인덱스 패스트 풀 스캔

인덱스 풀 스캔 튜닝

개발자를 위한 오라클 SQL 튜닝 내용에서 참고한 내용입니다.

인덱스 풀 스캔

인덱스도 하나의 객체이다.
인덱스 스캔 후 인덱스 구성 컬럼만으로 결과 집합을 도출할 수 없는 경우 항상 테이블 랜덤 액세스가 일어나게 된다.
테이블 랜덤 액세스는 DBMS 성능의 큰 장애물이다.
결국
- 테이블 랜덤 액세스를 최소화한다.
- Table Sequential Access를 최대화 해야 한다.
인덱스 풀 스캔(Index Full Scan) 은 인덱스라는 객체만을 풀 스캔하여 원하는 데이터를 가져오는 것이다.

인덱스 풀 스캔의 종류

인덱스 풀 스캔의 종류 2가지
- 인덱스 풀 스캔
- 인덱스 패스트 풀 스캔
오라클의 데이터 조회 방법
- 오라클은 데이터를 가져올 때(Fetching) 항상 블록(block) 단위로 가져오게 된다.
- 단 한 건의 행만 가져온다고 해도 행이 속해 있는 블록 전체를 가져오게 된다.
  - 오라클은 한 블록당 8KB의 디스크 공간을 차지한다.
- 이를 블록 단위 I/O라 한다

블록 단위 I/O 유형 두 가지

싱글 블록 I/O 읽기(Single Block I/O Read)
- 한 번의 읽기를 통해 한 개의 블록을 읽는 방식으로, 일반적인 인덱스 스캔 시 사용한다.
- 사용자가 요청한 데이터 집합을 출력하기 위해 읽어야 하는 블록이 64개라면 64번의 I/O 읽기가 발생한다.
- 또한 한 번 읽은 블록들은 데이터 버퍼 캐시의 맨 앞쪽에 위치하여 비교적 긴 시간동안 데이터 버퍼 캐시에 해당 결과가 남게 된다.
- 그래서 일정 시간동안은 동일한 SQL문 호출 시 빠른 속도로 사용자에게 데이터를 전달한다.
- 자주 수행되는 SQL문에 매우 유리하다.
멀티 블록 I/O 읽기(Multi Block I/O Read)
- 한 번의 읽기를 통해 여러 개의 블록을 읽는 방식으로, 일반적으로 테이블 풀 스캔 시 사용한다.
- 한 번의 읽기로 읽는 블록의 개수가 64개라면 단 한 번의 I/O 읽기로 64개의 블록을 모두 읽게 된다.
- 효율적인 인덱스 스캔이 아니라면 오히려 테이블 풀 스캔이 성능이 좋을 수가 있는 이유가 바로 여기에 있다.
- 또한, 한 번 읽은 블록들은 데이터 버퍼 캐시의 맨 뒤쪽에 위치하여 잠시 후면 데이터 버퍼 캐시에서 사라져 동일한 SQL문 호출 시 같은 연산을 반복한다.
- 즉, 빈번한 호출되는 SQL문에는 부적합한 방법이 된다.
중간 정리
- 인덱스 스캔 시 싱글 블록 I/O 읽기가 발생하고, 테이블 풀 스캔 시 멀티 블록 I/O가 발생한다.
- 인덱스 스캔에서 멀티 블록 I/O 읽을 수 있는데, 이를 인덱스 패스트 풀 스캔이라 한다.
인덱스 패스트 풀 스캔(Index Fast Full Scan)
- 인덱스는 정렬된 상태를 유지하는 객체이지만, 인덱스 패스트 풀 스캔을 통한 결과 집합은 인덱스에 기정렬되어 있는 데이터의 정렬을 보장하지 못한다.(별도의 소트 연산 발생)
- 기정렬된 데이터를 검색하는 부분 범위 처리 방식 등에는 부적합하다.
- 통계나 집계를 도출할 경우에는 매우 유용하다.

비교대상

인덱스 풀 스캔

인덱스 패스트 풀 스캔

I/O발생 횟수

많음

적음

정렬된 순서

보장

보장하지 않음

데이터 버퍼 캐싱

데이터 버퍼 앞쪽에 위치 빈번한 SQL 호출에 유리

데이터 버퍼 뒤쪽에 위치

스캔 속도

느림

빠름

용도

부분 범위 처리

집계성 결과

인덱스 풀 스캔 튜닝

인덱스 풀 스캔 튜닝은 인덱스를 풀 스캔하여 원하는 결과를 빠르게 가져오는 튜닝 기법
적용가능한 상황
- 인덱스 구성 컬럼만으로 결과를 도출할 수 있는 경우
- 인덱스 구성 컬럼을 추가하여 결과를 도출할 수 있는 경우 인덱스 컬럼 추가
- 부분 범위 처리 시 인덱스만 부분적으로 읽어서 성능 극대화

멀티 블록 I/O 읽기 사용 시 주의점

싱글 블록 I/O 읽기로 읽은 블록은 데이터 버퍼 캐시의 LRU(Least Recently Used) 리스트 상 MRU(Most Recently Used)쪽 End 위치에 존재하게 된다.
- 데이터 버퍼 캐시의 맨 앞쪽에 위치하므로 데이터 버퍼 캐시에 머무르는 시간이 길다.
- 이런 방식은 실시간으로 반복적인 요청이 많을 경우 유리하다.
멀티 블록 I/O로 읽기로 읽은 블록은 데이터 버퍼 캐시의 LRU 리스트상 LRU End에 위치하게 된다.
- 즉, 데이터 버퍼 캐시의 맨 뒤쪽에 위치하므로 얼마 지나지 않아 데이터 버퍼 캐시에서 밀려난다.
- 따라서 멀티 블록 I/O 읽기 방식은 실시간으로 반복적인 요청이 있을 경우 실글 블록 I/O 읽기보다 훨씬 많은 부하를 주게된다.
결론
- 멀티 블록 I/O 읽기 기반인 인덱스 패스트 풀 스캔은 집계 또는 통계성 쿼리에 적합하며 OLTP 환경에는 부적합하다.
- OLTP 란?
  - On-Line Transaction Processing
  - 네트워크 상의 여러 이용자가 실시간으로 데이터베이스의 데이터를 갱신하거나 조회하는 등의 단위작업을 처리하는 방식을 말한다.

인덱스 풀 스캔 튜닝 관련 힌트

INDEX_FFS

테이블 풀 스캔 대신 인덱스 패스트 풀 스캔을 유도하는 힌트
인덱스 패스트 풀 스캔을 유도하는 쿼리

SELECT /*+ INDEX_FFS(테이블 인덱스) */

인덱스 패스트 풀 스캔을 활용하여 집계결과 검색하기

테이블 생성

CREATE TABLE TB_SUPP
(
    SUPP_NO VARCHAR2 (10), -- 공급업체번호
    SUPP_NM VARCHAR2 (50), -- 공급업체명
    INST_DT VARCHAR2 (8),  -- 가입일자
    INST_TM VARCHAR2 (6),  -- 가입시간
    INST_ID VARCHAR2 (50)  -- 입력자ID
);

데이터 복제

CREATE TABLE DUAL_1000
(
    DUMMY CHAR(1)
);

INSERT INTO DUAL_1000
SELECT DUMMY
FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 1000;

COMMIT;

데이터 입력

ALTER TABLE TB_SUPP NOLOGGING;

INSERT /*+ APPEND */ INTO TB_SUPP --APPEND 힌트 사용
SELECT LPAD(TO_CHAR(ROWNUM), 10, '0'),
       DBMS_RANDOM.STRING('U', 50),
       TO_CHAR(SYSDATE - DBMS_RANDOM.VALUE(1, 3650), 'YYYYMMDD'),
       TO_CHAR(SYSDATE - DBMS_RANDOM.VALUE(1, 86400) / 24 / 60 / 60, 'HH24MISS'),
       'DBMSEXPERT'
FROM DUAL_1000,
     (SELECT LEVEL LV FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 10000);

기본 키 생성

ALTER TABLE TB_SUPP
    ADD CONSTRAINT TB_SUPP_PK
        PRIMARY KEY (SUPP_NO);

인덱스 생성

CREATE INDEX TB_SUPP_IDX01 ON TB_SUPP (INST_DT);

통계정보 생성

ANALYZE TABLE TB_SUPP COMPUTE STATISTICS
FOR TABLE FOR ALL INDEXES FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 254;

튜닝 전

SELECT
/*+ INDEX(TB_SUPP TB_SUPP_IDX01) */
    SUBSTR(INST_DT, 1, 6),
    COUNT(*)
FROM TB_SUPP
WHERE INST_DT
    BETWEEN TO_CHAR(SYSDATE - 365, 'YYYYMMDD')
    AND TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYYMMDD')
  AND SUPP_NM LIKE '%A%'
GROUP BY SUBSTR(INST_DT, 1, 6);

# [2021-07-13 00:54:06] 13 rows retrieved starting from 1 in 30 s 317 ms (execution: 30 s 279 ms, fetching: 38 ms)

SQL 분석
- INDEX 힌트를 사용하여 TB_SUPP_IDX01 인덱스 스캔을 한다.
- INST_DT 조건을 주어 최근 1년간 가입된 공급업체를 검색한다.
- SUPP_NM 컬럼에 'A'라는 문자가 포함된 모든 공급업체를 검색한다.
SQL의 문제점
- SQL은 인덱스 범위 스캔을 통한 테이블 랜덤 액세스 부하가 존재한다.
Execute Plan
- TB_SUPP_IDX01 인덱스를 인덱스 범위 스캔(INDEX RANGE SCAN)한다.
- TB_SUPP_IDX01 인덱스의 리프 블록에 있는 ROWID를 이용하여 테이블 랜덤 액세스(TABLE ACCESS BY INDEX ROWID)를 수행한다.
- 해당 테이블에서 SUPP_NM 컬럼 조건에 대해서 필터링한다.
- GROUP BY 연산을 수행한다.
- SELECT 절의 연산을 수행한다.

튜닝 후

인덱스 추가

CREATE INDEX TB_SUPP_X02 ON TB_SUPP (INST_DT, SUPP_NM);

통계정보 생성

ANALYZE
INDEX TB_SUPP_X02 COMPUTE STATISTICS;

튜닝 후 SQL

SELECT /*+ INDEX_FFS(TB_SUPP TB_SUPP_IDX02) */
    SUBSTR(INST_DT, 1, 6),
    COUNT(*)
FROM TB_SUPP
WHERE INST_DT
    BETWEEN TO_CHAR(SYSDATE - 365, 'YYYYMMDD')
    AND TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYYMMDD')
  AND INSTR(SUPP_NM, 'A') > 0
GROUP BY SUBSTR(INST_DT, 1, 6);

# [2021-07-13 01:07:20] 13 rows retrieved starting from 1 in 937 ms (execution: 912 ms, fetching: 25 ms)

SQL 분석
- INDEX_FFS 힌트를 이용하여 TB_SUPP_IDX02 인덱스를 인덱스 패스트 풀 스캔합니다.
- 즉, TB_SUPP_IDX02 인덱스만 멀티 블록 I/O 읽기로 빠르게 스캔한다.
- 결국, DBMS 성능 부하의 주범인 테이블 랜덤 액세스가 사라졌다.
Execute Plan
- TB_ORD_IDX02 인덱스를 이용하여 인덱스 패스트 풀 스캔(INDEX FAST FULL SCAN) 을 합니다.
- TB_ORD_IDX02 인덱스에서 SUPP_NM 컬럼 조건에 대한 조건 값을 필터링합니다.
- GROUP BY 연산을 수행한다.
- SELECT 절의 연산을 수행한다.

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Last updated 3 years ago