아우터 조인
Outer Join 튜닝
개발자를 위한 오라클 SQL 튜닝 내용에서 참고한 내용입니다.
Intro
아우터 조인
아우터 조인
테이블 A와 B가 있을 때 A 테이블을 기준으로 B 테이블이 조인에 성공하면 B 테이블의 데이터를 보여주고, 조인에 실패하면 B 테이블의 데이터를 보여주지 않는 조인 방식이다.
아우터 조인의 2가지 방식
Left Outer Join
왼쪽에 명시한 테이블을 기준이 되는 Outer 조인 방식
오른쪽에 명시한 테이블은 조인에 성공한 데이터만 보여주는 방식
Right Outer Join
오른쪽에 명시한 테이블이 기준이 되는 Outer 조인 방식
왼쪽에 명시한 테이블은 조인에 성공한 데이터만 보여주는 방식
아우터 조인 튜닝
Outer 조인으로 구현된 SQL문의 성능을 극대화하는 일련의 모든 활동을 의미한다.
아우터 조인을 이용하여 테이블 스캔 최소화
테이블 A, B, C이 있다고 가정
A = B + C의 관계가 성립하는 경우 테이블 B와 C는 테이블 A에 대하여 배타적 관계에 있다고 할 수 있다.
테이블 A를 기준으로 테이블 B와 C를 각각 조인할 때 UNION ALL문을 사용하여 두 개의 SELECT 문의 합집합을 구하게 된다.
이러한 경우 UNION ALL 문을 아우터 조인으로 변환하여 성능을 개선할 수 있다. (가장 큰 테이블인 A를 단 한번만 스캔하는 것이 핵심)
아우터 조인을 스칼라 서브쿼리로 변환
아우터 조인으로 구현된 SQL 문은 스칼라 서브쿼리로 변환할 수 있다.
오라클에서는 스칼라 서브쿼리로 한 번 이상 호출된 Input/Ouput 값을 멀티 버퍼에 저장해 둔 후 동일한 Input으로 호출되면 기존에 가지고 있던 Output 값을 바로 리턴하는 스칼라 서브쿼리 캐싱 기능이 있다.
이러한 오라클의 기능을 잘 활용하여 아우터 조인을 스칼라 서브쿼리로 변환하면 성능을 극대화할 수 있다.
아우터 조인을 위한 준비
테이블 생성
CREATE TABLE TB_JOB_ORDER
(
JOB_NO VARCHAR2(10),
VISIT_PRE_DT VARCHAR2(8),
WORKER_ID VARCHAR2(10),
JOB_STATUS_CD VARCHAR2(2),
JOB_GUBUN VARCHAR2(1),
REQ_NO VARCHAR2(10),
INST_DTM DATE,
INST_ID VARCHAR2(50)
);
CREATE TABLE TB_OPEN_REQ
(
OPEN_REQ_NO VARCHAR2(10),
OPEN_REQ_DT VARCHAR2(8),
OPEN_HOPE_DT VARCHAR2(8),
CUST_NO VARCHAR2(10),
INST_DTM DATE,
INST_ID VARCHAR2(50)
);
CREATE TABLE TB_DISABLE_REQ
(
DISABLE_REQ_NO VARCHAR2(10),
DISABLE_REQ_DT VARCHAR2(8),
DISABLE_DTM DATE,
CUST_NO VARCHAR2(10),
INST_DTM DATE,
INST_ID VARCHAR2(50)
);TB_OPEN_REQ 더미 데이터 입력
INSERT INTO TB_OPEN_REQ
SELECT LPAD(TO_CHAR(ROWNUM), 10, '0'),
RANDOM_DT,
TO_CHAR(TO_DATE(RANDOM_DT, 'YYYYMMDD') + DBMS_RANDOM.VALUE(1, 30), 'YYYYMMDD'),
LPAD(TO_CHAR(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, 10000))), 10, '0'),
SYSDATE,
'DBMSEXPERT'
FROM (
SELECT TO_CHAR(SYSDATE - DBMS_RANDOM.VALUE(1, 3650), 'YYYYMMDD') RANDOM_DT
FROM DUAL
) A,
DUAL
CONNECT BY LEVEL <= 1000000;
COMMIT;TB_DISABLE_REQ 테이블 더미 데이터 입력
INSERT INTO TB_DISABLE_REQ
SELECT LPAD(TO_CHAR(ROWNUM), 10, '0'),
RANDOM_DT,
TO_DATE(RANDOM_DT || TO_CHAR(SYSDATE - 864000 / 24 / 60 / 60, 'HH24MISS'), 'YYYYMMDDHH24MISS'),
LPAD(TO_CHAR(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, 10000))), 10, '0'),
SYSDATE,
'DBMSEXPERT'
FROM (
SELECT TO_CHAR(SYSDATE - DBMS_RANDOM.VALUE(1, 3650), 'YYYYMMDD') RANDOM_DT
FROM DUAL
) A,
DUAL
CONNECT BY LEVEL <= 1000000;
COMMIT;TB_JOB_ORDER 테이블 더미 데이터 입력
INSERT /*+ APPEND */ INTO TB_JOB_ORDER
SELECT LPAD(TO_CHAR(ROWNUM), 10, '0'),
TO_CHAR(SYSDATE - DBMS_RANDOM.VALUE(1, 3650), 'YYYYMMDD'),
LPAD(TO_CHAR(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, 10000))), 10, '0'),
LPAD(TO_CHAR(TRUNC(MOD(DBMS_RANDOM.VALUE(1, 10000), 10))), 2, '0'),
JOB_GUBUN,
REQ_NO,
SYSDATE,
'DBMSEXPERT'
FROM DUAL,
(SELECT '1' JOB_GUBUN, OPEN_REQ_NO REQ_NO
FROM TB_OPEN_REQ
UNION ALL
SELECT '2' JOB_GUBUN,
DISABLE_REQ_NO REQ_NO
FROM TB_DISABLE_REQ
) A;
COMMIT;테이블 제약 조건 추가
ALTER TABLE TB_JOB_ORDER
ADD CONSTRAINT TB_JOB_ORDER_PK
PRIMARY KEY (JOB_NO);
ALTER TABLE TB_OPEN_REQ
ADD CONSTRAINT TB_OPEN_REQ_PK
PRIMARY KEY (OPEN_REQ_NO);
ALTER TABLE TB_DISABLE_REQ
ADD CONSTRAINT TB_DISABLE_REQ_PK
PRIMARY KEY (DISABLE_REQ_NO);통계 정보 생성
ANALYZE TABLE TB_JOB_ORDER COMPUTE STATISTICS
FOR TABLE FOR ALL INDEXES FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 254;
ANALYZE TABLE TB_OPEN_REQ COMPUTE STATISTICS FOR TABLE
FOR ALL INDEXES FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 254;
ANALYZE TABLE TB_DISABLE_REQ COMPUTE STATISTICS FOR TABLE
FOR ALL INDEXES FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 254;아우터 조인으로 테이블 스캔을 최소화하여 성능 개선하기
튜닝 전
SELECT A.JOB_NO, A.WORKER_ID, A.JOB_STATUS_CD, A.REQ_NO
FROM TB_JOB_ORDER A,
TB_OPEN_REQ B
WHERE A.VISIT_PRE_DT = '20151102'
AND A.JOB_GUBUN = '1'
AND A.REQ_NO = B.OPEN_REQ_NO
UNION ALL
SELECT A.JOB_NO, A.WORKER_ID, A.JOB_STATUS_CD, A.REQ_NO
FROM TB_JOB_ORDER A,
TB_DISABLE_REQ B
WHERE A.VISIT_PRE_DT = '20151102'
AND A.JOB_GUBUN = '2'
AND A.REQ_NO = B.DISABLE_REQ_NO;
-- [2021-07-29 17:39:05] 239 rows retrieved starting from 1 in 173 ms (execution: 30 ms, fetching: 143 ms)SQL 분석
TB_JOB_ORDER 테이블과 TB_OPEN_REQ 테이블을 조인
TB_JOB_ORDER 테이블과 TB_DISABLE_REQ 테이블을 조인
각각의 SELECT 문을 UNION ALL 하여 결과 집합을 도출
SQL 문제점
가장 큰 용량의 테이블인 TB_JOB_ORDER 테이블을 두 번이나 스캔하는 문제
해당 테이블을 단 한 번만 스캔하여 결과 집합을 도출해야함
실행 계획
TB_JOB_ORDER 테이블을 풀 스캔(TABLE ACCESS FULL)
TB_OPEN_REQ_PK 인덱스를 인덱스 유일 스캔(INDEX UNIQUE SCAN)
위 동작을 중첩 루프 조인(NESTED LOOPS)
TB_JOB_ORDER 테이블을 풀 스캔(TABLE ACCESS FULL)
TB_DISABLE_REQ_PK 인덱스를 인덱스 유일 스캔(INDEX UNIQUE SCAN)
바로 위 작업을 중첩 루프 조인(NESTED LOOPS)
UNION ALL
SELECT문을 종료
튜닝 후
SELECT /*+ LEADING(A) USE_NL(B) USE_NL(C) */
A.JOB_NO,
A.WORKER_ID,
A.JOB_STATUS_CD,
A.REQ_NO
FROM TB_JOB_ORDER A,
TB_OPEN_REQ B,
TB_DISABLE_REQ C
WHERE A.VISIT_PRE_DT = '20151102'
AND DECODE(A.JOB_GUBUN, '1', A.REQ_NO) = B.OPEN_REQ_NO(+)
AND DECODE(A.JOB_GUBUN, '2', A.REQ_NO) = C.DISABLE_REQ_NO(+);
-- [2021-07-29 17:39:24] 239 rows retrieved starting from 1 in 122 ms (execution: 49 ms, fetching: 73 ms)SQL 분석
LEADING 힌트를 사용하여 TB_JOB_ORDER 테이블을 Outer테이블로 지정, USE_NL 힌트를 이용하여 TB_OPEN_REQ 테이블을 Inner 테이블로 지정
TB_ORD_ORDER 테이블과 TB_OPEN_REQ 테이블의 중첩 루프 조인 결과가 나오면 해당 결과를 Outer 테이블로 하고, TB_DISABLE_REQ 테이블을 Inner 테이블로 하여 중첩 루프 조인
TB_ORD_ORDER 테이블의 JOB_GUBUN의 값이 '1'인 경우 TB_OPEN_REQ 테이블과 LEFT OUTER JOIN
TB_ORD_ORDER 테이블의 JOB_GUBUN의 값이 '2'인 경우 TB_DISABLE_REQ 테이블과 LEFT OUTER JOIN
실행 계획
TB_JOB_ORDER 테이블을 풀 스캔(TABLE ACCESS FULL)
TB_OPEN_REQ_PK 인덱스를 인덱스 유일 스캔(INDEX UNIQUE SCAN)
위 두 작업을 중첩 루프 아우터 조인(NESTED LOOPS OUTER)
TB_DISABLE_REQ_PK 인덱스를 인덱스 유일 스캔(INDEX UNIQUE SCAN)
바로 위 두 작업을 중첩 루프 아우터 조인(NESTED LOOPS OUTER)
SELECT 절의 연산 수행
아우터 조인을 스칼라 서브쿼리 방식으로 변환하여 성능 극대화하기
테이블 설계
CREATE TABLE TB_TRD_DAY
(
TRD_DT VARCHAR2(8), --거래일자
INSU_CD VARCHAR2(4), --인수코드
INSU_DETAIL_CD VARCHAR2(6), --인수상세코드
TRD_CNT NUMBER, --거래건수
CNCL_CNT NUMBER, --취소건수
EXPORTER_NO VARCHAR2(10) --수출자번호
);
CREATE TABLE TB_EXPORTER
(
EXPORTER_NO VARCHAR2(10), --수출자번호
EXPORTER_NM VARCHAR2(50) --수출자명
);데이터 입력
INSERT INTO TB_EXPORTER
SELECT LPAD(TO_CHAR(ROWNUM), 10, '0'),
DBMS_RANDOM.STRING('U', 50)
FROM DUAL
CONNECT BY LEVEL <= 100000;
COMMIT;
ALTER TABLE TB_TRD_DAY
NOLOGGING;
INSERT /*+ APPEND */ INTO TB_TRD_DAY A -- APPEND 힌트 사용
SELECT TO_CHAR(SYSDATE - TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(0, 3650)), 'YYYYMMDD'),
LPAD(TO_CHAR(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, 9999))), 4, '0'),
LPAD(TO_CHAR(ROWNUM), 6, '0'),
TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, 999)),
TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, 999)),
B.EXPORTER_NO
FROM TB_EXPORTER B,
(SELECT LEVEL LV FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 10);
COMMIT;테이블 제약 조건 추가
ALTER TABLE TB_TRD_DAY
ADD CONSTRAINT TB_TRD_DAY_PK
PRIMARY KEY (TRD_DT, INSU_CD, INSU_DETAIL_CD);
ALTER TABLE TB_EXPORTER
ADD CONSTRAINT TB_EXPORTER_PK
PRIMARY KEY (EXPORTER_NO);통계 정보 생성
ANALYZE TABLE TB_EXPORTER COMPUTE STATISTICS
FOR TABLE FOR ALL INDEXES FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 254;
ANALYZE TABLE TB_TRD_DAY COMPUTE STATISTICS
FOR TABLE FOR ALL INDEXES FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 254;튜닝 전
SELECT /*+ LEADING(A) USE_NL(B) INDEX(A TB_TRD_DAY_PK) */
A.EXPORTER_NO,
B.EXPORTER_NM,
SUM(A.TRD_CNT - A.CNCL_CNT) TOT_CNT
FROM TB_TRD_DAY A
LEFT OUTER JOIN TB_EXPORTER B
ON (A.EXPORTER_NO = B.EXPORTER_NO)
AND A.TRD_DT BETWEEN '20100101' AND '20151231'
GROUP BY A.EXPORTER_NO, B.EXPORTER_NM
ORDER BY A.EXPORTER_NO;
-- [2021-07-29 18:18:15] 199,678 rows retrieved starting from 1 in 12 s 522 ms (execution: 7 s 29 ms, fetching: 5 s 493 ms)SQL 분석
LEADING 힌트를 이용하여 TB_TRD_DAY 테이블 Outer 테이블로 지정, USE_NL 힌트를 이용하여 TB_EXPORTER 테이블을 Inner 테이블로 지정하고 중첩 루프 조인 처리가 되도록 유도
INDEX 힌트를 이용하여 TB_DRD_DAY_PK 인덱스를 사용
TB_TRD_DAY 테이블을 기준으로 LEFT 아우터 조인 처리
TB_EXPORTER 테이블은 Outer 테이블로 설정
SQL 문제점
Outer 테이블인 TB_EXPORTER 테이블 내에 EXPORTER_NM 컬럼만 SELECT절에 있다.
이런 경우 TB_EXPORTER 테이블을 반드시 아우터 조인할 필요가 없으므로 스칼라 서브쿼리로 변환하면 성능 향상을 기대할 수 있다.
실행 계획
TB_TRD_DAY_PK 인덱스를 인덱스 풀 스캔(TABLE ACCESS FULL)
위 작업을 통해 나온 ROWID를 이용하여 TB_TRD_DAY 테이블을 테이블 랜덤 액세스(TABLE ACCESS BY INDEX ROWID)
TB_EXPORTER_PK 인덱스를 인덱스 유일 스캔(INDEX UNIQUE SCAN)
위 작업의 ROWID를 이용하여 TB_EXPORTER 테이블을 테이블 랜덤 액세스(TABLE ACCESS BY INDEX ROWID)
테이블 랜덤 액세스한 두 작업을 중첩 루프 아우터 조인(NESTED LOOPS OUTER)
SORT와 GROUP BY 연산을 수행
SELECT 연산을 수행
튜닝 후
SELECT X.EXPORTER_NO,
(SELECT B.EXPORTER_NM
FROM TB_EXPORTER B
WHERE B.EXPORTER_NO = X.EXPORTER_NO),
TOT_CNT
FROM (SELECT A.EXPORTER_NO,
SUM(A.TRD_CNT - A.CNCL_CNT) TOT_CNT
FROM TB_TRD_DAY A
WHERE A.TRD_DT BETWEEN '20100101' AND '20151231'
GROUP BY A.EXPORTER_NO
ORDER BY A.EXPORTER_NO
) X;
-- [2021-07-29 18:17:43] 99,704 rows retrieved starting from 1 in 4 s 313 ms (execution: 392 ms, fetching: 3 s 921 ms)SQL 분석
TB_TRD_DAY 테이블을 인라인 뷰를 이용하여 원하는 데이터를 조회
스칼라 서브쿼리를 이용하여 TB_EXPORTER 테이블을 스캔하여 EXPORTER_NM을 조회, 스칼라 서브쿼리의 캐싱 효과로 인하여 성능 향상
실행 계획
TB_TRD_DAY 테이블을 테이블 풀 스캔(옵티마이저의 판단)
SORT와 GROUP BY 연산을 수행
해당 결과를 인라인 뷰(View)로 생성
TB_EXPORTER_PK 인덱스를 인덱스 유일 스캔(INDEX UNIQUE SCAN)
EXPORTER_NM 컬럼의 값을 가져오기 위해 테이블 랜덤 액세스(TABLE ACCESS BY INDEX ROWID) 수행
SELECT 연산 수행
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