패스트캠퍼스 SQL튜닝캠프 3일차 - 인덱스 스캔 효율

Database·2017.08.23 11:27


8. (4) Index Skip Scan을 이용한 비효율 해소

Index Skip Scan을 통해 인덱스를 좀 더 효율적으로 사용하는 경우와 방법을 진행해보겠습니다.

고객번호, 판매월, 판매구분, 판매금액으로 이루어진 월별고객판매집계 테이블이 있다고 가정합니다.
이때 판매구분 + 판매월을 기준으로 조회해야 할때 어떻게 개선할 수 있을지 확인해보겠습니다.

케이스1. 인덱스: 판매구분 + 판매월

인덱스를 판매구분 + 판매월로 잡아 수행해보겠습니다.

인덱스 : 판매구분 + 판매월

select count(*)
from 월별고객판매집계 t
where 판매구분 = 'A'
and 판매월 between 200801 and 200812

실행계획을 수행해보면 ConsistencyRead(LogicalRead)는 281이 나옵니다..
만약 판매월 + 판매구분으로 인덱스가 잡혀있다면 어떻게될까요?

케이스2. 인덱스: 판매월 + 판매구분

인덱스 : 판매월 + 판매구분

select count(*)
from 월별고객판매집계 t
where 판매구분 = 'A'
and 판매월 between 200801 and 200812

케이스 1과 동일하게 조건을 사용하게 되면 ConsistencyRead는 3090이 나옵니다.
즉, 앞의 1~2주차에 했던것과 동일하게 between이 먼저 인덱스 조건이 되어 뒤의 판매구분이 전혀 인덱스 효과를 발휘하지 못하고 케이스1에 비해 굉장히 비효율적인 인덱스가 됩니다.

자 그럼 판매구분 + 판매월로 인덱스를 변경하면 될까요?
실제 운영 환경에서 인덱스를 변경하는 일은 굉장히 부담됩니다.
왜냐하면 해당 테이블의 인덱스를 다시 생성해야하는데 이 시간동안 해당 테이블에 등록/수정/삭제는 부담이 되기 때문입니다.
보통 한번 만든 인덱스는 거의 변경하지 않거나, 가장 사용율이 적은 시간때에 수정하는 등 최대한 자제하는 편입니다.
그럼 이렇게 이미 판매월 + 판매구분으로 지정된 상태에서 어떻게 인덱스 효율을 높일지 확인해보겠습니다.

케이스3. 인덱스: 판매월 + 판매구분, in list

인덱스 : 판매월 + 판매구분

select count(*)
from 월별고객판매집계 t
where 판매구분 = 'A'
and 판매월 in ('200801','200802','200803','200804','200805','200806','200807','200808','200808','200810','200811','200812');

between의 비효율은 이미 알고 있습니다.
이를 개선하기 위한 첫번째 방법으로 in list를 사용하는 것입니다.

in은 union all+equal(=)을 여러개 연결한것과 동일합니다.
즉, 각 판매월을 = 조건으로 각각 조회하고 이 결과를 합친것이기 때문에 인덱스 효과를 볼수 있습니다.

이 쿼리의 결과는 ConsistencyRead가 314가 됩니다.
between의 결과가 3090인것에 비하면 약 10배가 향상된것을 확인할 수 있습니다.

케이스4. 인덱스: 판매월 + 판매구분, Skip Scan

인덱스 : 판매월 + 판매구분

select /*INDEX_SS (t 월별고객별판매집계_IDX2) */ count(*)
from 월별고객판매집계 t
where 판매구분 = 'A'
and 판매월 between 200801 and 200812

케이스2의 쿼리와 다른것으로, 옵티마이저 힌트로 SkipScan을 제공 (/*INDEX_SS (t 월별고객별판매집계_IDX2) */)한것입니다.
이경우 인덱스는 불필요한 부분을 Skip 하며 스캔을 하게 됩니다.

3_skipscan

(Index Skip Scan 진행방향)

불필요한 부분을 읽지 않기 때문에 비효율이 많이 개선됩니다.
이 쿼리의 ConsistencyRead는 300이 됩니다.

결론

구분인덱스 변경BetweenIn ListSkip Scan
블록 IO2813090314300
  • 판매월의 distinct가 낮을 수록 in-list가 between 보다 유리하다.
    • 즉, 중복된 값이 많을수록 in list 효율은 증가한다.
  • 인덱스의 수직적 탐색 (root에서부터 leaf까지의 탐색)이 많은 in-list 보다는 Index Skip Scan이 근소하게 유리

8. (5) 범위검색 조건을 남용할 때 발생하는 비효율

회사, 지역, 상품명을 입력하여 '가입상품' 테이블에서 데이터를 조회하는 프로그램를 만든다고 가정해보겠습니다.
조건은 다음과 같습니다.

  1. 회사는 반드시 입력
  2. 지역은 입력하지 않을 수도 있다.
  3. 상품명은 단어 중 일부만 입력하고도 조회 가능

인덱스는 회사 + 지역 + 상품명으로 잡혀있습니다.
위 조건을 만족하기 위해서 보통은 쿼리를 2개로 나눠서 생성합니다.

지역조건이 있을 경우

SELECT *
FROM  가입상품
WHERE 회사 = :com
AND   지역 = :reg
AND   상품명 LIKE :prod || '%'

지역조건이 없을 경우

SELECT ....
FROM  가입상품
WHERE 회사 = :com
AND   상품명 LIKE :prod || '%'

이 쿼리들의 인덱스 스캔 범위는 아래와 같습니다.

3_지역조건

(출처: 구루비)

지역조건이 있는 쿼리와 없는 쿼리는 인덱스 스캔 범위가 확연히 차이가 납니다.
개발을 하다보면 이렇게 유사한 쿼리를 1개의 쿼리로 수행하려고 작성할때가 종종 있습니다.
만약 1개의 쿼리로 작성할때 아래와 같이 한다면 어떨까요?

SELECT *
FROM  가입상품
WHERE 회사 = :com
AND   지역 LIKE :reg || '%'
AND   상품명 LIKE :prod || '%'

이렇게 한방쿼리를 작성했을때 인덱스 탐색 범위는 아래와 같습니다.

3_지역조건

(출처: 구루비)

한방쿼리를 작성하니 오히려 지역조건이 있을때도 비효율이 발생하게 됩니다.
이럴 경우 좋은 방안이 있습니다.
union all을 사용하는 것입니다.

where :reg is not null
and 회사 = :com
and 지역 = :reg
and 상품명 like :prod

union all
where :reg is null
and 회사 = :com
and 상품명 like :prod  

물론 지역조건이 없을 경우에는 여전히 비효율이 있지만, 지역조건이 있을때는 효율적으로 인덱스를 탐색하고 1개의 쿼리로 모든 대응을 할 수 있게 됩니다.

8. (6) 같은 컬럼에 두 개의 범위검색 조건 사용시 주의 사항

도서 조회용 프로그램을 개발한다고 가정하겠습니다.
'오라클'을 키워드로 입력하면, '오라클'로 시작하는 모든 도서가 조회되는 기능이 필요하며 한 화면에는 10개씩 출력해야 합니다.
현재 작성된 쿼리는 아래와 같습니다.

select *
from (
  select rownum rnum, 도서번호, 도서명, 가격, 저자, 출판사, isbn
  from (
    select 도서번호, 도서명, 가격, 저자, 출판사, isbn
    from   도서
    where  도서명 like :book_nm || '%'
    order by 도서명
  )
  where rownum <= 100
)
where rnum >= 91

위 쿼리는 앞 페이지는 문제가 없지만, 뒤로 갈수록 성능이 늦어지는 문제를 안고 있습니다.
만약 이 상황에서 뒤쪽 어느 페이지로 이동하더라도 빠르게 조회되도록 구현해야 한다면 어떻게 쿼리를 작성해야 할까요?

select *
from (
    ----- 이전조회와 도서명이 같은 경우
    select /*+ index(도서 도시명_idx) */
           rowid rid, 도서번호, 도서명, 가격, 저자, 출판사, isbn
    from   도서
    where  도서명 like :book_nm || '%'
    and    도서명 = :last_book_nm    -- 이전 페이지에서 출력된 마지막 도서명
    and    rowid  > :last_rid        -- 이전 페이지에서 출력된 마지막 도서의 rowid
    union all  ---- 이전 조회보다 도서명이 큰 경우
    select /*+ index(도서 도시명_idx) */
           rowid rid, 도서번호, 도서명, 가격, 저자, 출판사, isbn
    from   도서
    where  도서명 like :book_nm || '%'
    and    도서명 > :last_book_nm    -- 이전 페이지에서 출력된 마지막 도서명
)
where rownum <= 10;

읽은 곳 바로 뒤를 읽는 패턴으로 작성된 쿼리입니다.
이 쿼리의 실행계획을 보시면

3_범위검색

아래쪽 인덱스 스캔단계에서 377 블록을 읽었습니다.
바로 위에 보시면 동일한 RANGE Scan에서 3 블록을 읽은것을 확인하실 수 있습니다.
이렇게 인덱스 스캔이 발생한 이유는 union all쿼리의 조건에 있는 도서명 like :book_nm || '%'을 인덱스 조건으로 사용되었기 때문입니다.
즉, 도서명%로 된 도서를 처음부터 스캔하다가 last_book_nm보다 큰 9개 row를 찾으면 스캔을 멈추게 됩니다.
뒤 페이지를 찾으려 할수록 last_book_nm보다 큰 9개 row를 찾는것에 많은 시간이 필요하게 됩니다.

이 쿼리를 개선하기 위해선 1번째 조건인 like를 인덱스 조건으로 사용하는것이 아닌, > 조건을 인덱스 조건으로 사용하도록 변경하는 것입니다.
인덱스를 못태우도록 도서명 like 조건을 아래와 같이 변경합니다.

    union all
    select /*+ index(도서 도시명_idx) */
           rowid rid, 도서번호, 도서명, 가격, 저자, 출판사, isbn
    from   도서
    where  trim(도서명) like :book_nm || '%'
    and    도서명 > :last_book_nm

trim을 통해 컬럼값을 가공하여 인덱스를 안타도록 강제하였습니다.
이렇게 되면 > 조건을 인덱스의 조건으로 사용하게 됩니다.

3_범위검색2

인덱스를 탔기 때문에 RangeScan의 효율도 상승하였습니다.

8. (7) between과 like 스캔 범위 비교

일반적으로 Between을 사용하는것이 정확한 방식이나, 가끔 편리에 의해 like를 사용하는 경우를 보게 됩니다.
(여기서 한가지 Tip이 있다면 Between을 사용하면 성능적으로 손해볼것이 없습니다.)

예제1. A가 10%, B가 90%인 경우

대략 A가 전체의 10%, B가 90%일 경우 between과 like의 스캔 범위는 아래와 같습니다.

3_betweenlike비교

(출처: 구루비)

첫번째 줄은 between을 나타내며, 두번째 줄은 like를 나타냅니다.

  1. between은 시작점과 끝점에선 equals(=)와 같은 효과를 발휘합니다.
  2. like는 조건 그 이상을 검색하게 됩니다.
  • 예를 들어 like 200902%로 검색하면 실제 데이터가 200901, 200902 등 6자리로만 구성되어 있어도 20090201, 20090202 등의 데이터가 있는지 DB에선 알수 없으므로 200902로 되어 있는 모든 데이터를 스캔하게 됩니다.

실제 쿼리를 보고 비교해보겠습니다.

<쿼리 1>
select count(*)
from  월별고객별판매집계
where 판매월 between '200901' and '200902'
and   판매구분 = 'A';

<쿼리 2>
select count(*)
from  월별고객별판매집계
where 판매월 like '2009%'
and   판매구분 = 'A';

<쿼리 3>
select count(*)
from  월별고객별판매집계
where 판매월 >= '200901'
and   판매월 < '200903'
and   판매구분 = 'A';
  1. 쿼리 1 : 2009년 1월 데이터는 모두, 2009년 2월 데이터는 판매구분이 'A'인 데이터만 읽는다.
  2. 쿼리 2 : 2009년 1월과 2월 데이터를 모두 읽는다.
  3. 쿼리 3 : '200902' || 'A' 구간만 읽고서 멈추지 못해 결국 like 쿼리와 같은 스캔량을 보인다.

예제2. A가 90%, B가 10%인 경우

반대로 A가 90%, B가 10%인 경우를 보겠습니다.

3_betweenlike비교2

(출처: 구루비)

여기서 아래와 같이 쿼리를 실행해보겠습니다.

<쿼리 4>
select count(*)
from  월별고객별판매집계
where 판매월 between '200901' and '200902'
and   판매구분 = 'B';

<쿼리 5>
select count(*)
from  월별고객별판매집계
where 판매월 like '2009%'
and   판매구분 = 'B';

<쿼리 6>
select count(*)
from  월별고객별판매집계
where 판매월 between '200900' and '200902'
and   판매구분 = 'B'; 

<쿼리 7>
select count(*)
from  월별고객별판매집계
where 판매월 like '200901%'
and   판매구분 = 'B';
  1. 쿼리 4 : 2009년 2월 데이터는 모두 읽더라도 1월 데이터는 판매구분이 'B'인 값만 읽는다.
  2. 쿼리 5 : 2009년 1월과 2월 데이터 모두 읽는다. 1월 데이터를 모두 스캔하는 이유는 '2009'으로 조회 했기 때문.
  3. 쿼리 6 : 쿼리 5와 스캔량은 같다. between이라고 하더라도 쿼리 시작값을 '200900'으로 입력하고 조회하면 LIKE와 스캔량이 같음
  4. 쿼리 7 : like지만, 인덱스에서 실제 찾아지는 값을 입력하면 스캔 범위를 줄일 수 있음

결론

범위 검색은 like, <> 보다 Between이 절대 손해볼일이 없음을 확인할 수 있었습니다.

8. (8) 선분이력의 인덱스 스캔 효율

선분이력이란?

시작시점과 종료시점을 관리하는 것을 얘기합니다.
예를 들어 start_dateend_date 2개의 컬럼을 추가하여 테이블엣 관리되고 있는것을 얘기합니다.
여기서 얘기하려고 하는 인덱스 스캔 효율이란, 항상 두 개의 부등호 조건을 함께 사용하는 선분이력에선 두 번째 부등호 조건이 스캔 범위를 줄이는 데 전혀 도움을 주지 못해 비효율이 발생하는 현상을 얘기합니다.
(범위 조건의 다음 인덱스 조건은 인덱스를 못타는 이슈 때문입니다.)

예제1. 최근 시점 조회

예를 들어 고객번호가 123이며 20050131일의 연체금액을 조회한다고 가정해보겠습니다.

인덱스 : 고객번호 + 시작일 + 종료일

select * 
from  고객별연체금액
where 고객번호 = '123'
and   '20050131' between 시작일 and 종료일;

--- 혹은

select * 
from  고객별연체금액
where 고객번호 = '123'
and   시작일 <= '20050131' 
and   종료일 >= '20050131';

위 쿼리의 인덱스 스캔 범위는 아래와 같습니다.

3_선분이력

  • '=' 조건인 고객번호 다음 인덱스 컬럼(시작일)이 '<=' 조건이므로 2005년 1월 31일 이전의 많은 이력 레코드를 모두 스캔.
  • 종료일 조건은 시작일 보다 훨씬 적은 범위지만 선두 컬럼(시작일)이 부등호 조건이기 때문에 스캔 범위를 줄이는데 기여하지 못한다.
  • 종료일이 인덱스 컬럼에 포함되 있기 때문에 테이블 Random 액세스 없이 필터링.
  • 최종 레코드는 한 건이지만 많은 인덱스 레코드를 스캔하는 문제가 있다.

이런 경우엔 쿼리를 아래와 같이 개선할 수 있습니다.

select /*+ index_desc(a idx_x01) */ * 
from  고객별연체금액
where 고객번호 = '123'
and   '20050131' between 시작일 and 종료일
and   rownum <= 1;

즉, 인덱스 스캔 시작을 desc순으로 하고 rownum을 1로 제한하여

예제2. 과거 시점 조회

인덱스 : 고객번호 + 종료일 + 시작일

select * 
from  고객별연체금액
where 고객번호 = '123'
and   '20050131' between 시작일 and 종료일;

---- 혹은

select * 
from  고객별연체금액
where 고객번호 = '123'
and   시작일 <= '20050131' 
and   종료일 >= '20050131';

위 쿼리의 인덱스 스캔 범위는 아래와 같습니다.

3_선분이력2

  • '=' 조건인 고객번호 다음 인덱스 컬럼(종료일)이 '<=' 조건이므로 2002년 9월 30일 이후의 많은 이력 레코드를 모두 스캔
  • 스캔량해야 할 범위가 아무리 넓더라도 rownum <= 1 조건을 추가하여 개선.
select * 
from  고객별연체금액
where 고객번호 = '123'
and   '20050131' between 시작일 and 종료일
and   rownum <= 1;

결론

결론적으로 아래와 같이 인덱스 규칙을 정하면 효율적으로 사용됨을 확인할 수 있었습니다.

  • 최근 데이터를 주로 읽을때: 종료일자+시작일자
  • 과거 데이터를 주로 읽을때: 시작일자+종료일자
  • 인덱스 수정이 불가능할 경우: Index_Desc 힌트
  • 중간 데이터를 주로 읽을때: 어떤 인덱스든 비효율이 발생하지만 rownum<=1 조건 활용

과제

과제와 관련된 자료가 오라클을 기준으로 되어있기 때문에 오라클을 설치해야만 가능하다.
오라클 11g 부터는 맥이 지원안되기 때문에 아래를 참고해서 과제 환경을 구축하자.


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Posted by 창천향로 창천향로

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