라고 한다. 테이블의 액세스 방법은 TAB1 은 테이블 전체 스캔을 의미하고 TAB2 는 I01_TAB2 이라는 인덱스를 통한 인덱스 스캔을 했음을 표시한 것이다. 조인 방법은 NL Join 을 수행했음을 표시한 것이다.
성능적인 관점을 살펴보기 위해서 SQL 처리 흐름도에 일량을 함께 표시할 수 있다. 위 그림에서 건수(액세스 건수, 조인 시도 건수, 테이블 액세스 건수, 성공 건수)라고 표시된 곳에 SQL 처리를 위해 작업한 건수 또는 처리 결과 건수 등의 일량을 함께 표시할 수 있다. 이것을 통해 어느 부분에서 비효율이 발생하고 있는지에 대한 힌트를 얻을 수 있다.
TAB1 에 대한 액세스는 스캔(Scan) 방식이고 조인시도 및 I01_TAB2 인덱스를 통한 TAB2 액세스는 랜덤(Random) 방식이다. 대량의 데이터를 랜덤 방식으로 액세스하게 되면 많은 I/O 가 발생하여 성능상 좋지 않다.
액세스 건수는 SQL 처리를 위해 TAB1 을 액세스한 건수이다. 여기서는 TAB1 의 A.COL1 칼럼에 이용 가능한 인덱스가 존재하지 않아 전체 테이블 스캔을 수행했음을 의미한다. 따라서 액세스 건수는 TAB1 테이블의 총 건수와 동일하다.
조인 시도 건수는 TAB1 을 액세스한 후 즉, 테이블에서 읽은 해당 건에 대해 A.COL1 = :condition1 조건을 만족한 건만이 TAB2 와 조인을 시도한다. 즉, TAB1 을 액세스한 후 A.COL1 = :condition1 조건을 만족하지 않는다면 더 이상 조인 작업을 진행할 필요가 없다. 따라서 조인 시도 건수는 TAB1 에 주어진 조건인 A.COL1 = :condition1 을 만족한 건수가 된다.
테이블 액세스 건수는 B.KEY 칼럼만으로 구성된 인덱스(B.KEY 칼럼만으로 구성된 인덱스라고 가정함)인 I01_TAB2 에서 B.KEY = A.KEY (TAB1 은 이미 읽혀졌기 때문에 A.KEY 값은 상수임) 조건을 만족한 건만이 TAB2 테이블을 액세스한다. 즉, 조인 시도한 건들 중에서 B.KEY = A.KEY 조건까지 만족한 건과 같다.
성공 건수는 SQL 실행을 통해 사용자에게 답으로서 보여지는 결과 건수이다. TAB2 테이블을 액세스해서 B.COL2 = :condition2 조건까지 만족해야 비로소 사용자에게 보여질 수 있다.
↓SQL 전문가 가이드 요약 목록
1장. 데이터 모델링의 이해
Part 1. 데이터 모델링의 이해
Part 2. 데이터 모델과 성능
2장. SQL 기본 및 활용
Part 1. SQL 기본
Part 2. SQL 활용
Part 3. SQL 최적화 기본원리
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