< SQL 전문가 가이드 > 과목2 - 3장 1절 옵티마이저와 실행계획
제1절 옵티마이저와 실행계획
1. 옵티마이저
옵티마이저(Optimizer)는 사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행 방법을 결정하는 역 할을 수행한다. 이러한 최적의 실행 방법을 실행계획(Execution Plan)이라고 한다. 관계형 데이터베이스는 궁극적으로 SQL문을 통해서만 데이터를 처리할 수 있다. JAVA, C등과 같 은 프로그램 언어와는 달리 SQL은 사용자의 요구사항만 기술할 뿐 처리과정에 대한 기술은 하지 않는다. 그러므로 사용자의 요구사항을 만족하는 결과를 추출할 수 있는 다양한 실행 방법이 존재할 수 있다. 다양한 실행 방법들 중에서 최적의 실행 방법을 결정하는 것이 바 로 옵티마이저의 역할이다. 관계형 데이터베이스는 옵티마이저가 결정한 실행 방법대로 실 행 엔진이 데이터를 처리하여 결과 데이터를 사용자에게 전달할 뿐이다. 옵티마이저가 선택 한 실행 방법의 적절성 여부는 질의의 수행 속도에 가장 큰 영향 미치게 된다. 이런 의미에 서 관계형 데이터베이스에서 진정한 프로그래머는 옵티마이저라고 할 수 있다.
최적의 실행 방법 결정이라는 것은 어떤 방법으로 처리하는 것이 최소 일량으로 동일한 일 을 처리할 수 있을지 결정하는 것이다. 그러나 이러한 결정을 옵티마이저는 실제로 SQL문 을 처리해보지 않은 상태에서 결정해야 하는 어려움이 있다. 옵티마이저가 최적의 실행 방 법을 결정하는 방식에 따라 [그림 II-3-1]과 같이 규칙기반 옵티마이저(RBO, Rule Based Optimizer)와 비용기반 옵티마이저(CBO, Cost Based Optimizer)로 구분할 수 있다.
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. 그렇지만 규칙기반 옵티 마이저의 규칙은 보편 타당성에 근거한 것들이다. 이러한 규칙을 알고 있는 것은 옵티마이 저의 최적화 작업을 이해하는데 도움이 된다.
가. 규칙기반 옵티마이저
규칙기반 옵티마이저는 규칙(우선 순위)을 가지고 실행계획을 생성한다. 실행계획을 생성 하는 규칙을 이해하면 누구나 실행계획을 비교적 쉽게 예측할 수 있다. 규칙기반 옵티마이 저가 실행계획을 생성할 때 참조하는 정보에는 SQL문을 실행하기 위해서 이용 가능한 인덱 스 유무와 (유일, 비유일, 단일, 복합 인덱스)종류, SQL문에서 사용하는 연산자(=, <, <>, LIKE, BETWEEN 등)의 종류 그리고 SQL문에서 참조하는 객체(힙 테이블, 클러스터 테이 블 등)의 종류 등이 있다. 이러한 정보에 따라 우선 순위(규칙)가 정해져 있고, 이 우선 순 위를 기반으로 실행계획을 생성한다. 결과적으로 규칙기반 옵티마이저는 우선 순위가 높은 규칙이 적은 일량으로 해당 작업을 수행하는 방법이라고 판단하는 것이다. [그림 II-3-2] 는 Oracle의 규칙기반 옵티마이저의 15가지 규칙이다. 순위의 숫자가 낮을수록 높은 우선 순위이다.
규칙기반 옵티마이저의 우선 순위 규칙 중에서 주요한 규칙에 대해서만 간략히 설명한다.
규칙 1. Single row by rowid : ROWID를 통해서 테이블에서 하나의 행을 액세스하는 방 식이다. ROWID는 행이 포함된 데이터 파일, 블록 등의 정보를 가지고 있기 때문에 다른 정보를 참조하지 않고도 바로 원하는 행을 액세스할 수 있다. 하나의 행을 액 세스하는 가장 빠른 방법이다.
규칙 4. Single row by unique or primary key : 유일 인덱스(Unique Index)를 통해서 하나의 행을 액세스하는 방식이다. 이 방식은 인덱스를 먼저 액세스하고 인덱스에 존재하는 ROWID를 추출하여 테이블의 행을 액세스한다.
규칙 8. Composite index : 복합 인덱스에 동등(‘=’ 연산자) 조건으로 검색하는 경우이다. 예를 들어, 만약 A+B 칼럼으로 복합 인덱스가 생성되어 있고, 조건절에서
WHERE A=10 AND B=1 형태로 검색하는 방식이다. 복합 인덱스 사이의 우선 순 위 규칙은 다음과 같다. 인덱스 구성 칼럼의 개수가 더 많고 해당 인덱스의 모든 구성 칼럼에 대해 ‘=’로 값이 주어질 수록 우선순위가 더 높다. 예를 들어, 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 순위가 높다. 만 약 조건절에서 A, B 칼럼에만 ‘=’로 값이 주어진다면 A+B는 인덱스의 모든 구성 칼럼에 대해 값이 주어지고 A+B+C 인덱스 입장에서는 인덱스의 일부 칼럼에 대 해서만 값이 주어졌기 때문에 A+B 인덱스가 우선 순위가 높게 된다.
규칙 9. Single column index : 단일 칼럼 인덱스에 ‘=’ 조건으로 검색하는 경우이다. 만약 A 칼럼에 단일 칼럼 인덱스가 생성되어 있고, 조건절에서 A=10 형태로 검색하는 방식이다.
규칙 10. Bounded range search on indexed columns : 인덱스가 생성되어 있는 칼럼에 양쪽 범위를 한정하는 형태로 검색하는 방식이다. 이러한 연산자에는 BETWEEN, LIKE 등이 있다. 만약 A 칼럼에 인덱스가 생성되어 있고, A BETWEEN ‘10’ AND ‘20’ 또는 A LIKE ‘1%’ 형태로 검색하는 방식이다.
규칙 11. Unbounded range search on indexed columns : 인덱스가 생성되어 있는 칼럼 에 한쪽 범위만 한정하는 형태로 검색하는 방식이다. 이러한 연산자에는 >, >=, <, <= 등이 있다. 만약 A 칼럼에 인덱스가 생성되어 있고, A >’10’ 또는 A <’20’ 형 태로 검색하는 방식이다.
규칙 15. Full table scan : 전체 테이블을 액세스하면서 조건절에 주어진 조건을 만족하는 행만을 결과로 추출한다.
규칙기반 옵티마이저는 인덱스를 이용한 액세스 방식이 전체 테이블 액세스 방식보다 우선 순위가 높다. 따라서 규칙기반 옵티마이저는 해당 SQL문에서 이용 가능한 인덱스가 존재한 다면 전체 테이블 액세스 방식보다는 항상 인덱스를 사용하는 실행계획을 생성한다.
규칙기반 옵티마이저가 조인 순서를 결정할 때는 조인 칼럼 인덱스의 존재 유무가 중요한 판단의 기준이다. 조인 칼럼에 대한 인덱스가 양쪽 테이블에 모두 존재한다면 앞에서 설명 한 규칙에 따라 우선 순위가 높은 테이블을 선행 테이블(Driving Table)로 선택한다. 한쪽 조인 칼럼에만 인덱스가 존재하는 경우에는 인덱스가 없는 테이블을 선행 테이블로 선택해 서 조인을 수행한다. 조인 칼럼에 모두 인덱스가 존재하지 않으면 FROM 절의 뒤에 나열된 테이블을 선행 테이블로 선택한다. 만약 조인 테이블의 우선 순위가 동일하다면 FROM 절 에 나열된 테이블의 역순으로 선행 테이블을 선택한다.
규칙기반 옵티마이저의 조인 기법의 선택은 다음과 같다. 양쪽 조인 칼럼에 모두 인덱스가 없는 경우에는 Sort Merge Join을 사용하고 둘 중하나라도 조인 칼럼에 인덱스가 존재한다 면 일반적으로 NL Join을 사용한다.
나. 비용기반 옵티마이저
규칙기반 옵티마이저는 조건절에서 ‘=’ 연산자와 ‘BETWEEN’ 연산자가 사용되면 규칙에 따라 ‘=’ 칼럼의 인덱스를 사용하는 것이 보다 적은 일량 즉, 보다 적은 처리 범위로 작업을 할 것이라고 판단한다. 그러나 실제로는 ‘BETWEEN’ 칼럼을 사용한 인덱스가 보다 일량이 적을 수 있다. 단순한 몇 개의 규칙만으로 현실의 모든 사항을 정확히 예측할 수는 없다. 비용기반 옵티마이저는 이러한 규칙기반 옵티마이저의 단점을 극복하기 위해서 출현하였다.
비용기반 옵티마이저는 SQL문을 처리하는데 필요한 비용이 가장 적은 실행계획을 선택하 는 방식이다. 여기서 비용이란 SQL문을 처리하기 위해 예상되는 소요시간 또는 자원 사용 량을 의미한다. 비용기반 옵티마이저는 비용을 예측하기 위해서 규칙기반 옵티마이저가 사 용하지 않는 테이블, 인덱스, 칼럼 등의 다양한 객체 통계정보와 시스템 통계정보 등을 이 용한다. 통계정보가 없는 경우 비용기반 옵티마이저는 정확한 비용 예측이 불가능해져서 비 효율적인 실행계획을 생성할 수 있다. 그렇기 때문에 정확한 통계정보를 유지하는 것은 비 용기반 최적화에서 중요한 요소이다.
2. 실행계획
실행계획(Execution Plan)이란 SQL에서 요구한 사항을 처리하기 위한 절차와 방법을 의 미한다. 실행계획을 생성한다는 것은 SQL을 어떤 순서로 어떻게 실행할 지를 결정하는 작 업이다. 동일한 SQL에 대해 결과를 낼 수 있는 다양한 처리 방법(실행계획)이 존재할 수 있지만 각 처리 방법마다 실행 시간(성능)은 서로 다를 수 있다. 옵티마이저는 다양한 처리 방법들 중에서 가장 효율적인 방법을 찾아준다. 즉, 옵티마이저는 최적의 실행계획을 생성 해 준다.
생성된 실행계획을 보는 방법은 데이터베이스 벤더마다 서로 다르다. 실행계획에서 표시되 는 내용 및 형태도 약간씩 차이는 있지만 실행계획이 SQL 처리를 위한 절차와 방법을 의미 한다는 기본적인 사항은 모두 동일하다. 실행계획을 보고 SQL이 어떻게 실행되는지 정확히 이해할 수 있다면 보다 향상된 SQL의 이해 및 활용이 가능하다. Oracle의 실행계획 형태는 [그림 II-3-4]와 같다. 실행계획을 구성하는 요소에는 조인 순서(Join Order), 조인 기법 (Join Method), 액세스 기법(Access Method), 최적화 정보(Optimization Information), 연 산(Operation) 등이 있다.
3. SQL 처리 흐름도
SQL 처리 흐름도(Access Flow Diagram)란 SQL의 내부적인 처리 절차를 시각적으로 표현 한 도표이다. 이것은 실행계획을 시각화한 것이다. [그림 II-3-5]와 같이 액세스 처리 흐 름도에는 SQL문의 처리를 위해 어떤 테이블을 먼저 읽었는지(조인 순서), 테이블을 읽기 위해서 인덱스 스캔을 수행했는지 또는 테이블 전체 스캔을 수행했는지(액세스 기법)과 조 인 기법 등을 표현할 수 있다. 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 스 캔을 의미하고 TAB2는 I01_TAB2 이라는 인덱스를 통한 인덱스 스캔을 했음을 표시한 것 이다. 조인 방법은 NL Join을 수행했음을 표시한 것이다. [그림 II-3-5]에서 TAB1에 대 한 액세스는 스캔(Scan) 방식이고 조인시도 및 I01_TAB2 인덱스를 통한 TAB2 액세스는 랜덤(Random) 방식이다. 대량의 데이터를 랜덤 방식으로 액세스하게 되면 많은 I/O가 발생 하여 성능상 좋지 않다.
성능적인 관점을 살펴보기 위해서 SQL 처리 흐름도에 일량을 함께 표시할 수 있다. [그림 II-3-5]에서 건수(액세스 건수, 조인 시도 건수, 테이블 액세스 건수, 성공 건수)라고 표시 된 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.