Join(Nested Loop, Hash)
Intro
Join
조인이란 2개 이상의 테이블에서 특정 조건에 의해 데이터를 검색하는 방법을 말한다.
오라클에서 제공하는 조인 방식은 크게 3가지 이다.
중첩 루프 조인(Nested Loop Join)
해시 조인(Hash Join)
소트 머지 조인(Sort Merge Join)
이 중 널리 사용하는 방식은 중첩 루프 조인과 해시 조인이며 소트 머지 조인은 거의 사용하지 않는다.
추가적인 조인 방식
세미 조인(Semi Join)
아우터 조인(Outer Join)
중첩 루프 조인(Nested Loop Join)
중첩 루프 조인이란
프로그래밍의 중첩 반복문과 같은 방식으로 동작하는 기법
중첩 루프 조인의 동작 방식
A라는 집합을 한건 한건 읽어가면서 해당 결과를 바탕으로 B 집합에서 데이터를 찾아가는 방식
데이터를 한건 한건씩 찾아가는 방식은 대용량 테이블을 중첩 루프 조인한다면 성능에 부하를 주게된다.
인덱스 스캔을 하여 대용량 테이블에서 성능적인 이점을 취해야 한다.
(테이블 랜덤 액세스 부하의 발생 -> 부분 범위 처리)
Outer 테이블과 Inner 테이블
Outer 테이블
중첩 루프 조인에서 가장 먼저 스캔하는 테이블을 말한다.
다른 용어로 Driving 테이블이라 한다.
스캔 건수가 적을수록 중첩 루프 조인에 유리하다.
Inner 테이블
중첩 루프 조인에서 두 번째로 스캔하는 테이블을 말한다.
다른 용어로 Driven 테이블이라 한다.
Inner 테이블은Outer 테이블보다 결과 건수가 많아야 중첩 루프 조인 시 유리하다.
인라인 뷰
FROM 절 내에 소괄호 '()'로 감싸져 있는 SELECT문
인라인 뷰 내에 있는 SELECT 문의 결과는 마치 하나의 테이블과 같은 개념
인라인 뷰를 사용하는 경우 옵티마이저가 처리하는 2가지 방식
인라인 뷰의 집합을 메인 쿼리 테이블과 같은 레벨로 올라가도록 병합하는 것을 'View Merging' 이라 부른다.
인라인 뷰가 메인 쿼리로 올라가지 못하도록 막는 것을 'View No Merging' 이라 한다.
비용기반 옵티마이저 는 일반적으로 인라인 뷰를 'View Merging' 하여 메인 쿼리와 같은 레벨로 취급하는 특성이 있다.
이를 쿼리 변환이라 한다.
두 개의 테이블이 논리적으로 같은 레벨에 존재하면 옵티마이저는 더 많은 '접근 경로(Access Path)' 를 통해 다양한 실행 계획들을 비교하교 평가하게 되므로 최적의 실행 계획을 도출해 낼 수 있다.
중첩 루프 조인의 특징
중첩 루프 조인 튜닝의 조건
Outer 테이블의 결과 집합이 작아야 한다.
Inner 테이블 스캔 시 반드시 효율적인 인덱스 스캔이 이루어져야 한다.
중첩 루프 조인 관련 힌트
중첩 루프 조인 튜닝(Nested Loop Join)
중첩 루프 조인 튜닝 전
SQL 분석
LEADING 힌트를 사용하여 고객 테이블을 Outer 테이블로 설정
USE_NL 힌트를 사용하여 주문정보 테이블과 중첩 루프 조인이 이루어지도록 설정
고객테이블과 주문정보 테이블을 고객아이디 컬럼을 기준으로 '=' 조인
주문정보 테이블은 고객아이디를 선두 컬럼으로 한 인덱스가 존재하지 않으므로 주문정보 테이블은 테이블 풀 스캔으로 처리된다.
SQL의 문제점
주문정보 테이블에 고객 아이디를 선두 컬럼으로 구성된 인덱스가 존재하지 않는다.
고객 정보 테이블의 결과 집합의 건수만큼 주문정보 테이블에 테이블 풀 스캔을 하게 된다.
중첩 루프 조인 튜닝 전 실행 계획
중첩 루프 조인 튜닝 후
SQL 분석
LEADING 힌트를 사용하여
고객 테이블을 Outer 테이블로 지정INDEX 힌트를 사용하여
고객 명에 대한 인덱스를 스캔하도록 지정USE_NL 힌트를 이용하여 중첩 루프 조인을 유도,
주문 테이블을 Inner 테이블로 지정INDEX 힌트를 사용하여
고객아이디 + 주문일자 인덱스를 스캔고객 테이블의 스캔 건수만큼 Inner 테이블인주문정보 테이블을 스캔 시 효율적인 인덱스 스캔으로 성능 향상을 예상할 수 있다.
중첩 루프 조인 튜닝 후 실행 계획
해시 조인(Hash Join)
해시 조인이란
두 개의 테이블을 조인한다고 가정할 때 작은 집합을 빠르게 읽어 해시 테이블(Hash Table) 을 생성하여 해시 영역(Hash Area) 에 저장
큰 테이블을 순차적으로 읽으면서 해시 함수(Hash Function) 에 입력 값을 주어 해시 영역에 있는 해시 테이블 내에 해당 값이 존재하면 조인 집합에 저장
원하는 조인 결과를 도출하는 방식
일반적으로 대용량 테이블의 조인 연산의 효율성 비교
해시 조인 방식 > 중첩 루프 조인 or 소트 머지 조인
작은 집합과 큰 집합이 있는 상황에서 오라클의 해시 조인은 극적인 성능 향상을 이루어 낸다.
하지만 해시 조인은 대용량 테이블 조인 시에 메모리가 많이 필요하기때문에 메모리 관리도 신경써야 한다.
해시 조인의 특성
두 개의 테이블 중 한 테이블이 작은 집합이어야 성능 극대화가 가능하다.
조인 조건이 반드시 equijoin('=') 방식이어야 한다.
일반적인 업무에서 두 개의 테이블이 1:M 관계에 놓였을 경우 1쪽의 집합이 훨씬 작은 용량의 테이블인 경우가 많다.
이러한 상황에서 1쪽 집합을 Build Input으로 하여 해시 조인을 수행한다면 극적인 상황을 이룰 수 있다.
Build Input과 Probe Input
Build Input은 해시 조인 시 해시 영역에 저장하는 집합을 뜻한다.
중첩 루프 조인 기준으로 Outer 테이블이라고 이해하면 된다.
Build Input은 반드시 작은 집합이어야 해시 영역에 메모리 공간을 초과하지 않고 들어갈 수 있다.
Build Input이 지나치게 큰 테이블이 된다면 오히려 메모리 영역과 디스크 영역 사이에 페이징이 발생하게 되어 성능이 떨어질 위험이 있다.
Probe Input은 해시 조인 시 해시 영역에 저장된 Build Input의 데이터가 해시 방식 접근으로 조인을 수행하는 집합을 뜻한다.
해시 영역에 생성된 해시 테이블이 구성되면 Probe Input을 순차적으로 스캔하면서 해시 함수를 통한 해시 테이블 검색을 하게 된다.
이때 Probe Input은 큰 용량의 테이블을 지정해야 한다.
해시 조인을 위한 메모리 관리 (Oracle)
오라클의 PGA(Private Global Area) 영역은 해시 조인 시 사용하게 되는 메모리 영역이다.
해시 조인 시 Build Input이 PGA 영역에 모두 담길 정도로 작다면 최적 연산이 일어나면서 극적인 성능을 발휘한다.
하지만 Build Input이 너무 커서 PGA 영역에 모두 담지 못하게 되면 임시 공간 영역을 이용하게 되면서 디스크 I/O가 발생하게 된다.
즉, 멀티 패스(Multi Pass)연산이 일어나게 된다.
-이러한 경우 PGA_AGGREGATE_TARGET 파라미터의 메모리 크기를 확장하여 성능 향상을 꾀할 수 있다.
해시 조인 관련 힌트
해시 조인 튜닝(Hash Join)
해시 조인 튜닝 전
해시 조인 튜닝 전 실행 계획
SQL 분석
LEADING 힌트를 이용하여
주문 정보 테이블을 Outer 테이블로 지정Outer 테이블을 스캔 시
TB_ORD_IDX01 인덱스를 이용USE_NL 힌트를 이용하여
상품정보 테이블을 Inner 테이블로 지정하여 중첩 루프 조인을 수행하도록 유도한다.
SQL의 문제점
대용량 테이블인 주문정보 테이블이 outer 테이블로 지정되어 매우 큰 성능 부하가 예상된다.
주문일자 컬럼 조건만으로는 대량의 행이 나오기 때문에 그에 따른 테이블 랜덤 액세스 부하가 발생한다.
해시 조인 튜닝 후 실행 계획
SQL 분석
LEADING 힌트를 이용하여 작은 집합인 상품 테이블을 Build Input으로 지정
FULL 힌트를 이용하여 Build Input을 테이블 풀 스캔으로 유도
USE_HASH 힌트를 이용하여 주문 테이블을 Probe Input으로 지정하고 해시 조인을 수행
인라인 뷰를 이용한 해시 조인
인라인 뷰를 이용한 해시 조인으로 성능 극대화 튜닝 전
SQL 분석
TB_PRDT_SALE_DAY 테이블과 TB_PRDT 테이블을 조인
조인 방식은 옵티마이저의 선택에 따른다.
SQL의 문제점
TB_PRDT 테이블과 TB_PRDT_SALE_DAY 테이블은 1:M 관계
1쪽 집합인 TB_PRDT 테이블의 PRDT_CD를 기준으로 GROUP BY하여 집계 결과를 계산한다.
SQL은 인라인 뷰를 이용하여 M 쪽의 집합인 TB_PRDT_SALE_DAY 테이블을 먼저 GROUP BY한 후 TB_PRDT 테이블과 1:1 관계를 만든 다음 다음 조인 연산을 수행한다면 최적의 성능을 낼 수 있다.
인라인 뷰를 이용한 해시 조인 성능 극대화 튜닝 후
SQL 분석
NO_MERGE 힌트를 사용하여 인라인 뷰 A가 메인 쿼리와 같은 레벨로 View Merging되지 않도록 한다.
TB_PRDT_SALE_DAY 테이블을 인라인 뷰 내에서 읽는다.
PRDT_CD를 기준으로 GROUP BY하여 TB_PRDT 테이블과 조인 연산을 최소화한다.
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