👩💻 질문
ChatGPT에게 다음과 같이 물어보았다.
: 실행계획에서 I/O 비용과 예산 연산자 비용이 작은것보다 높은게 빠른이유
💻 답변
실행 계획에서 I/O 비용과 CPU 비용(연산자 비용)이 높은 것이 왜 때로는 더 빠를 수 있는지 이해하기 위해서는, 데이터베이스 쿼리 최적화와 관련된 몇 가지 핵심 개념을 살펴볼 필요가 있습니다. I/O 비용과 CPU 비용은 쿼리 실행 계획의 성능을 평가하는 데 사용되는 두 가지 주요 지표입니다. 이들 각각은 데이터베이스 시스템이 쿼리를 실행하는 데 필요한 디스크 접근 횟수와 연산 처리량을 나타냅니다.
📍 I/O 비용
I/O 비용은 데이터를 디스크에서 읽거나 디스크에 쓰는 데 소요되는 비용입니다. 데이터베이스 시스템에서는 데이터를 페이지 단위로 디스크에 저장하며, 쿼리 실행 시 필요한 데이터가 메모리(버퍼 풀)에 없으면 디스크에서 읽어야 합니다. 디스크 접근은 메모리 접근에 비해 상당히 느리기 때문에, I/O 비용이 높은 쿼리는 성능이 저하될 수 있습니다.
📍 CPU 비용(연산자 비용)
CPU 비용(연산자 비용)은 쿼리를 실행하는 데 필요한 연산 처리량을 나타냅니다. 이는 조인, 정렬, 집계 등의 연산이 얼마나 복잡한지를 나타내며, CPU 자원을 얼마나 사용할 것인지를 예측하는 지표입니다.
👉높은 I/O 비용 대비 높은 CPU 비용의 쿼리가 더 빠를 수 있는 이유
✔ 메모리 최적화: 쿼리가 메모리 내 데이터에 접근할 수 있도록 데이터를 효율적으로 캐싱하는 경우, 디스크 I/O 요구가 감소하고 메모리 접근 속도가 빠르기 때문에 성능이 향상될 수 있습니다. 즉, 초기 I/O 비용은 높지만, 데이터 접근 패턴이 메모리 접근으로 최적화되어 전체적인 성능이 더 좋아질 수 있습니다.
✔ 병렬 처리: 데이터베이스 엔진이 쿼리를 병렬로 처리할 수 있는 경우, CPU 리소스를 효과적으로 활용하여 전체 쿼리 처리 시간을 단축시킬 수 있습니다. 따라서, CPU 비용이 높아도 병렬 처리를 통해 전체 실행 시간이 줄어들 수 있습니다.
✔ 최적의 쿼리 실행 계획: 때때로, 데이터베이스 옵티마이저는 데이터 접근 방식을 최적화하여 적은 수의 I/O 작업으로 더 많은 연산을 수행할 수 있는 실행 계획을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 인덱스 스캔 대신 인덱스 시크를 사용하면, 필요한 데이터만을 효율적으로 검색하여 CPU 비용은 높지만 전체적인 성능이 향상 될 수 있습니다.
