쿼리 최적화: 비용 기반 쿼리 계획의 심층 분석

데이터베이스 세계에서 효율적인 쿼리 실행은 매우 중요합니다. 데이터 세트가 증가하고 쿼리가 복잡해짐에 따라 정교한 쿼리 최적화 기술의 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 비용 기반 쿼리 계획(CBO)은 현대 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 초석으로, 주어진 쿼리에 대해 가장 효율적인 실행 전략을 지능적으로 선택할 수 있도록 합니다.

쿼리 최적화란 무엇인가요?

쿼리 최적화는 SQL 쿼리에 대한 가장 효율적인 실행 계획을 선택하는 과정입니다. 단일 쿼리는 종종 여러 가지 다른 방식으로 실행될 수 있으며, 이는 매우 다른 성능 특성으로 이어집니다. 쿼리 옵티마이저의 목표는 이러한 가능성을 분석하고 CPU 시간, I/O 작업, 네트워크 대역폭과 같은 리소스 소비를 최소화하는 계획을 선택하는 것입니다.

쿼리 최적화가 없으면 간단한 쿼리조차도 대규모 데이터 세트에서 실행하는 데 용납할 수 없을 정도로 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 따라서 효과적인 최적화는 데이터베이스 애플리케이션에서 응답성과 확장성을 유지하는 데 필수적입니다.

쿼리 옵티마이저의 역할

쿼리 옵티마이저는 선언적 SQL 쿼리를 실행 가능한 계획으로 변환하는 역할을 하는 DBMS의 구성 요소입니다. 다음을 포함한 여러 단계로 작동합니다.

• 구문 분석 및 유효성 검사: SQL 쿼리는 데이터베이스의 구문 및 의미 체계를 따르는지 확인하기 위해 구문 분석됩니다. 구문 오류, 테이블 존재 여부, 열의 유효성을 확인합니다.
• 쿼리 재작성: 쿼리는 동등하지만 잠재적으로 더 효율적인 형태로 변환됩니다. 여기에는 표현식 단순화, 대수 변환 적용 또는 중복 작업 제거가 포함될 수 있습니다. 예를 들어, `WHERE col1 = col2 AND col1 = col2`는 `WHERE col1 = col2`로 단순화될 수 있습니다.
• 계획 생성: 옵티마이저는 가능한 실행 계획 세트를 생성합니다. 각 계획은 테이블 조인 순서, 인덱스 사용, 정렬 및 집계를 위한 알고리즘 선택과 같은 측면에서 다양하게 쿼리를 실행하는 다른 방식을 나타냅니다.
• 비용 추정: 옵티마이저는 데이터에 대한 통계 정보(예: 테이블 크기, 데이터 분포, 인덱스 선택성)를 기반으로 각 계획의 비용을 추정합니다. 이 비용은 일반적으로 예상 리소스 사용량(I/O, CPU, 메모리)으로 표현됩니다.
• 계획 선택: 옵티마이저는 가장 낮은 예상 비용을 가진 계획을 선택합니다. 이 계획은 데이터베이스 엔진에 의해 컴파일되고 실행됩니다.

비용 기반 최적화 vs. 규칙 기반 최적화

쿼리 최적화에는 규칙 기반 최적화(RBO)와 비용 기반 최적화(CBO)라는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

• 규칙 기반 최적화(RBO): RBO는 미리 정의된 규칙 세트에 의존하여 쿼리를 변환합니다. 이러한 규칙은 일반적으로 발견적 접근 방식과 데이터베이스 설계의 일반적인 원칙에 기반합니다. 예를 들어, 일반적인 규칙은 쿼리 실행 파이프라인에서 가능한 한 빨리 선택(WHERE 절)을 수행하는 것일 수 있습니다. RBO는 일반적으로 CBO보다 구현하기 간단하지만, 최적의 계획이 데이터의 특성에 크게 의존하는 복잡한 시나리오에서는 덜 효과적일 수 있습니다. RBO는 순서 기반이며, 규칙은 미리 정의된 순서로 적용됩니다.
• 비용 기반 최적화(CBO): CBO는 데이터에 대한 통계 정보를 사용하여 다른 실행 계획의 비용을 추정합니다. 그런 다음 가장 낮은 예상 비용을 가진 계획을 선택합니다. CBO는 RBO보다 더 복잡하지만, 특히 대규모 테이블, 복잡한 조인 및 균일하지 않은 데이터 분포와 관련된 쿼리의 경우 훨씬 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다. CBO는 데이터 기반입니다.

현대 데이터베이스 시스템은 주로 CBO를 사용하며, 특정 상황이나 대체 메커니즘을 위해 RBO 규칙으로 보강되는 경우가 많습니다.

비용 기반 쿼리 계획 작동 방식

CBO의 핵심은 다양한 실행 계획의 비용을 정확하게 추정하는 데 있습니다. 여기에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다.

1. 후보 실행 계획 생성

쿼리 옵티마이저는 쿼리에 대한 가능한 실행 계획 세트를 생성합니다. 이 세트는 특히 여러 테이블과 조인이 포함된 복잡한 쿼리의 경우 상당히 클 수 있습니다. 옵티마이저는 검색 공간을 가지치기하고 명확하게 최적이 아닌 계획을 생성하는 것을 피하기 위해 다양한 기술을 사용합니다. 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

• 경험적 방법(Heuristics): 검색 프로세스를 안내하기 위해 경험 법칙을 사용합니다. 예를 들어, 옵티마이저는 자주 액세스되는 열에 인덱스를 사용하는 계획을 우선시할 수 있습니다.
• 분기 한정법(Branch-and-Bound): 나머지 계획의 비용에 대한 하한을 유지하면서 검색 공간을 체계적으로 탐색합니다. 하한이 지금까지 찾은 최상의 계획 비용을 초과하면 옵티마이저는 해당 검색 트리의 분기를 가지치기할 수 있습니다.
• 동적 계획법(Dynamic Programming): 쿼리 최적화 문제를 더 작은 하위 문제로 분할하고 재귀적으로 해결합니다. 이는 여러 조인이 있는 쿼리를 최적화하는 데 효과적일 수 있습니다.

실행 계획의 표현은 데이터베이스 시스템마다 다릅니다. 일반적인 표현은 각 노드가 연산자(예: `SELECT`, `JOIN`, `SORT`)를 나타내고 에지가 연산자 간의 데이터 흐름을 나타내는 트리 구조입니다. 트리의 리프 노드는 일반적으로 쿼리에 포함된 기본 테이블을 나타냅니다.

예시:

  
  SELECT * FROM Orders o
  JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID
  WHERE c.Country = 'Germany';
  

가능한 실행 계획 (단순화):

  
  Join (Nested Loop Join)
   / \\ 
  Scan (Orders)   Scan (Index Scan on Customers.Country)
  

2. 계획 비용 추정

옵티마이저가 후보 계획 세트를 생성하면 각 계획의 비용을 추정해야 합니다. 이 비용은 일반적으로 I/O 작업, CPU 시간, 메모리 소비와 같은 예상 리소스 사용량으로 표현됩니다.

비용 추정은 다음과 같은 데이터에 대한 통계 정보에 크게 의존합니다.

• 테이블 통계: 행 수, 페이지 수, 평균 행 크기.
• 열 통계: 고유 값 수, 최소 및 최대 값, 히스토그램.
• 인덱스 통계: 고유 키 수, B-트리의 높이, 클러스터링 요소.

이러한 통계는 일반적으로 DBMS에 의해 수집되고 유지 관리됩니다. 비용 추정치가 정확하게 유지되도록 이러한 통계를 주기적으로 업데이트하는 것이 중요합니다. 오래된 통계는 옵티마이저가 최적이 아닌 계획을 선택하게 할 수 있습니다.

옵티마이저는 비용 모델을 사용하여 이러한 통계를 비용 추정치로 변환합니다. 비용 모델은 입력 데이터 및 연산자의 특성을 기반으로 다른 연산자의 리소스 소비를 예측하는 공식 집합입니다. 예를 들어, 테이블 스캔 비용은 테이블의 페이지 수를 기반으로 추정될 수 있으며, 인덱스 검색 비용은 B-트리의 높이와 인덱스의 선택도를 기반으로 추정될 수 있습니다.

다른 데이터베이스 공급업체는 다른 비용 모델을 사용할 수 있으며, 단일 공급업체 내에서도 다른 유형의 연산자 또는 데이터 구조에 대해 다른 비용 모델이 있을 수 있습니다. 비용 모델의 정확성은 쿼리 옵티마이저의 효율성에 큰 영향을 미치는 요소입니다.

예시:

중첩 루프 조인을 사용하여 두 테이블 `Orders`와 `Customers`를 조인하는 비용을 추정하는 것을 고려해 봅시다.

• `Orders`의 행 수: 1,000,000
• `Customers`의 행 수: 10,000
• `Orders`에서 한 행을 읽는 예상 비용: 0.01 비용 단위
• `Customers`에서 한 행을 읽는 예상 비용: 0.02 비용 단위

`Customers`가 외부 테이블인 경우 예상 비용은 다음과 같습니다.

(`Customers`의 모든 행을 읽는 비용) + (`Customers`의 행 수 * `Orders`에서 일치하는 행을 읽는 비용)

(10,000 * 0.02) + (10,000 * (일치 항목을 찾는 비용))

`Orders`의 조인 열에 적합한 인덱스가 있으면 일치 항목을 찾는 비용이 더 낮아집니다. 그렇지 않으면 비용이 훨씬 높아져 다른 조인 알고리즘이 더 효율적입니다.

3. 최적 계획 선택

각 후보 계획의 비용을 추정한 후 옵티마이저는 가장 낮은 예상 비용을 가진 계획을 선택합니다. 이 계획은 실행 가능한 코드로 컴파일되어 데이터베이스 엔진에 의해 실행됩니다.

계획 선택 과정은 특히 가능한 실행 계획이 많은 복잡한 쿼리의 경우 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 옵티마이저는 검색 공간을 줄이고 합리적인 시간 내에 좋은 계획을 찾기 위해 종종 경험적 방법과 분기 한정법과 같은 기술을 사용합니다.

선택된 계획은 나중에 사용하기 위해 일반적으로 캐시됩니다. 동일한 쿼리가 다시 실행되면 옵티마이저는 캐시된 계획을 검색하고 쿼리를 다시 최적화하는 오버헤드를 피할 수 있습니다. 그러나 기본 데이터가 크게 변경되면(예: 대규모 업데이트 또는 삽입으로 인해) 캐시된 계획이 최적이 아닐 수 있습니다. 이 경우 옵티마이저는 새로운 계획을 생성하기 위해 쿼리를 다시 최적화해야 할 수 있습니다.

비용 기반 쿼리 계획에 영향을 미치는 요소

CBO의 효율성은 여러 요소에 따라 달라집니다.

• 통계의 정확성: 옵티마이저는 다양한 실행 계획의 비용을 추정하기 위해 정확한 통계에 의존합니다. 오래되거나 부정확한 통계는 옵티마이저가 최적이 아닌 계획을 선택하게 할 수 있습니다.
• 비용 모델의 품질: 옵티마이저가 사용하는 비용 모델은 다양한 연산자의 리소스 소비를 정확하게 반영해야 합니다. 부정확한 비용 모델은 좋지 않은 계획 선택으로 이어질 수 있습니다.
• 검색 공간의 완전성: 옵티마이저는 좋은 계획을 찾기 위해 충분히 큰 검색 공간의 부분을 탐색할 수 있어야 합니다. 검색 공간이 너무 제한적이면 옵티마이저는 잠재적으로 더 나은 계획을 놓칠 수 있습니다.
• 쿼리 복잡성: 쿼리가 더 복잡해질수록(더 많은 조인, 더 많은 서브쿼리, 더 많은 집계) 가능한 실행 계획의 수가 기하급수적으로 증가합니다. 이로 인해 최적의 계획을 찾기가 더 어려워지고 쿼리 최적화에 필요한 시간이 늘어납니다.
• 하드웨어 및 시스템 구성: CPU 속도, 메모리 크기, 디스크 I/O 대역폭 및 네트워크 지연 시간과 같은 요소는 모두 다양한 실행 계획의 비용에 영향을 미칠 수 있습니다. 옵티마이저는 비용을 추정할 때 이러한 요소를 고려해야 합니다.

비용 기반 쿼리 계획의 과제 및 한계

CBO는 장점에도 불구하고 여러 가지 과제와 한계에 직면해 있습니다.

• 복잡성: CBO를 구현하고 유지 관리하는 것은 복잡한 작업입니다. 데이터베이스 내부, 쿼리 처리 알고리즘 및 통계 모델링에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
• 추정 오류: 비용 추정은 본질적으로 불완전합니다. 옵티마이저는 사용 가능한 통계를 기반으로만 추정할 수 있으며, 이러한 추정치는 특히 복잡한 쿼리 또는 편향된 데이터 분포의 경우 항상 정확하지 않을 수 있습니다.
• 최적화 오버헤드: 쿼리 최적화 프로세스 자체도 리소스를 소비합니다. 매우 간단한 쿼리의 경우 최적화 오버헤드가 더 나은 계획을 선택하는 이점보다 클 수 있습니다.
• 계획 안정성: 쿼리, 데이터 또는 시스템 구성의 작은 변경 사항이 때때로 옵티마이저가 다른 실행 계획을 선택하게 할 수 있습니다. 이는 새 계획의 성능이 저조하거나 애플리케이션 코드가 가정한 가정을 무효화하는 경우 문제가 될 수 있습니다.
• 실제 지식 부족: CBO는 통계 모델링에 기반합니다. 실제 워크로드 또는 데이터 특성의 모든 측면을 포착하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 옵티마이저는 최적의 실행 계획에 영향을 미칠 수 있는 특정 데이터 종속성 또는 비즈니스 규칙을 알지 못할 수 있습니다.

쿼리 최적화를 위한 모범 사례

최적의 쿼리 성능을 보장하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

• 통계 최신 상태 유지: 데이터에 대한 정확한 정보를 옵티마이저가 가질 수 있도록 데이터베이스 통계를 정기적으로 업데이트하십시오. 대부분의 DBMS는 통계를 자동으로 업데이트하는 도구를 제공합니다.
• 인덱스를 현명하게 사용: 자주 쿼리되는 열에 인덱스를 생성하십시오. 그러나 너무 많은 인덱스를 생성하면 쓰기 작업의 오버헤드가 증가할 수 있으므로 피하십시오.
• 효율적인 쿼리 작성: 상관 서브쿼리 및 `SELECT *`와 같이 쿼리 최적화를 방해할 수 있는 구문 사용을 피하십시오. 명시적인 열 목록을 사용하고 옵티마이저가 이해하기 쉬운 쿼리를 작성하십시오.
• 실행 계획 이해: 잠재적인 병목 현상을 식별하기 위해 쿼리 실행 계획을 검토하는 방법을 배우십시오. 대부분의 DBMS는 실행 계획을 시각화하고 분석하는 도구를 제공합니다.
• 쿼리 매개변수 조정: 성능을 최적화하기 위해 다양한 쿼리 매개변수 및 데이터베이스 구성 설정을 시험해 보십시오. 매개변수 조정에 대한 지침은 DBMS 문서를 참조하십시오.
• 쿼리 힌트 고려: 경우에 따라 옵티마이저가 더 나은 계획으로 안내하도록 힌트를 제공해야 할 수도 있습니다. 그러나 힌트를 너무 자주 사용하면 쿼리의 이식성이 떨어지고 유지 관리가 어려워질 수 있으므로 아껴서 사용하십시오.
• 정기적인 성능 모니터링: 성능 문제를 사전에 감지하고 해결하기 위해 쿼리 성능을 정기적으로 모니터링하십시오. 성능 모니터링 도구를 사용하여 느린 쿼리를 식별하고 리소스 사용량을 추적하십시오.
• 적절한 데이터 모델링: 효율적인 데이터 모델은 좋은 쿼리 성능에 필수적입니다. 중복을 줄이고 데이터 무결성을 향상시키기 위해 데이터를 정규화하십시오. 적절한 경우 성능상의 이유로 비정규화를 고려하되, 트레이드오프를 인지하십시오.

비용 기반 최적화 실제 적용 사례

CBO가 쿼리 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지 몇 가지 구체적인 예를 살펴보겠습니다.

예시 1: 올바른 조인 순서 선택

다음 쿼리를 고려하십시오.

  
  SELECT * FROM Orders o
  JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID
  JOIN Products p ON o.ProductID = p.ProductID
  WHERE c.Country = 'Germany';
  

옵티마이저는 다른 조인 순서 중에서 선택할 수 있습니다. 예를 들어, `Orders`와 `Customers`를 먼저 조인한 다음 결과를 `Products`와 조인할 수 있습니다. 또는 `Customers`와 `Products`를 먼저 조인한 다음 결과를 `Orders`와 조인할 수 있습니다.

최적의 조인 순서는 테이블의 크기와 `WHERE` 절의 선택도에 따라 달라집니다. `Customers`가 작은 테이블이고 `WHERE` 절이 행 수를 크게 줄이는 경우, `Customers`와 `Products`를 먼저 조인한 다음 결과를 `Orders`와 조인하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. CBO는 각 가능한 조인 순서의 중간 결과 집합 크기를 추정하여 가장 효율적인 옵션을 선택합니다.

예시 2: 인덱스 선택

다음 쿼리를 고려하십시오.

  
  SELECT * FROM Employees
  WHERE Department = 'Sales' AND Salary > 50000;
  

옵티마이저는 `Department` 열에 대한 인덱스, `Salary` 열에 대한 인덱스 또는 두 열에 대한 복합 인덱스 중 어떤 것을 사용할지 선택할 수 있습니다. 선택은 `WHERE` 절의 선택도와 인덱스의 특성에 따라 달라집니다.

`Department` 열의 선택도가 높고(즉, 'Sales' 부서에 속하는 직원이 적은 경우) `Department` 열에 인덱스가 있는 경우, 옵티마이저는 해당 인덱스를 사용하여 'Sales' 부서의 직원을 빠르게 검색한 다음 `Salary` 열을 기반으로 결과를 필터링하도록 선택할 수 있습니다.

CBO는 열의 카디널리티, 인덱스 통계(클러스터링 요소, 고유 키 수) 및 다른 인덱스에서 반환되는 예상 행 수를 고려하여 최적의 선택을 합니다.

예시 3: 올바른 조인 알고리즘 선택

옵티마이저는 중첩 루프 조인, 해시 조인, 병합 조인과 같은 다양한 조인 알고리즘 중에서 선택할 수 있습니다. 각 알고리즘은 다른 성능 특성을 가지며 다른 시나리오에 가장 적합합니다.

• 중첩 루프 조인: 작은 테이블에 적합하거나 테이블 중 하나의 조인 열에 인덱스가 있는 경우에 적합합니다.
• 해시 조인: 충분한 메모리가 사용 가능한 경우 대규모 테이블에 적합합니다.
• 병합 조인: 입력 테이블이 조인 열을 기준으로 정렬되어 있어야 합니다. 테이블이 이미 정렬되어 있거나 정렬 비용이 상대적으로 저렴한 경우 효율적일 수 있습니다.

CBO는 테이블의 크기, 인덱스의 가용성 및 사용 가능한 메모리 양을 고려하여 가장 효율적인 조인 알고리즘을 선택합니다.

쿼리 최적화의 미래

쿼리 최적화는 진화하는 분야입니다. 데이터베이스의 규모와 복잡성이 커지고 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 기술이 등장함에 따라 쿼리 옵티마이저는 새로운 과제에 적응해야 합니다.

쿼리 최적화의 몇 가지 새로운 트렌드는 다음과 같습니다.

• 비용 추정을 위한 머신러닝: 머신러닝 기술을 사용하여 비용 추정의 정확도를 향상시킵니다. 머신러닝 모델은 과거 쿼리 실행 데이터로부터 학습하여 새로운 쿼리의 비용을 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
• 적응형 쿼리 최적화: 쿼리 성능을 지속적으로 모니터링하고 관찰된 동작을 기반으로 실행 계획을 동적으로 조정합니다. 이는 예측할 수 없는 워크로드 또는 변화하는 데이터 특성을 처리하는 데 특히 유용할 수 있습니다.
• 클라우드 네이티브 쿼리 최적화: 분산 스토리지 및 탄력적 확장과 같은 클라우드 인프라의 특정 특성을 고려하여 클라우드 기반 데이터베이스 시스템에 대한 쿼리를 최적화합니다.
• 새로운 데이터 유형을 위한 쿼리 최적화: JSON, XML 및 공간 데이터와 같은 새로운 데이터 유형을 처리하도록 쿼리 옵티마이저를 확장합니다.
• 자체 튜닝 데이터베이스: 워크로드 패턴 및 시스템 특성을 기반으로 자동으로 자체 튜닝할 수 있는 데이터베이스 시스템을 개발하여 수동 개입의 필요성을 최소화합니다.

결론

비용 기반 쿼리 계획은 데이터베이스 성능을 최적화하기 위한 중요한 기술입니다. 다양한 실행 계획의 비용을 신중하게 추정하고 가장 효율적인 옵션을 선택함으로써 CBO는 쿼리 실행 시간을 크게 단축하고 전반적인 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다. CBO가 도전과 한계에 직면해 있지만, 현대 데이터베이스 관리 시스템의 초석으로 남아 있으며 지속적인 연구 개발은 그 효율성을 지속적으로 개선하고 있습니다.

CBO의 원리를 이해하고 쿼리 최적화를 위한 모범 사례를 따르면 가장 까다로운 워크로드도 처리할 수 있는 고성능 데이터베이스 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 쿼리 최적화의 최신 트렌드에 대한 정보를 유지하면 새로운 기술과 기법을 활용하여 데이터베이스 시스템의 성능과 확장성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.