먼저 필자와 페이스 북으로 친구가 될 사람은 http://www.facebook.com/donggyu.o로 와서 친구로 추가해 주기 바란다. 물론 먼저 가입을 해야 친구추가가 가능하다.

 

약 한 달간 페이스북을 사용해 보니 트위터와는 다르게 페이스북은 모두를 1촌으로 취급하였다. 따라서 친구를 추가한다는 것은 트위터의 Follower(추종자)개념과는 전혀 다른 것이다. 트위터, 싸이월드 등의 다른 SNS와 비교해 본 결과 아래의 세 가지 결론을 낼 수 있었다.

 

첫 번째, 페이스북은 Total Communication Package이다

Total Package라는 용어를 쓴 이유는 여러 가지 기능을 뭉쳐놓았기 때문이다. 예컨대 메신저(MSN, 네이트온) + 아이러브 스쿨(동창회) + 싸이월드(1촌관리, 도토리, 앨범관리) + 트위터(댓글놀이) + 인터넷 카페(동호회) + 블로그 라고 할 수 있다. 이 여섯 가지 기능을 사용하기 쉽게 만들어 놓은 것이다. 간단히 기능을 살펴보자.

 

사용자 삽입 이미지

뉴스 피드: 나와 친구들이 남긴 각종 소식과 댓글을 볼 수 있다. 트위터와 비슷하다
.

쪽지 : 네이버의 쪽지기능에 해당한다.

친구 : 친구요청, 친구수락, 친구 찾기에 사용한다. 친구관리는 싸이월드의 1촌관리와 비슷하고 친구 찾기는 아이러브스쿨과 비슷하다.

사진: 앨범을 관리한다. 싸이월드의 앨범과 비슷하다.

그룹: 동호회를 만들 수 있다. 인터넷 카페와 비슷하다.


노트: 블로그와 비슷하다. 그림을 올릴수는 있지만 아직까지 첨부파일을 올릴 수가없다.

링크: 맘에 드는 페이지를 연결시킨다.

선물: 싸이월드의 도토리에 해당한다.

온라인 친구: 메신저를 이용해 실시간 채팅을 할 수 있는 사람들을 보여준다.

채팅 : 화면 오른쪽 하단의 채팅박스를 클릭하면 대화를 할 수 있는 대상자 List가 보인다. 여기서 아무나 선택하면 채팅이 가능하다.

 










두 번째, 양방향 대화가 가능하다

페이스북의 경쟁자라고 할 수 있는 트위터와 기능을 비교해보자. 트위터의 중심적 기능은 댓글놀이 이다. 예를 들면 이외수 작가가 글을 트위터에 올리면 여러 사람이 공감할 수 있고 작가의 글에 댓글을 쓸 수 있다. 하지만 트위터의 소통은 단 방향이라는 것이 치명적인 단점이다. 즉 내가 글을 트위터에 올린다고 해서 이외수 씨가 내글에 댓글을 쓸리가 없다는 것이다. 하지만 페이스북은 이와 반대로 양방향 대화가 특징이다.

 

사용자 삽입 이미지

위의 글을 본다면 필자가 쓴 글에 친구가 댓글을 달았다. 하지만 아래의 글은 반대이다.


사용자 삽입 이미지

친구가 쓴 글이 뉴스피드에 바로 나타난다. 댓글을 달지 않으면 못살게(?) 만들어 놓았다.

 

세 번째, Door Complex를 완화시킨다

많은 수의 트위터 사용자들은 내가 댓글을 남긴 만큼 상대방도 내 글에 댓 글을 달았으면 좋겠다고 생각할 것이다. 물론 대화하는 양쪽 모두가 Follow 한다면 가능한 일이겠지만 이런 일은 아주 친한 사이인 경우만 가능하다. 친하지 않다면 상대방에게 Follow 해달라고 부탁 혹은 애걸(?)을 해야 한다. 하지만 많은 사람들이 Door Complex 때문에 그렇게 하지 못하고 망설인다. Door Complex란 주로 영업을 업으로 하는 사람들에게 해당되는 것이다. 예를 들어, 신문사 영업사원이 신문구독요청을 하려고 대문 앞에서 초인종을 누를 때 집주인이 싫어요라고 하면 어떡하나?’ 하는 막연한 두려움이 Door Complex이다. 이런 류의 두려움으로 고통 받는 사람들은 심지어 타인에게 많은 돈을 주고 일을 대신시키기도 한다. 이러한 Complex는 누구에게나 있으며 트위터의 Follow요청에도 해당된다.

 

페이스북은 Door Complex를 참신하고 교묘한 방법으로 제거한다. 예컨대, 내가 A에게 친구요청을 하면 페이스북이 ~님이 회원님과 Facebook 친구가 되고 싶어 합니다.라고 전달해준다. 즉 내가 초인종을 누르는 것이 아니라 우체부(페이스북)가 편지를 배달해줌으로써 면상에서 친구요청을 거부당할 수 있는 두려움을 완화시켜준다. 아무 기능도 아닌 것처럼 보이지만 본인이 이메일로 직접 글을 써서 중매쟁이 없이 친구요청을 하는 경우와 비교해본다면 차이가 크다는 것을 실감할 것이다. 친구요청을 하면 상대방은 아래와 같은 메시지를 이메일 이나 페이스북에서 보게 된다.

 

사용자 삽입 이미지

친구를 요청하는 사람은 뒤에 숨어있고 어떠한 말도 하지 않는다. 마치 페이스북이 맞선을 보이는 중매쟁이 역할을 하는 듯 하다. 페이스북이 5억 명의 이용자를 거느린 이유도 Door 콤플렉스를 없애거나 완화시켜주었기 때문이다. 현재시점으로 트위터 이용자는 2억 명이다. 만약 트위터가 양방향 소통을 가능하게 설계했다면 이용자는 4억 명 + 알파가 되었을 것이다. 숫자가 단순히 두 배가 아닌 이유는 친구의 Network(친구의 친구)까지 지인으로 등록할 수 있기 때문이다.

 

페이스북의 사상을 알려면 링크라는 책을 읽어보기 바란다. 네트워킹을 하나의 학문으로 끌어올린 책이다. 이 책의 결론은 허브를 거치면 1~2 단계 만에 세상의 모든 사람과 소통이 가능하다는 것이다. 허브는 엄청나게 많은 수의 노드들과 링크를 가짐으로써 시스템 내의 노드 간의 경로를 짧게 만드는 기능을 한다. 바로 페이스북이 허브인 것이다.

 

결론

페이스북의 다양한 기능으로. 메신저, 싸이월드, 트위터, 아이러브스쿨, 인터넷 카페 등을 따로 방문할 필요가 없게 되었다. 더 좋은 것은 지인을 모두 1촌으로 관리해 주기 때문에 양방향 댓글놀이(파도타기)가 가능하다는 점이다. 무엇보다 페이스북이 이용자수 5억 명이라는 맹위를 떨치게 된 이유는 Door Complex 없이 두 사람을 친구로 만들어 주기 때문이다. 또한 경이로운 이용자수는 페이스북이 허브 역할을 충실히 한다는 근거가 되기도 한다. 아직 한국에서는 시작단계이기 때문에 트위터 사용자보다 이용인구가 작지만 멀지 않은 미래에 역전이 예상된다.

 

페이스북이 결국 인터넷 검색기능을 추가한다고 발표했다. 결국 포털 업체들과의 경쟁이 불가피할 것으로 보인다. 경쟁 업체들의 관점에서는 페이스북을 적으로 볼 것이 아니라 오히려 페이스북을 이용하여 어떤 이익을 올릴 것인가에 관심을 가져야 한다. 예를 들어 페이스북의 좋아요 버튼을 활용하여 사용자가 블로그에서 작성한 글을 페이스북에 연동함으로써 더 많은 블로거에게 글을 노출시킬 수 있다. 영업부서라면 제품을 홍보할 때 좋아요 버튼을 이용하면 더 많은 매출을 올릴 수 있을 것이다. 영업사원은 페이스북을 통하여 고객을 관리할 수 있다. SNS는 하루가 멀다 하고 새로운 서비스로 진화하고 있다.
다윈의 이론이 인터넷 세상에도 영향을 끼친 것인가
?

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Posted by extremedb
,

가능한가?

SQL문은 실행순서가 있다. 일반적으로 Order By가 가장 마지막에 수행된다. 만약 Order By가 없다면 마지막에 실행되는 것은 Group By이다. 데이터를 처리하는 작업은 Order By Group By 작업을 수행하기 이전에 끝난다. 상식적으로 보더라도 데이터를 읽는 작업과 조인작업을 먼저 처리해야 전체 데이터를 Grouping 할 수 있기 때문이다. 그런데 만약 데이터를 처리하는 작업이 Group By 이후에 발생한다면? 이런 일은 논리적으로 발생할 수 없다. 하지만 오늘 한가지 경우를 보여주려 한다.

 

먼저 오라클 SH 스키마의 Sales 테이블에 Local Partition 인덱스를 하나 생성한다.

Sales 테이블은 Time_id로 분기별 Range Partition이 되어있다.

 

CREATE INDEX SALES_TIME_CHANNEL_IX ON SALES

(TIME_ID, CHANNEL_ID) LOCAL;

                                 

먼저 정상적으로 처리되는 경우를 보자. IN 조건을 Pair로 여러개 주어본다. 

 

SELECT /*+ gather_plan_statistics */ TIME_ID, COUNT(TIME_ID)

  FROM SALES

 WHERE (TIME_ID, CHANNEL_ID) IN (  (TO_DATE('19980214'), 3),

                                   (TO_DATE('19980214'), 2),

                                   (TO_DATE('19980214'), 4) )

 GROUP BY TIME_ID;

  

위의 SQL에서 주의해야 될 것은 IN 조건이 TIME_ID CHANNEL_ID 로 동시에 공급된다는 것이다.

 

TIME_ID  COUNT(TIME_ID)

-------- --------------

98/02/14            391

1 row selected.

 

-------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation               | Name                  | Starts | A-Rows | Buffers |

-------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT        |                       |      1 |      1 |       3 |

|   1 |  SORT GROUP BY NOSORT   |                       |      1 |      1 |       3 |

|   2 |   PARTITION RANGE SINGLE|                       |      1 |    391 |       3 |

|*  3 |    INDEX RANGE SCAN     | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      1 |    391 |       3 |

-------------------------------------------------------------------------------------

 

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   3 - access("TIME_ID"=TO_DATE('19980214'))

       filter(("CHANNEL_ID"=2 OR "CHANNEL_ID"=3 OR "CHANNEL_ID"=4))


정상적으로 Grouping 되어 1건이 나왔고 Plan상에 Group By도 마지막에 수행되었다.

 
INLIST ITERATOR ! 니가 나를 배신하다니...

이제 1998 2 12일의 데이터를 추가로 공급해보자.

 

SELECT /*+ gather_plan_statistics */

       TIME_ID, COUNT(TIME_ID)

  FROM SALES

 WHERE (TIME_ID, CHANNEL_ID) IN (  (TO_DATE('19980212'), 4),

                                   (TO_DATE('19980214'), 2),

                                   (TO_DATE('19980214'), 3),

                                   (TO_DATE('19980214'), 4) )

 GROUP BY TIME_ID;

 

TIME_ID  COUNT(TIME_ID)

-------- --------------

98/02/12             50

98/02/14             54

98/02/14            287

98/02/14             50

 

4 rows selected.

 

답이 틀리다(Wrong Result Bug)

뭔가 이상하다. TIME_ID Grouping 하였으므로 결과건수는 1998 2 12일과 1998 2 14일로 두건만 나와야 한다. 그런데 2 14일 데이터가 Grouping 되지 않고 3건이 나와버렸다. 답이 틀리므로 이것은 버그이다.

 

왜 이런 일이 발생할까?

비밀은 실행계획에 있다.


---------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                 | Name                  | Starts | A-Rows | Buffers |

---------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT          |                       |      1 |      4 |       7 |

|   1 |  INLIST ITERATOR          |                       |      1 |      4 |       7 |

|   2 |   PARTITION RANGE ITERATOR|                       |      4 |      4 |       7 |

|   3 |    SORT GROUP BY NOSORT   |                       |      4 |      4 |       7 |

|*  4 |     INDEX RANGE SCAN      | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      4 |    441 |       7 |

---------------------------------------------------------------------------------------

  

상식적으로는 Grouping을 가장 마지막에 한번만 해야 한다. 하지만 실행계획을 보면 그렇지 못하고 INLIST ITERATOR 작업 이전에 Grouping을 해버린다. ID 기준으로 3번이 그것인데 INLIST의 개수만큼 SORT GROUP BY가 반복된다. Starts 항목이 그것을 증명한다. 개념적으로 말하면 각각의 WHERE 조건마다 Group By를 수행하고 그 결과들을 Union 한 것이다. 

 

항상 버그가 발생하는 것은 아니다

파티션과 IN 조건이 만나야 버그가 발생한다. 또한 WHERE 조건이 변경되지 않고 INLIST ITERATOR가 발생해야 버그가 발생한다. 이 글에서 최초로 실행 시킨 SQL WHERE 조건은 TIME_ID = TO_DATE('19980214') AND CHANNEL_ID IN (2,3,4) 로 바뀌어 INLIST ITERATOR로 처리되지 않고 INDEX RANGE SCAND으로 처리되었으므로 버그가 없다.

 

해결책은 처리순서를 변경하는 것

이런 경우의 해결책은 아주 간단하다. 우리의 상식대로 하면 된다. 즉 데이터를 모두 처리하고 Grouping을 가장 마지막에 실행하는 것이다. 아래의 SQL이 그것이다.

 

SELECT TIME_ID, COUNT(*)

  FROM ( SELECT /*+ NO_MERGE */  TIME_ID

           FROM SALES

           WHERE (TIME_ID, CHANNEL_ID) IN (  (TO_DATE('19980212'), 4),

                                             (TO_DATE('19980214'), 2),

                                             (TO_DATE('19980214'), 3),

                                             (TO_DATE('19980214'), 4) )

       )

GROUP BY TIME_ID; 

 

TIME_ID  COUNT(TIME_ID)

-------- --------------

98/02/12             50

98/02/14            391

 

2 rows selected.

 

----------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                  | Name                  | Starts | A-Rows | Buffers |

----------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT           |                       |      1 |      2 |       9 |

|   1 |  SORT GROUP BY NOSORT      |                       |      1 |      2 |       9 |

|   2 |   INLIST ITERATOR          |                       |      1 |    441 |       9 |

|   3 |    PARTITION RANGE ITERATOR|                       |      4 |    441 |       9 |

|   4 |     VIEW                   |                       |      4 |    441 |       9 |

|*  5 |      INDEX RANGE SCAN      | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      4 |    441 |       9 |

----------------------------------------------------------------------------------------


 

예상대로 Group By는 가장 마지막에 처리되었으므로 결과도 정상적으로 두건이 출력되었다. SQL의 실행순서만 알고 있으면 이 정도의 버그는 패치가 없어도 해결이 가능하다. NO_MERGE 힌트를 사용한 이유는 View Merge(뷰 해체)를 방지하기 위함이다. Simple View 이므로 힌트를 빼면 무조건 인라인뷰가 해체되어 버그가 재생된다.

 

또 다른 해결책을 보자.

 


SELECT /*+ INDEX(SALES SALES_TIME_CHANNEL_IX) */

       TIME_ID, COUNT(TIME_ID)

  FROM SALES

 WHERE    (TIME_ID = TO_DATE('19980214') AND CHANNEL_ID BETWEEN 2 AND 4 )

       OR (TIME_ID = TO_DATE('19980212') AND CHANNEL_ID =4 )         

 GROUP BY TIME_ID; 

 

 

TIME_ID  COUNT(TIME_ID)

-------- --------------

98/02/12             50

98/02/14            391

 

2 rows selected.

 


--------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                | Name                  | Starts | A-Rows | Buffers |

--------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT         |                       |      1 |      2 |       5 |

|   1 |  HASH GROUP BY           |                       |      1 |      2 |       5 |

|   2 |   CONCATENATION          |                       |      1 |    441 |       5 |

|   3 |    PARTITION RANGE SINGLE|                       |      1 |    391 |       3 |

|*  4 |     INDEX RANGE SCAN     | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      1 |    391 |       3 |

|   5 |    PARTITION RANGE SINGLE|                       |      1 |     50 |       2 |

|*  6 |     INDEX RANGE SCAN     | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      1 |     50 |       2 |

--------------------------------------------------------------------------------------


 

SQL WHERE절을 수정하여 INLIST ITERATOR가 아닌 CONCATENATION으로 유도 하였다. 위의 실행계획 또한 Group By가 가장 마지막이 실행되므로 버그가 발생되지 않는다. SQL을 수정하기 싫고 힌트만으로 해결하려면 아래의 SQL을 보라. 

 


SELECT /*+ USE_CONCAT(1) */

       TIME_ID, COUNT(TIME_ID)

  FROM SALES

 WHERE (TIME_ID, CHANNEL_ID) IN (  (TO_DATE('19980212'), 4),

                                   (TO_DATE('19980214'), 2),

                                   (TO_DATE('19980214'), 3),

                                   (TO_DATE('19980214'), 4) )

 GROUP BY TIME_ID;

 

TIME_ID  COUNT(TIME_ID)

-------- --------------

98/02/12             50

98/02/14            391

 

2 rows selected.

 

--------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                | Name                  | Starts | A-Rows | Buffers |

--------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT         |                       |      1 |      2 |       9 |

|   1 |  HASH GROUP BY           |                       |      1 |      2 |       9 |

|   2 |   CONCATENATION          |                       |      1 |    441 |       9 |

|   3 |    PARTITION RANGE SINGLE|                       |      1 |     50 |       2 |

|*  4 |     INDEX RANGE SCAN     | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      1 |     50 |       2 |

|   5 |    PARTITION RANGE SINGLE|                       |      1 |    287 |       3 |

|*  6 |     INDEX RANGE SCAN     | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      1 |    287 |       3 |

|   7 |    PARTITION RANGE SINGLE|                       |      1 |     54 |       2 |

|*  8 |     INDEX RANGE SCAN     | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      1 |     54 |       2 |

|   9 |    PARTITION RANGE SINGLE|                       |      1 |     50 |       2 |

|* 10 |     INDEX RANGE SCAN     | SALES_TIME_CHANNEL_IX |      1 |     50 |       2 |

--------------------------------------------------------------------------------------


위의 SQL 또한 정상적으로 2건이 출력된다.

버그를 유발하는 원인을 제거하라
마지막으로 볼 해결책은 파티션과 INLIST ITERATOR의 불편한 만남(?)을 제거하는 것이다.


SELECT /*+ INDEX_COMBINE(a) */

       TIME_ID, COUNT(TIME_ID)

  FROM SALES a

 WHERE (TIME_ID, CHANNEL_ID) IN (  (TO_DATE('19980212'), 4),

                                   (TO_DATE('19980214'), 2),

                                   (TO_DATE('19980214'), 3),

                                   (TO_DATE('19980214'), 4) )

GROUP BY TIME_ID;

 

TIME_ID  COUNT(TIME_ID)

-------- --------------

98/02/12             50

98/02/14            391

 

2 rows selected.

 

--------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                           | Name              | Starts |A-Rows | Buffers |

--------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT                    |                   |      1 |     2 |      61 |

|   1 |  PARTITION RANGE INLIST             |                   |      1 |     2 |      61 |

|   2 |   HASH GROUP BY                     |                   |      1 |     2 |      61 |

|   3 |    TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| SALES             |      1 |   441 |      61 |

|   4 |     BITMAP CONVERSION TO ROWIDS     |                   |      1 |   441 |      17 |

|   5 |      BITMAP OR                      |                   |      1 |     1 |      17 |

|   6 |       BITMAP AND                    |                   |      1 |     1 |       4 |

|*  7 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_TIME_BIX    |      1 |     1 |       2 |

|*  8 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_CHANNEL_BIX |      1 |     1 |       2 |

|   9 |       BITMAP AND                    |                   |      1 |     1 |       4 |

|* 10 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_TIME_BIX    |      1 |     1 |       2 |

|* 11 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_CHANNEL_BIX |      1 |     1 |       2 |

|  12 |       BITMAP AND                    |                   |      1 |     1 |       5 |

|* 13 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_TIME_BIX    |      1 |     1 |       2 |

|* 14 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_CHANNEL_BIX |      1 |     2 |       3 |

|  15 |       BITMAP AND                    |                   |      1 |     1 |       4 |

|* 16 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_TIME_BIX    |      1 |     1 |       2 |

|* 17 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE    | SALES_CHANNEL_BIX |      1 |     1 |       2 |

--------------------------------------------------------------------------------------------

 

Bitmap Operation으로 인하여 INLIST ITERATOR가 사라졌으므로 버그는 보이지 않는다.

 

결론

이 버그는 Oracle 10g 에서 발견되었지만 11gR2 버전까지 해결되지 않고 있다. 파티션과 Local Index를 사용하고 Pair IN 조건이 INLIST ITERATOR로 풀리면 발생된다. 해결방법은 SQL을 수정하여 Group By를 마지막에 수행하거나 INLIST ITERATOR를 제거하면 된다. 버그패치가 없다고 해서 잘못된 결과를 보여줄 수는 없다. 패치가 나올 때 까지는 다른 해결책을 강구해야 한다. 잘 생각해보면 위의 경우처럼 원리만 안다면 상식 선에서 해결할 수 있는 문제가 매우 많다.

 

버그, 오라클에 알려야 해
대부분의 경우 버그는 사용자가 오라클에 보고해야 패치를 만들게 된다. 그러므로 버그가 발견되면 반드시 SR을 진행하여 오라클에 알려야 한다. 버그를 발견한 사람은 SQL을 수정하여 버그를 피할 수 있지만 동료나 다른 사이트에 있는 모든 사람들은 해결책을 모를 수 있고 심지어 버그가 있는지 조차 모를 수 있다. 하지만 많은 수의 사람들은 버그를 피해가는 방법만 발견된다면 내 문제는 해결 되었으므로 오라클에 버그를 통보하지 않고 조용히 넘어갈 것이다. 혹시 위의 버그가 몇년간 남아 있는 이유도 조용한(?) 사람들 때문이 아닐까?

한가지 방법은 오라클사에서 버그리포팅을 하는 사람에게 작은 선물을 주는 것이다. 제품의 품질도 높이고 고객의 참여를 유도하는 Win Win 전략이 될 수 있다.


Posted by extremedb
,

(The Logical Optimizer) 내용중 Part 2 부분의 PPT 파일이 완성되어 올립니다.
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10MB보다 큰 파일은 올릴 수 없게 되어있군요. 파일의 사이즈가 커서 분할 압축하여 올립니다
.
압축을 푸시면 아래그림처럼 3개의 파일이 됩니다. 각각 10MB 정도 되는군요.


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첫 번째 파일(The Logical Optimizer_Part II_1) Basic 부분(2.A ~2.16)까지 입니다.
두 번째 파일(The Logical Optimizer_Part II_2) Subquery부분(2.17~2.29)까지 입니다.
세 번째 파일(The Logical Optimizer_Part II_2) Data Warehouse부분(2.30~Part2 마무리)까지 입니다.

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파일로 다시 한번 정리하시기 바랍니다.
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감사합니다.

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Posted by extremedb
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이전 글(NULL AWARE ANTI JOIN SQL을 어떻게 변경시키나?) 에서 NULL AWARE ANTI JOIN 중에서 조인방법이 NESTED LOOPS 조인을 선택한다면 NULL을 체크하는 서브쿼리가 추가된다고 설명하였다. 이번에는 NESTED LOOPS ANTI NULL AWARE가 아닌 HASH JOIN ANTI NULL AWARE에 대하여 알아보자. 들어가기 전에 이번 글을 이해하려면 이전 글의 이해가 필수적이니 먼저 빠르게 읽고 오기 바란다.

 

오해를 하다

(The Logical Optimizer) 158 페이지의 내용에 따르면 WHERE 조건이 추가되면 NULL을 체크하는 Filter가 적용되지 않는다고 하였다. 하지만 이것은 필자의 오해였다. 얼굴이 화끈거리는 오류이다. 아래의 예제를 보자.

 

SELECT /*+ QB_NAME(MAIN) */

       d.department_id, d.department_name, d.location_id

  FROM department d

 WHERE d.department_id NOT IN (SELECT /*+ QB_NAME(SUB) */

                                      e.department_id

                                 FROM employee e

                                WHERE e.job_id = 'PU_CLERK')

   AND d.location_id = 1700;

 

--------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                    | Name             | Rows  | Bytes | Cost  | Time     |

--------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT             |                  |    16 |   512 |     5 | 00:00:01 |

|*  1 |  HASH JOIN ANTI NA           |                  |    16 |   512 |     5 | 00:00:01 |

|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPARTMENT       |    21 |   420 |     2 | 00:00:01 |

|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | DEPT_LOCATION_IX |    21 |       |     1 | 00:00:01 |

|   4 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMPLOYEE         |     5 |    60 |     2 | 00:00:01 |

|*  5 |    INDEX RANGE SCAN          | EMP_JOB_IX       |     5 |       |     1 | 00:00:01 |

--------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   1 - access("D"."DEPARTMENT_ID"="E"."DEPARTMENT_ID")

   3 - access("D"."LOCATION_ID"=1700)

   5 - access("E"."JOB_ID"='PU_CLERK')

 

위의 예제에서 필자는 “서브쿼리의 조건절에 e.JOB_ID = 'PU_CLERK' 조건을 추가하자 IS NULL FILTER가 사라졌다.” 라고 했는데 이 부분이 잘못되었다. WHERE 조건의 추가유무와는 상관없이 조인종류(JOIN METHOD)에 따라서 NULL을 체크하는 FILTER의 유무가 결정된다. 아래의 SQL로써 이 사실을 증명해보자. 아래의 SQL은 조건절을 추가하지 않고도 조인방법만 HASH로 변경하였다. USE_HASH 힌트를 빼면 NESTED LOOPS ANTI SNA 로 풀리고 NULL을 체크하는 서브쿼리가 추가된다. 


SELECT /*+ gather_plan_statistics use_hash(e@sub) */

       d.department_id, d.department_name, location_id

  FROM department d

 WHERE d.department_id NOT IN (SELECT /*+ qb_name(sub) */ 

e.department_id

                                 FROM employee e)

   AND d.location_id = 1700;

 

-----------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                    | Name             | A-Rows |   A-Time   | Buffers |

-----------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT             |                  |      0 |00:00:00.01 |       9 |

|*  1 |  HASH JOIN ANTI NA           |                  |      0 |00:00:00.01 |       9 |

|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPARTMENT       |     21 |00:00:00.01 |       2 |

|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | DEPT_LOCATION_IX |     21 |00:00:00.01 |       1 |

|   4 |   TABLE ACCESS FULL          | EMPLOYEE         |     97 |00:00:00.01 |       7 |

-----------------------------------------------------------------------------------------

 

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   1 - access("D"."DEPARTMENT_ID"="E"."DEPARTMENT_ID")

   3 - access("D"."LOCATION_ID"=1700)

 

HASH JOIN ANTI NA NULL을 체크하는 NOT EXISTS 서브쿼리를 만들지 않음을 알 수 있다. Predicate Information의 어디에도 NULL을 체크하는 FILTER는 없다. 다시 말하면 HASH JOIN ANTI NA IS NULL Filter 서브쿼리를 만들지 않고 Hash 조인을 할 때 NULL 데이터를 체크하므로 NULL 체크용 서브쿼리가 필요 없는 것이다.  

 

결론

Null을 체크하는 서브쿼리는 NESTED LOOP ANTI NA인 경우만 추가되고 HASH JOIN ANTI NA에서는 생성되지 않는다. 필자는 책을 집필할 자료를 준비할 때 데카르트의 방법을 의도적으로 사용하였지만 이렇게 간단한 원리도 놓치고 말았다. 데카르트의 방법론이 어렵고 특별할 것 같지만 사실은 아주 간단하다. 어떤 것을 연구하거나 진리를 탐구할 때 내가 아는 것이 없다고 가정하는 것이다. 즉 내가 아는 것까지 모른다고 가정하고 모든 것을 검증하라는 것이다. 궁금한 사람은 데카르트의 방법서설을 자세히 읽어보라.

 

몇 년간 데카르트의 방법을 100% 사용하기는 어려웠다. 그 약속을 지킨다는 것은 엄청난 스트레스를 수반한다. 그럼에도 안다고 생각하는 것을 모두 검증하려고 덤볐지만 결국 오류는 막을 수 없었다. 이유는 지식의 저주 때문이다. 어떠한 결과나 현상을 보았을 때 그것의 생김새나 특징이 매우 친숙하다면 내가 알고 있다고 착각 하는 것. 이것은 매우 위험한 일이었다. 이 문제는 필자를 비롯한 모든 과학자 및 연구원들의 고민일 것이다. 이 문제를 해결할 방법은 없는 걸까?


Posted by extremedb
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Oracle 10g 까지는 NOT IN 서브쿼리를 사용할 때 NULL을 허용하는 컬럼으로 메인쿼리와 조인하면 Anti Join을 사용할 수 없었고 Filter 서브쿼리로 실행되었기 때문에 성능이 저하되었다. 마찬가지로 메인쿼리쪽의 조인컬럼이 NULL 허용이라도 Filter로 처리된다. 하지만 11g부터는 Anti Join Null Aware를 사용하여 Null인 데이터가 한 건이라도 발견되면 Scan을 중단하므로 성능이 향상된다. (The Logical Optimizer)에서도 이런 사실을 언급하고 있다. 하지만 Anti Join Null Aware로 인해 변환된 SQL의 모습은 책에서 언급되지 않았으므로 이 글을 통하여 알아보자.

 

먼저 가장 기본적인 예제를 실행해보자.

실행환경: Oracle 11.2.0.1

 

--Anti Join Null Aware를 활성화 시킨다. Default True 이므로 실행하지 않아도 됨.

ALTER SESSION SET "_optimizer_null_aware_antijoin" = TRUE;

 

SELECT d.department_id, d.department_name, location_id

  FROM department d

 WHERE d.department_id NOT IN (SELECT e.department_id

                                 FROM employee e)

   AND d.location_id = 1700;

 

NOT IN 서브쿼리는 두 가지 뜻이 있다

위의 SQL을 해석할 때 단순히 location_id = 1700인 부서 중에서 사원이 한 명도 없는 건을 출력한다고 생각하면 한가지를 놓친 것이다. 만약 이런 요건이라면 NOT IN 대신에 NOT EXISTS 서브쿼리를 사용해야 한다. 다시 말해 NOT IN 서브쿼리를 사용하면 employee 테이블의 department_id 값 중에 한 건이라도 Null이 있으면 결과집합이 출력되지 않는다. 실제로도 결과건수가 없다. 이제 위의 SQL에 해당하는 Plan을 보자.

 

-------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                     | Name              | A-Rows |   A-Time   | Buffers |

-------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT              |                   |      0 |00:00:00.01 |       7 |

|*  1 |  FILTER                       |                   |      0 |00:00:00.01 |       7 |

|   2 |   NESTED LOOPS ANTI SNA       |                   |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|   3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPARTMENT        |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|*  4 |     INDEX RANGE SCAN          | DEPT_LOCATION_IX  |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|*  5 |    INDEX RANGE SCAN           | EMP_DEPARTMENT_IX |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|*  6 |   TABLE ACCESS FULL           | EMPLOYEE          |      1 |00:00:00.01 |       7 |

-------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   1 - filter( IS NULL)

   4 - access("D"."LOCATION_ID"=1700)

   5 - access("D"."DEPARTMENT_ID"="E"."DEPARTMENT_ID")

   6 - filter("E"."DEPARTMENT_ID" IS NULL)

 

NULL을 발견하면 멈춘다

NESTED LOOPS ANTI NA라는 기능은 Null 데이터를 찾자마자 Scan을 멈추는 것이다. ID 기준으로 6번의 Predicate Information을 보면 NULL인 데이터를 단 한 건(A-Rows 참조)만 찾아내고 Scan을 멈추었다. 이제 NESTED LOOPS ANTI SNA가 어떻게 수행되는지 10053 Trace를 통하여 살펴보자.

 

FPD: Considering simple filter push in query block SEL$526A7031 (#1)

"D"."DEPARTMENT_ID"="E"."DEPARTMENT_ID" AND "D"."LOCATION_ID"=1700 AND  NOT EXISTS (SELECT /*+ QB_NAME ("SUB") */ 0 FROM "EMPLOYEE" "E")

FPD: Considering simple filter push in query block SUB (#2)

"E"."DEPARTMENT_ID" IS NULL

try to generate transitive predicate from check constraints for query block SUB (#2)

finally: "E"."DEPARTMENT_ID" IS NULL

 

FPD(Filter Push Down) 기능으로 인하여 쿼리블럭명이 SUB Not Exists 서브쿼리가 추가 되었고 그 서브쿼리에 DEPARTMENT_ID IS NULL 조건이 추가되었다.

 

SQL 어떻게 바뀌었나?

위의 10053 Trace 결과에 따르면 Logical Optimizer SQL을 아래처럼 바꾼 것이다.

 

SELECT d.department_id, d.department_name, d.location_id

  FROM department d

 WHERE NOT EXISTS (SELECT 0           

                     FROM employee e

                    WHERE e.department_id IS NULL) –-NULL 을 체크하는 서브쿼리

   AND NOT EXISTS (SELECT 0           

                     FROM employee e

                    WHERE e.department_id  = d.department_id)                     

   AND d.location_id = 1700 ;

 

SQL을 보면 NOT IN 서브쿼리가 NOT EXIST 서브쿼리로 바뀌었고 NULL을 체크하는 서브쿼리가 추가되었다. 또한 NULL을 체크하는 서브쿼리의 결과가 한 건이라도 존재하면 SQL은 더 이상 실행되지 않는다는 것을 알 수 있다. NESTED LOOPS ANTI SNA의 비밀이 풀리는 순간이다. ORACLE 9i 10g 에서도 위와 같이 SQL을 작성하면 NESTED LOOPS ANTI SNA의 효과를 볼 수 있다. 하지만 위의 SQL처럼 수동으로 작성하는경우 NULL 한건을 체크 하는데 오래 걸리며 부하가 있다면 이렇게 사용하면 안 된다. 이제 Plan을 보자.

 

-------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                     | Name              | A-Rows |   A-Time   | Buffers |

-------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT              |                   |      0 |00:00:00.01 |       7 |

|*  1 |  FILTER                       |                   |      0 |00:00:00.01 |       7 |

|   2 |   NESTED LOOPS ANTI           |                   |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|   3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPARTMENT        |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|*  4 |     INDEX RANGE SCAN          | DEPT_LOCATION_IX  |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|*  5 |    INDEX RANGE SCAN           | EMP_DEPARTMENT_IX |      0 |00:00:00.01 |       0 |

|*  6 |   TABLE ACCESS FULL           | EMPLOYEE          |      1 |00:00:00.01 |       7 |

-------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   1 - filter( IS NULL)

   4 - access("D"."LOCATION_ID"=1700)

   5 - access("E"."DEPARTMENT_ID"="D"."DEPARTMENT_ID")

   6 - filter("E"."DEPARTMENT_ID" IS NULL)

 

Operation의 순서에 유의하라

위의 Plan을 과 원본 Plan을 비교해보면 원본이 ANTI SNA라는 것만 제외하면 실행계획과 일량까지 같음을 알 수 있다. 헷갈리지 말아야 할 것은 ID 기준으로 6(NULL 체크 서브쿼리)이 가장 먼저 실행된다는 것이다. 왜냐하면 서브쿼리 내부에 메인쿼리와 조인조건이 없기 때문에 서브쿼리가 먼저 실행될 수 있기 때문이다. 반대로 Filter 서브쿼리내부에 메인쿼리와 조인 조건이 있다면 메인쿼리의 컬럼이 먼저 상수화 되기 때문에 항상 서브쿼리쪽 집합이 후행이 된다. 이런 사실을 모르고 보면 PLAN상으로만 보면 NULL 체크 서브쿼리가 가장 마지막에 실행되는 것으로 착각 할 수 있다.

 

결론

Anti Join Null Aware를 사용하여 Null인 데이터가 한 건이라도 발견되면 Scan을 중단하므로 성능이 향상된다. NULL을 체크하는 Filter 서브쿼리가 추가되기 때문이다. 하지만 그런 서브쿼리가 항상 추가되는 것은 아니다. 추가되는 기준이 따로 있는데 다음 글에서 이 부분을 다루려고 한다.

 

PS

책에 위의 SQL이 빠져있다. SQL PLAN을 출력하여 끼워 넣기 바란다.

Posted by extremedb
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