[SQL 레벨업] 4강,5강 실행 계획이 SQL 구문의 성능을 결정

가니·2023년 9월 23일

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4강 실행 계획이 SQL 구문의 성능을 결정

실행 계획 확인 방법

sql 구문의 지연이 발생했을 때, 실행 계획을 살펴봐야 한다.

EXPLAIN SQL 구문

기본적인 SQL구문 실행 계획 3가지

테이블 풀 스캔(Full Scan)의 실행 계획
인덱스 스캔의 실행 계획
간단한 테이블 결합의 실행 계획

실행 계획 확인에 봐야할 속성

조작 대상 객체 table
- 사용하는 테이블
객체에 대한 조작의 종류 select_type
- SIMPLE → 단순한 SELECT 쿼리
- PRIMARY → UNION이나 서브 쿼리 포함 , 실행 계획에서 가장 바깥쪽에 있는 단위 쿼리
- UNION → UNION으로 결합된 쿼리 (두번째이후 UNION)
- DEPENDENT UNION → UNION 또는 UNION ALL 로 집합 결합 쿼리
- UNION RESULT → UNION 쿼리 결과
- SUBQUERY → From 절 외에 사용되는 서브 쿼리
- 등등…
- 참고 블로그
접근방식 type
- 데이터를 어떻게 조회할 것인지 타입 명시
- ALL(풀스캔) , index , index_merge 등등이 있다.
- 아래 블로그에 잘 정리되어 있어서, 읽어보는 것을 추천 !
- 참고 블로그

조작 대상이 되는 레코드 수 rows
- 각 조작에서 얼마만큼의 레코드가 처리되는지 SQL 구문 전체의 실행 비용을 파악하는데 중요한 지표
- but, 통계 정보에서 파악한 숫자이므로, 실제 SQL 구문을 실행한 시점의 테이블 레코드 수와 차이가 있을 수 있다.

1️⃣ 테이블 풀 스캔의 실행 계획

레코드 전체를 검색하는 단순한 SQL 구문의 실행 계획

EXPLAIN
SELECT * FROM point;

아래 실행계획을 보면, type이 all(풀스캔)인 것을 확인할 수 있다.

2️⃣ 인덱스 스캔의 실행 계획

create table customer (
  customer_id int not null,
  customer_nm varchar(45) not null,
  primary key (customer_id)
);

CREATE INDEX idx_customer_nm ON customer (customer_nm);

explain select * from customer where customer_nm='홍길동';

Extra에서 Using index를 사용한 것을 확인할 수 있다.
Using Index는 테이블에는 접근하지 않고 인덱스에서만 접근해서 쿼리를 해결함을 알 수 있다.

레코드 수가 많아질 수록 인덱스 처리 비용이 풀 스캔하는 것보다 완만하게 증가할 것

3️⃣ 간단한 테이블 결합의 실행 계획

EXPLAIN
SELECT * FROM POINT P INNER JOIN USERS U
ON P.oauth_id = U.oauth_id;

id=2 Extra를 보면 hash join이라고 써져 있는데, 이것은 결합 알고리즘을 말한다.
결합 알고리즘
1. Nested Loops
  
  : 한쪽 테이블을 읽으면서 레코드 하나마다 결합 조건에 맞는 레코드를 다른 쪽 테이블에서 찾는 방식
2. Sort Merge
  
  : 결합 키로 레코드를 정렬하고 순차적으로 두개의 테이블을 결합하는 방법
3. Hash
  
  : 결합 키값을 해시 값으로 맵핑하는 방법 → 해시테이블 생성이 필요 → 작업용 메모리 영역을 필요
실행 계획 읽는 방법
- 실행 계획은 트리구조 (위에서 아래 순서)
- 결합의 경우, 어떤 테이블에 먼저 접근하는지 여부가 중요함 !
  - 위의 실행 결과로 보면, User 테이블을 먼저 접근하고 다음으로 Point 테이블을 접근한다.