뷰 튜닝
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03. 뷰 Merging
(1) 뷰 Merging 이란?
<쿼리1>
SELECT *
FROM ( SELECT * FROM EMP WHERE JOB = 'SALESMAN' ) A
,( SELECT * FROM DEPT WHERE LOC = 'CHICAGO' ) B
WHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO;
서브쿼리나 인라인 뷰처럼 쿼리를 블록화 할 시, 가독성이 더 좋기 때문에 습관적으로 사용
옵티마이저가 최적화 수행하기에는 쿼리블록을 풀어내려는 습성이 있음 (옵티마이저 개발팀이 그렇게 만들었데요..-_-;;)
<쿼리2>
SELECT * FROM EMP A, DEPT B WHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO
AND A.JOB = 'SALESMAN' AND B.LOC = 'CHICAGO';
<쿼리1>의 쿼리 블록이 엑세스 쿼리 블록과의 머지 과정을 거쳐 <쿼리2> 형태로 변환 ☞ View Merging
View Merging 이유 : 옵티마이저가 더 다양한 액세스 경로를 조사대상으로 삼을 수 있음
View Merging 제어 힌트 : merge, no_merge
View Merging 이 일어나는 조건이면 <쿼리1>과 <쿼리2>의 쿼리 성능은 동일함 (100% 같은 실행계획 수행)
(2) 단순 뷰(Simple View) Merging
조건절과 조인문만을 포함하는 단순 뷰(Simple View)일 경우, no_merge 힌트를 사용하지 않는 한 언제든 Merging 발생 group by, distinct 연산을 포함하는 복합뷰(Complex View)는 파라미터 설정 또는 힌트 사용에 의해서만 뷰 Merging 가능 집합 연산자, connect by, rownum 등을 포함한 복합 뷰(Non-mergeable Views)는 뷰 Merging 불가능
<Simple View> create or replace view emp_salesman as select empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno from emp where job = 'SALESMAN';
<Simple View 뷰 No Merging 최적화>
SQL> select /*+ no_merge(e) */ e.empno, e.ename, e.job, e.mgr, e.sal, d.dname
2 from emp_salesman e, dept d
3 where d.deptno = e.deptno
4 and e.sal >= 1500 ;
EMPNO ENAME JOB MGR SAL DNAME
---------- --------- ---------- ---------- --------------
7844 TURNER SALESMAN 7698 1500 SALES
7499 ALLEN SALESMAN 7698 1600 SALES
Execution Plan
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 156 | 4 (0)| 00:00:01 | | 1 | NESTED LOOPS | | | | | | | 2 | NESTED LOOPS | | 2 | 156 | 4 (0)| 00:00:01 | | 3 | VIEW | EMP_SALESMAN | 2 | 130 | 2 (0)| 00:00:01 | |* 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 2 | 58 | 2 (0)| 00:00:01 | |* 5 | INDEX RANGE SCAN | EMP_SAL_IDX | 8 | | 1 (0)| 00:00:01 | |* 6 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPT | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 | | 7 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | DEPT | 1 | 13 | 1 (0)| 00:00:01 |
Predicate Information (identified by operation id):
4 - filter("JOB"='SALESMAN')
5 - access("SAL">=1500)
6 - access("D"."DEPTNO"="E"."DEPTNO")
<Simple View 뷰 Merging 최적화>
SQL> select /*+ merge(e) */ e.empno, e.ename, e.job, e.mgr, e.sal, d.dname
2 from emp_salesman e, dept d 3 where d.deptno = e.deptno 4 and e.sal >= 1500 ;
Execution Plan
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 84 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 2 | 84 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 2 | 58 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | EMP_SAL_IDX | 8 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPT | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | DEPT | 1 | 13 | 1 (0)| 00:00:01 |
Predicate Information (identified by operation id):
3 - filter("JOB"='SALESMAN')
4 - access("SAL">=1500)
5 - access("D"."DEPTNO"="DEPTNO")
<일반 조인문>
SQL> select e.empno, e.ename, e.job, e.mgr, e.sal, d.dname
2 from emp e, dept d 3 where d.deptno = e.deptno 4 and e.job = 'SALESMAN' 5 and e.sal >= 1500;
Execution Plan
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 84 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 2 | 84 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 2 | 58 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | EMP_SAL_IDX | 8 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPT | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | DEPT | 1 | 13 | 1 (0)| 00:00:01 |
Predicate Information (identified by operation id):
3 - filter("E"."JOB"='SALESMAN')
4 - access("E"."SAL">=1500)
5 - access("D"."DEPTNO"="E"."DEPTNO")
☞ 단순 뷰를 Merging 할 경우, 파라미터 or 힌트 설정을 하지 않을 경우 일반 조인문과 똑같은 형태로 변환 후 처리
(3) 복합 뷰(Complex View) Merging
group by절 select-list에 distinct연산자 포함하는 복합 뷰
※ _complex_view_merging 파라미터 값이 true로 설정할 때만 Merging 발생
10g에서는 복합 뷰 Merging을 일단 시도하지만, 원본 쿼리에 대해서도 비용을 같이 계산해 Merging했을 때의 비용이 더 낮을 때만 그것을 채택 (비용기반 쿼리 변환)
10g 이전 _complex_view_merging 파라미터 기본 값 (8i : false, 9i : true) complex_view_merging 파라미터를 true로 설정해도 Merging 될 수 없는 복합 뷰 집합(set)연산자( union, union all, intersect, minus ) connect by절 ROWNUM pseudo 컬럼 select-list에 집계 함수(avg, count, max, min, sum)사용 : group by 없이 전체를 집계하는 경우를 말함 분석 함수
복합뷰를 포함한 쿼리 (뷰 머징 발생 시)
SQL> select d.dname, avg_sal_dept
2 from dept d 3 ,(select deptno, avg(sal) avg_sal_dept from emp group by deptno) e 4 where d.deptno = e.deptno 5 and d.loc='CHICAGO';
DNAME AVG_SAL_DEPT
------------
SALES 1566.66667
Execution Plan
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 81 | 5 (20)| 00:00:01 |
| 1 | HASH GROUP BY | | 3 | 81 | 5 (20)| 00:00:01 |
| 2 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 3 | NESTED LOOPS | | 5 | 135 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL | DEPT | 1 | 20 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | EMP_IDX_DEPTNO | 5 | | 0 (0)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 5 | 35 | 1 (0)| 00:00:01 |
Predicate Information (identified by operation id):
4 - filter("D"."LOC"='CHICAGO')
5 - access("D"."DEPTNO"="DEPTNO")
복합뷰를 일반 조인절로 변경한 쿼리
SQL> select d.dname,avg(sal)
2 from dept d,emp e 3 where d.deptno=e.deptno 4 and d.loc='CHICAGO' 5 group by d.rowid,d.dname;
DNAME AVG(SAL)
----------
SALES 1566.66667
Execution Plan
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 27 | 5 (20)| 00:00:01 |
| 1 | HASH GROUP BY | | 1 | 27 | 5 (20)| 00:00:01 |
| 2 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 3 | NESTED LOOPS | | 5 | 135 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL | DEPT | 1 | 20 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | EMP_IDX_DEPTNO | 5 | | 0 (0)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 5 | 35 | 1 (0)| 00:00:01 |
Predicate Information (identified by operation id):
4 - filter("D"."LOC"='CHICAGO')
5 - access("D"."DEPTNO"="E"."DEPTNO")
뷰머징이 발생 할 경우 dept테이블에서 loc컬럼이 'CHICAGO'인 데이터를 먼저 필터링하고 조인, 조인대상 집합만 group by 실행 뷰머징이 발생되지 않을 경우 emp 테이블의 모든 테이블을 group by 한 후 필터링하게 되면서 불필요한 레코드 엑세스 발생
(4) 비용기반 쿼리 변환의 필요성
9i : 복합 뷰를 무조건 머징 => 대부분 더 나은 성능 제공하지만 복합뷰 머징 시 그렇지 못할 때가 많음
☞ no_merge 힌트 등 뷰안에 rownum 을 넣어주는 튜닝 기법 활용
10g 이후 비용기반 쿼리 변환 방식으로 처리
☞ _optimizer_cost_based_transformation 파라미터 사용 → 설정값 5가지 (on, off, exhaustive, linear, iteraive)
on : 적절한 것을 스스로 선택 exhaustive : cost가 가장 저렴한 것 선택 linear : 순차적 비교 후 선택 literation : 변환이 수행 유무에 따른 cost를 비교하기 위한 경우의 수로 listeration 정의
opt_param 힌트 이용으로 쿼리 레벨에서 파라미터 변경가능 (10gR2부터 제공) p.496 참조
(5) Merging 되지 않은 뷰의 처리방식
1단계 : 뷰머징 시행 시 오히려 비용이 증가된다고 판단(10g이후) 되거나, 부정확한 결과 집합 가능성이 있을 시 뷰머징 포기 2단계 : 뷰머징이 포기 할 경우 조건절 Pushing 시도 (다음절에서 자세히 다룸) 3단계 : 뷰 쿼리 블록을 개별적으로 최적화된 개별 플랜을 전체 실행계획에 반영 (즉, 뷰 쿼리 수행 결과를 엑세스 쿼리에 전달)
SQL> select /*+ leading(e) use_nl(d) */ *
2 from dept d 3 ,(select /*+ NO_MERGE */ * from emp) e 4 where e.deptno = d.deptno;
14 개의 행이 선택되었습니다.
Execution Plan
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | 14 | 1498 | 17 (0)| 00:00:01 |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 14 | 1498 | 17 (0)| 00:00:01 |
| 3 | VIEW | | 14 | 1218 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 532 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPT | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT | 1 | 20 | 1 (0)| 00:00:01 |
Predicate Information (identified by operation id):
5 - access("E"."DEPTNO"="D"."DEPTNO")
※ 실행계획의 "VIEW" 로 표시된 오퍼레이션 단계가 추가 되었을 시, 실제로 다음 단계로 넘어가기 전 중간집합을 생성하는 것은 아님