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제1절_옵티마이저와_실행계획

2011.11.08 09:45

실천하자 조회 수:4941

제1절_옵티마이저와_실행계획

1. 옵티마이저

  • 옵티마이저(Optimizer)?
    • 사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행 방법을 결정하는 역할 수행
    • 이러한 최적의 실행 방법을 실행계획(Execution Plan)이라 함 

          ※ 최적의 실행 방법 결정 : 어떤 방법으로 처리하는 것이 최소 일량으로 동일한 일을 처리할 수 있을지 결정하는 것


 

  • 옵티마이저가 최적의 실행 방법을 결정하는 방식
    • 규칙기반 옵티마이저(RBO, Rule Based Optimizer) - [그림 Ⅱ-3-1] 해당
    • 비용기반 옵티마이저(CBO, Cost Based Optimizer)

가. 규칙기반 옵티마이저
  • 규칙기반 옵티마이저는 규칙(우선 순위)을 가지고 실행계획 생성
  • 실행계획을 생성하는 규칙을 이해하면 누구나 실행계획을 비교적 쉽게 예측 가능

[그림 Ⅱ-3-2]는 Oracle의 규칙기반 옵티마이저의 15가지 규칙이다. 순위의 숫자가 낮을수록 높은 우선 순위

규칙기반 옵티마이저의 우선 순위 규칙 중 주요한 규칙

  • 규칙 1. Single row by rowid : ROWID를 통해서 테이블에서 하나의 행 액세스
    • ROWID는 행이 포함된 데이터 파일, 블록 등의 정보를 가지고 있기 때문에 다른 정보를 참조하지 않고도 바로 원하는 행 액세스 가능
    • 하나의 행을 액세스하는 가장 빠른 방법

 

  • 규칙 4. Single row by unique or primary key : 유일 인덱스(Unique Index)를 통해서 하나의 행 액세스
    • 인덱스를 먼저 액세스하고 인덱스에 존재하는 ROWID를 추출하여 테이블의 행 액세스

 

  • 규칙 8. Composite index : 복합 인덱스에 동등(‘=’ 연산자) 조건으로 검색 
    • ex) 만약 A+B 칼럼으로 복합 인덱스가 생성되어 있고, 조건절에서 WHERE A=10 AND B=1 형태로 검색
  • 복합 인덱스 사이의 우선 순위 규칙
    • 인덱스 구성 칼럼의 개수가 더 많고 해당 인덱스의 모든 구성 칼럼에 대해 ‘=’로 값이 주어질 수록 우선순위가 더 높음 
    • ex) A+B로 구성된 인덱스와 A+B+C로 구성된 인덱스가 각각 존재하고 조건절에서 A, B, C 칼럼 모두에 대해 ‘=’로 값이 주어진다면 A+B+C 인덱스가 우선 순위 높음
    • 만약 조건절에서 A, B 칼럼에만 ‘=’로 값이 주어진다면 A+B는 인덱스의 모든 구성 칼럼에 대해 값이 주어지고 A+B+C 인덱스 입장에서는 인덱스의 일부 칼럼에 대해서만 값이 주어졌기 때문에 A+B 인덱스가 우선 순위가 높게 됨

 

  • 규칙 9. Single column index : 단일 칼럼 인덱스에 ‘=’ 조건으로 검색
    • ex) A 칼럼에 단일 칼럼 인덱스가 생성되어 있고, 조건절에서 A=10 형태로 검색

 

  • 규칙 10. Bounded range search on indexed columns : 인덱스가 생성되어 있는 칼럼에 양쪽 범위를 한정하는 형태로 검색
    • 해당 연산자 : BETWEEN, LIKE 등
    • ex) A 칼럼에 인덱스가 생성되어 있고, A BETWEEN ‘10’ AND ‘20’ 또는 A LIKE '1%' 형태로 검색

 

  • 규칙 11. Unbounded range search on indexed columns : 인덱스가 생성되어 있는 칼럼에 한쪽 범위만 한정하는 형태로 검색
    • 해당 연산자 : >, >=, <, <= 등
    • ex) A 칼럼에 인덱스가 생성되어 있고, A > '10' 또는 A < '20' 형태로 검색

 

  • 규칙 15. Full table scan : 전체 테이블을 액세스하면서 조건절에 주어진 조건을 만족하는 행만을 결과로 추출

 

  • 규칙기반 옵티마이저는 인덱스를 이용한 액세스 방식이 전체 테이블 액세스 방식보다 우선 순위가 높음 

          → 규칙기반 옵티마이저는 해당 SQL문에서 이용 가능한 인덱스가 존재한다면 전체 테이블 액세스 방식보다는 항상 인덱스를 사용하는 실행계획 생성


 

  • 규칙기반 옵티마이저가 조인 순서를 결정할 때는 조인 칼럼 인덱스의 존재 유무가 중요한 판단의 기준
  • 조인 칼럼에 대한 인덱스가 양쪽 테이블에 모두 존재한다면 앞에서 설명한 규칙에 따라 우선 순위가 높은 테이블을 선행 테이블(Driving Table)로 선택
  • 한쪽 조인 칼럼에만 인덱스가 존재하는 경우에는 인덱스가 없는 테이블을 선행 테이블로 선택해서 조인 수행
  • 조인 칼럼에 모두 인덱스가 존재하지 않으면 FROM 절의 뒤에 나열된 테이블을 선행 테이블로 선택
  • 만약 조인 테이블의 우선 순위가 동일하다면 FROM 절에 나열된 테이블의 역순으로 선행 테이블 선택
  • 양쪽 조인 칼럼에 모두 인덱스가 없는 경우, Sort Merge Join을 사용하고 둘 중하나라도 조인 칼럼에 인덱스가 존재한다면 일반적으로 NL Join 사용

 

  • 규칙기반 옵티마이저의 최적화 과정 예시
SELECT ENAME FROM EMP WHERE JOB = 'SALESMAN' AND SAL BETWEEN 3000 AND 6000 
INDEX 
--------------------------------- 
EMP_JOB : JOB EMP_SAL : SAL PK_EMP : EMPNO (UNIQUE)
 

조건절에서 JOB 칼럼의 조건은 ‘=’, SAL 칼럼의 조건은 ‘BETWEEN’으로 값이 주어졌고 각각의 칼럼에 단일 칼럼 인덱스가 존재

우선 순위 규칙에 따라 JOB 조건은 규칙 9의 단일 칼럼 인덱스를 만족하고 SAL 조건은 규칙 10의 인덱스상의 양쪽 한정 검색 만족 

따라서 우선 순위가 높은 EMP_JOB 인덱스를 이용해서 조건을 만족하는 행에 대해 EMP 테이블을 액세스하는 방식을 선택 예상

 

  • 규칙기반 옵티마이저의 실행계획
Execution Plan 
------------------------------------------------------------ 
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP' INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMP_JOB' (NON-UNIQUE)

나. 비용기반 옵티마이저
  • 규칙기반 옵티마이저는 단순한 몇 개의 규칙만으로 현실의 모든 사항을 정확히 예측할 수는 없음
  • 비용기반 옵티마이저는 이러한 규칙기반 옵티마이저의 단점을 극복하기 위해서 출현
  • 비용기반 옵티마이저는 SQL문을 처리하는데 필요한 비용이 가장 적은 실행계획을 선택하는 방식
  • 비용이란?
    • SQL문을 처리하기 위해 예상되는 소요시간 또는 자원 사용량을 의미
    • 테이블, 인덱스, 칼럼 등의 다양한 객체 통계정보와 시스템 통계정보 등 이용
    • 통계정보가 없는 경우 비용기반 옵티마이저는 정확한 비용 예측이 불가능해져서 비효율적인 실행계획 생성가능

※ 정확한 통계정보를 유지하는 것은 비용기반 최적화에서 중요한 요소

[그림 Ⅱ-3-3]과 같이 비용기반 옵티마이저는 질의 변환기, 대안 계획 생성기, 비용 예측기 등의 모듈로 구성

  • 질의 변환기 : 사용자가 작성한 SQL문을 처리하기에 보다 용이한 형태로 변환하는 모듈
  • 대안 계획 생성기 : 동일한 결과를 생성하는 다양한 대안 계획을 생성하는 모듈
  • 대안 계획 : 연산의 적용 순서 변경, 연산 방법 변경, 조인 순서 변경 등을 통해서 생성

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. 그래서 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 예측기 : 대안 계획 생성기에 의해서 생성된 대안 계획의 비용을 예측하는 모듈
  • 대안 계획의 정확한 비용을 예측하기 위해서 연산의 중간 집합의 크기 및 결과 집합의 크기, 분포도 등의 예측이 정확해야 함
  • 보다 나은 예측을 위해 옵티마이저는 정확한 통계정보 필요
  • 비용기반 옵티마이저는 통계정보, DBMS 버전, DBMS 설정 정보 등의 차이로 인해 동일 SQL문도 서로 다른 실행계획이 생성가능
  • 비용기반 옵티마이저의 다양한 한계들로 인해 실행계획의 예측 및 제어가 어려운 단점

 

2. 실행계획

  • 실행계획(Execution Plan)이란?
    • SQL에서 요구한 사항을 처리하기 위한 절차와 방법 의미
    • 실행계획을 생성한다는 것은 SQL을 어떤 순서로 어떻게 실행할 지를 결정하는 작업
    • 옵티마이저는 최적의 실행계획 생성
    • 생성된 실행계획을 보는 방법은 데이터베이스 벤더마다 서로 다름
    • 실행계획을 보고 SQL이 어떻게 실행되는지 정확히 이해할 수 있다면 보다 향상된 SQL의 이해 및 활용 가능

 

 

 

실행계획을 구성하는 요소

  • 조인 순서(Join Order) :조인작업을 수행할 때 참조하는 테이블의 순서

- 논리적으로 가능한 조인 순서는 n! 만큼 존재, (n :  FROM 절에 존재하는 테이블 수)

 

  • 조인 기법(Join Method) : 두 개의 테이블을 조인할 때 사용할 수 있는 방법

- NL Join, Hash Join, Sort Merge Join 등

 

  • 액세스 기법(Access Method) :  하나의 테이블을 액세스할 때 사용할 수 있는 방법

- 인덱스 스캔(Index Scan) : 인덱스를 이용하여 테이블 액세스 

- 전체 테이블 스캔(Full Table Scan) : 테이블 전체를 모두 읽으면서 조건을 만족하는 행 액세스

 

  • 최적화 정보(Optimization Information) : 옵티마이저가 실행계획의 각 단계마다 예상되는 비용 사항을 표시한 것

- Cost는 상대적인 비용 정보

- Card는 Cardinality의 약자로서 주어진 조건을 만족한 결과 집합 혹은 조인 조건을 만족한 결과 집합의 건수 의미

- Bytes는 결과 집합이 차지하는 메모리 양을 바이트로 표시

                ※ 비용 정보 : 실제로 SQL을 실행하고 얻은 결과가 아니라 통계 정보를 바탕으로 옵티마이저가 계산한 예상치

 

  • 연산(Operation) : 여러 가지 조작을 통해서 원하는 결과를 얻어내는 일련의 작업

- 조인 기법(NL Join, Hash Join, Sort Merge Join 등)

- 액세스 기법(인덱스 스캔, 전체 테이블 스캔 등)

- 필터, 정렬, 집계, 뷰 등 다양한 종류 존재

  ex) SQL에서 정렬을 목적으로 ORDER BY를 수행했다면 정렬 연산 표시

 

3. SQL 처리 흐름도

  • SQL 처리 흐름도(Access Flow Diagram)란?
    • SQL의 내부적인 처리 절차를 시각적으로 표현한 도표
    • 이것은 실행계획을 시각화한 것
    • [그림 Ⅱ-3-5]와 같이 액세스 처리 흐름도에는 SQL문의 처리를 위해 어떤 테이블을 먼저 읽었는지(조인 순서), 테이블을 읽기 위해서 인덱스 스캔을 수행했는지 또는 테이블 전체 스캔을 수행했는지(액세스 기법)과 조인 기법 등 표현 가능
    • 성능적인 관점을 살펴보기 위해서 SQL 처리 흐름도에 일량을 함께 표시 가능 
       

ex) 예를 들어, [그림 Ⅱ-3-5]에서 조인 순서는 TAB1 → TAB2이다. 여기서 TAB1을 Outer Table 또는 Driving Table이라고 하고, TAB2를 Inner Table 또는 Lookup Table이라고 한다. 테이블의 액세스 방법은 TAB1은 테이블 전체 스캔을 의미하고 TAB2는 I01_TAB2 이라는 인덱스를 통한 인덱스 스캔을 했음을 표시한 것이다. 조인 방법은 NL Join을 수행했음을 표시한 것이다.

[그림 Ⅱ-3-5]에서 TAB1에 대한 액세스는 스캔(Scan) 방식이고 조인시도 및 I01_TAB2 인덱스를 통한 TAB2 액세스는 랜덤(Random) 방식이다. 대량의 데이터를 랜덤 방식으로 액세스하게 되면 많은 I/O가 발생하여 성능상 좋지 않다.

 

 

 

다음은 [그림 Ⅱ-3-5]가 다음 SQL문에 대한 SQL 처리 흐름도라는 가정으로 설명

SELECT … FROM TAB1 A, TAB2 B WHERE A.KEY = B.KEY AND A.COL1 = :condition1 AND B.COL2 = :condition2
  • 액세스 건수 : SQL 처리를 위해 TAB1을 액세스한 건수. 여기서는 TAB1의 A.COL1 칼럼에 이용 가능한 인덱스가 존재하지 않아 전체 테이블 스캔을 수행했음을 의미. 따라서 액세스 건수는 TAB1 테이블의 총 건수와 동일.

 

  • 조인 시도 건수 : TAB1을 액세스한 후 즉, 테이블에서 읽은 해당 건에 대해 A.COL1 = :condition1 조건을 만족한 건만이 TAB2와 조인을 시도. 즉, TAB1을 액세스한 후 A.COL1 = :condition1 조건을 만족하지 않는다면 더 이상 조인 작업을 진행할 필요 없음. 따라서 조인 시도 건수는 TAB1에 주어진 조건인 A.COL1 = :condition1을 만족한 건수.

 

  • 테이블 액세스 건수 : B.KEY 칼럼만으로 구성된 인덱스(B.KEY 칼럼만으로 구성된 인덱스라고 가정함)인 I01_TAB2에서 B.KEY = A.KEY (TAB1은 이미 읽혀졌기 때문에 A.KEY 값은 상수임) 조건을 만족한 건만이 TAB2 테이블 액세스. 즉, 조인 시도한 건들 중에서 B.KEY = A.KEY 조건까지 만족한 건과 같음.

 

  • 성공 건수 : SQL 실행을 통해 사용자에게 답으로서 보여지는 결과 건수. TAB2 테이블을 액세스해서 B.COL2 = :condition2 조건까지 만족해야 비로서 사용자에게 보여질 수 있음


※ 자료출처 : DBguide.Net

http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=148208&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=136&boardStep=1


  • SQL 개발자 자격증 (bysql.net 2011년 2차 스터디)
  • 작성자: 위충환 (실천하자)
  • 최초작성일: 2011년 11월 08 일
  • 본문서는 bysql.net 스터디 결과입니다 .본 문서를 인용하실때는 출처를 밝혀주세요. http://www.bysql.net
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