옵티마이저
옵티마이저(Optimizer)는 사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행 방법을 결정하는 역할을 수행한다. 이러한 최적의 실행 방법을 실행 방법을 실행계획(Execution Plan)이라고 한다.
관계형 데이터베이스는 궁극적으로 SQL문을 통해서만 데이터를 처리할 수 있다. JAVA, C 등과 같은 프로그래밍 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 방벙을 결정하는 것이 바로 옵티마이저의 역할이다.
옵티마이저가 최적의 실행 방법을 결정하는 방식에 따라 규칙기반 옵티마이저(RBO, Rule Based Optimizer)와 비용기반 옵티마이저(CBO, Cost Based Optimizer)로 구분할 수 있다. 현재 대부분의 관계형 데이터베이스는 비용기반 옵티마이저를 제공한다.
규칙기반 옵티마이저
규칙기반 옵티마이저는 규칙(우선 순위)을 가지고 실행계획을 생성한다. 규칙기반 옵티마이저가 실행할 때 참조하는 정보에는 SQL문을 실행하기 위해서 이용 가능한 인덱스 유무와 (유일, 비유일, 단일, 복합 인덱스)종류, SQL문에서 사용하는 연산자(=, <, <>, LIKE, BETWEEN 등)의 종류 그리고 SQL 문에서 참조하는 객체(힙 테이블, 클러스터 테이블 등)의 종류 등이 있다.
이러한 정보에 따라 우선 순위(규칙)가 정해져 있고, 이 우선 순위를 기반으로 실행계획을 생성한다. 결과적으로 규칙기반 옵티마이저는 우선 순위가 높은 규칙이 적은 일량으로 해당 작업을 수행하는 방법이라고 판단하는 것이다.
규칙기반 옵티마이저는 인덱스를 이용한 액세스 방식이 전체 테이블 방식보다 우선 순위가 높다. 따라서 규칙기반 옵티마이저는 해당 SQL문에서 이용 가능한 인덱스가 존재한다면 전체 테이블 액세스 방식보다는 항상 인덱스를 사용하는 실행계획을 생성한다.
| 우선순위 | 설명 |
|---|---|
| 1 | Single row by rowid (rowid를 이용한 단일 행인 경우) |
| 2 | Single row by cluster join(클러스터 조인에 의한 단일 행인 경우) |
| 3 | Single row by hash cluster key with unique or primary key(유일하거나 기본키를 가진 해시 클러스터 키에 의한 단일 행인 경우) |
| 4 | Single row by unique or primary key(유일하거나 기본키에 의한 단일 행인 경우) |
| 5 | Cluster join(클러스터 조인인 경우) |
| 6 | Hash cluster key(해시 클러스터 조인인 경우) |
| 7 | Indexed cluster key(인덱스 클러스터 조인인 경우) |
| 8 | Composite index(복합 인덱스인 경우) |
| 9 | Single column index(단일 컬럼 인덱스인 경우) |
| 10 | Bounded range search on indexed columns(인덱스가 구성된 컬럼에서 제한된 범위를 검색하는 경우) |
| 11 | Unbounded range search on indexed columns(인덱스가 구성된 컬럼에서 무제한 범위를 검색하는 경우) |
| 12 | Sort merge join(정렬병합 조인인 경우) |
| 13 | MAX or MIN of indexed column(인덱스 컬럼에서 MAX 혹은 MIN을 구하는 경우) |
| 14 | ORDER BY on indexed column(인덱스 컬럼에서 ORDER BY를 실행하는 경우) |
| 15 | Full table scan(전체 테이블을 스캔하는 경우) |
비용기반 옵티마이저
규칙기반 옵티마이저는 조건절에서 ‘=’ 연산자와 ‘BETWEEN’ 연산자가 사용되면 규칙에 따라 ‘=’ 컬럼의 인덱스를 사용하는 것보다 적은 일량, 즉 보다 적은 처리 범위로 작업을 할 것이라고 판단한다. 하지만 실제로 ‘BETWEEN’ 컬럼을 사용한 인덱스가 보다 일량이 적을 수 있다. 단순한 몇 개의 규치간으로 현실의 모든 사항을 예측할 수 없고, 비용기반 옵티마이저는 이러한 규칙기반 옵티마이저의 단점을 극복하기 위해 출현하였다.
비용기반 옵티마이저는 SQL문을 처리하는데 필요한 비용이 가장 적은 실행계획을 선택하는 방식이다. 비용이란 SQL문을 처리하기 위해 예상되는 소요시간 또는 자원 사용량을 말한다. 비용을 예측하기 위해 규칙기반 옵티마이저가 사용하지 않는 테이블, 인덱스, 컬럼 등 다양한 객체 통계정보와 시스템 통계정보 등을 이용한다. 통계 정보가 없는 경우 비용기반 옵티마이저는 정확한 비용 예측이 불가능해져서 비효율적인 실행계획을 생성할 수 있기 때문에, 정확한 통계정보를 유지하는 것이 중요하다.
규칙기반 옵티마이저는 항상 인덱스를 사용할 수 있다면 전체 테이블 스캔보다 인덱스를 사용하는 실행계획을 생성한다고 판단한다. 하지만 비용기반 옵티마이저는 인덱스를 사용하는 비용이 전체 테이블 스캔 비용보다 크다고 판단되면 전체 테이블 스캔을 수행하는 방법으로 실행계획을 생성할 수 있다.
실행계획
실행계획은 SQL에서 요구한 사항을 처리하기 위한 절차와 방법을 의미한다. 실행계획을 생성한다는 것은 SQL을 어떤 순서로 어떻게 실행할 지를 결정하는 작업이다. 동일한 SQL에 대해 결과를 낼 수 있는 다양한 실행 계획이 존재할 수 있찌만 각 처리 방법마다 성능은 서로 다를 수 있다. 옵티마이저는 다양한 처리 방법들 중에서 가장 효율적인 방법을 찾아준다. 즉, 옵티마이저는 최적의 실행 계획을 생성해 준다.
실행계획을 구성하는 요소에는 조인 순서, 조인 기법, 액세스 기법, 최적화 정보, 연산 등이 있다.
조인 순서 조인작업을 수행할 때 참조하는 테이블의 순서이다. A테이블을 읽고 B테이블을 읽는 작업을 수행한다면 조인 순서는 A→B이다.
조인 기법 두 개의 테이블을 조인할 때 사용할 수 있는 방법으로 NL Join, Hash Join, Sort Merge Join 등이 있다.
액세스 기법 하나의 테이블을 액세스할 때 사용할 수 있는 방법이다. 인덱스를 이용해 테이블을 액세스하는 인덱스 스캔, 테이블 전체를 모두 읽으면서 조건을 만족하는 행을 찾는 전체 테이블 스캔 등이 있다.
최적화 정보 옵티마이저가 실행계획의 각 단계마다 예상되는 비용 사항을 표시하는 것이다.
참고
SQL 전문가 가이드
