'Cost Based Query Transformation'에 해당되는 글 2건

  1. 2013.05.13 DP(Distinct Placement): 뷰의 건수를 Distinct로 줄여서 조인하라 (6)
  2. 2009.10.15 Transformer - SQL 튜닝의 새로운 패러다임 (11)

SQL에서 DISTINCT의 위치는 중요하다. DISTINCT가 메인쿼리에 위치하면 조인이 모두 처리된 후 DISTINCT가 실행된다.
그 반대로 각각의 집합을 DISTINCT 한 후에 조인한다면 양측 집합의 건수가 줄어들므로 조인의 부하가 줄어든다. 그런 관점에서 보면 아래의 SQL은 최악이다.
 

환경: ORACLE 11.2

SELECT /*+ qb_name(MAIN) LEADING(S@INLINE) USE_NL(C@MAIN) */
       DISTINCT c.channel_id, c.channel_desc, s.prod_id, s.promo_id
   FROM channels c,
        (SELECT /*+ qb_name(INLINE) NO_MERGE */
                s.channel_id, s.prod_id, promo_id
           FROM sales_t s
          WHERE prod_id BETWEEN 13 AND 15) s
  WHERE c.channel_id = s.channel_id ;


 
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name        | Starts | A-Rows |   A-Time   | Buffers | Used-Mem |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |             |      1 |     22 |00:00:00.22 |   22222 |          |
|   1 |  HASH UNIQUE                  |             |      1 |     22 |00:00:00.22 |   22222 | 1271K (0)|
|   2 |   NESTED LOOPS                |             |      1 |  17778 |00:00:00.21 |   22222 |          |
|   3 |    NESTED LOOPS               |             |      1 |  17778 |00:00:00.16 |    4444 |          |
|*  4 |     TABLE ACCESS FULL         | SALES_T     |      1 |  17778 |00:00:00.11 |    4440 |          |
|*  5 |     INDEX UNIQUE SCAN         | CHANNELS_PK |  17778 |  17778 |00:00:00.03 |       4 |          |
|   6 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CHANNELS    |  17778 |  17778 |00:00:00.03 |   17778 |          |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
 
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   4 - filter(("PROD_ID">=13 AND "PROD_ID"<=15))
   5 - access("C"."CHANNEL_ID"="S"."CHANNEL_ID")

 

위의 SQL을 보면 인라인뷰 S에 미리 건수를 줄이지 않아서 조인이 17778번 발생하였다. 다시 말해 조인하기 전에 인라인뷰 S DISTINCT 작업이 있었다면 조인을 22번만 하면 된다따라서 전체 DISTINCT 작업은 필요 없다. 아래는 튜닝된 SQL이다.

SELECT /*+ qb_name(main) */
       c.channel_id, c.channel_desc, s.prod_id, s.promo_id
   FROM channels c,
        (SELECT /*+ qb_name(inline) */
                DISTINCT s.channel_id, s.prod_id, promo_id
           FROM sales_t s
          WHERE prod_id BETWEEN 13 AND 15) s
  WHERE c.channel_id = s.channel_id ; 


 
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name        | Starts | A-Rows |   A-Time   | Buffers | Used-Mem |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |             |      1 |     22 |00:00:00.12 |    4466 |          |
|   1 |  NESTED LOOPS                |             |      1 |     22 |00:00:00.12 |    4466 |          |
|   2 |   NESTED LOOPS               |             |      1 |     22 |00:00:00.12 |    4444 |          |
|   3 |    VIEW                      |             |      1 |     22 |00:00:00.12 |    4440 |          |
|   4 |     HASH UNIQUE              |             |      1 |     22 |00:00:00.12 |    4440 | 1264K (0)|
|*  5 |      TABLE ACCESS FULL       | SALES_T     |      1 |  17778 |00:00:00.11 |    4440 |          |
|*  6 |    INDEX UNIQUE SCAN         | CHANNELS_PK |     22 |     22 |00:00:00.01 |       4 |          |
|   7 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CHANNELS    |     22 |     22 |00:00:00.01 |      22 |          |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   5 - filter(("PROD_ID">=13 AND "PROD_ID"<=15))
   6 - access("C"."CHANNEL_ID"="S"."CHANNEL_ID")

 

미리 건수를 줄였으므로 22번만 조인하여 BLOCK I/O 22222에서 4466으로 약 4~5배 줄어들었다. 이런 SQL 튜닝은 오라클 11.2에서는 더 이상 필요 없다. 아래의 SQL을 보자.

SELECT /*+ qb_name(main) */
       DISTINCT c.channel_id, c.channel_desc, s.prod_id, s.promo_id
   FROM channels c,
        (SELECT /*+ qb_name(inline) */
                s.channel_id, s.prod_id, promo_id
           FROM sales_t s
          WHERE prod_id BETWEEN 13 AND 15) s
  WHERE c.channel_id = s.channel_id ;


 
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name            | Starts | A-Rows |   A-Time   | Buffers | Used-Mem |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |                 |      1 |     22 |00:00:00.09 |    4466 |          |
|   1 |  HASH UNIQUE                  |                 |      1 |     22 |00:00:00.09 |    4466 | 1218K (0)|
|   2 |   NESTED LOOPS                |                 |      1 |     22 |00:00:00.09 |    4466 |          |
|   3 |    NESTED LOOPS               |                 |      1 |     22 |00:00:00.09 |    4444 |          |
|   4 |     VIEW                      | VW_DTP_2F839831 |      1 |     22 |00:00:00.09 |    4440 |          |
|   5 |      HASH UNIQUE              |                 |      1 |     22 |00:00:00.09 |    4440 | 1283K (0)|
|*  6 |       TABLE ACCESS FULL       | SALES_T         |      1 |  17778 |00:00:00.08 |    4440 |          |
|*  7 |     INDEX UNIQUE SCAN         | CHANNELS_PK     |     22 |     22 |00:00:00.01 |       4 |          |
|   8 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CHANNELS        |     22 |     22 |00:00:00.01 |      22 |          |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Outline Data
-------------
  /*+
      BEGIN_OUTLINE_DATA
      ...생략 
      PLACE_DISTINCT(@"SEL$8FA4BC11" "S"@"INLINE")--> 2 DISTINCT를 추가한 뷰 VW_DTP_2F839831를 만듦
      ...생략
      MERGE(@"INLINE")                            --> 1 먼저 MERGE를 진행함
      ...생략
      END_OUTLINE_DATA
  */
 
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   6 - filter(("PROD_ID"<=15 AND "PROD_ID">=13))
   7 - access("C"."CHANNEL_ID"="ITEM_1")

 

SQL이 비효율 적으로 작성되었지만 Logical Optimizer가 Distinct를 추가하여 쿼리를 재 작성하였다. 이 쿼리변환을 Distinct Placement(DP) 라고 한다. DP는 주의해야 될 점이 있다. 인라인뷰 S를 해체(MERGE)하고 Distinct를 추가한 인라인뷰를 새로 만든다. 따라서 인라인뷰 S NO_MERGE 힌트를 사용한다면 결코 DP가 발생하지 않는다. 이 글에서 소개된 첫 번째 SQL NO_MERGE 힌트가 사용됨으로써 DP가 발생되지 않은 것이다.

DP는 약간의 비효율이 있다. 즉 필요 없는 전체 Distinct 작업이 수행된다. 실행계획을 보면 HASH UNIQUE가 두 번 존재하는데, 마지막 전체 Distinct(id 1)는 필요 없다.  SQL을 아래처럼 재 작성 하였기 때문에 불필요한 HASH UNIQUE가 추가된 것이다.

SELECT  DISTINCT              --> 필요 없는 DISTINCT 
        C.CHANNEL_ID CHANNEL_ID,
        C.CHANNEL_DESC CHANNEL_DESC,
        VW_DTP_2F839831.ITEM_2 PROD_ID,
        VW_DTP_2F839831.ITEM_3 PROMO_ID
   FROM (SELECT DISTINCT
                
S.CHANNEL_ID ITEM_1,
                 S.PROD_ID ITEM_2,
                 S.PROMO_ID ITEM_3
            FROM TLO.SALES_T S
           WHERE S.PROD_ID <= 50
             AND S.PROD_ID >= 13
             AND 50 >= 13) VW_DTP_2F839831,
        TLO.CHANNELS C
  WHERE C.CHANNEL_ID = VW_DTP_2F839831.ITEM_1
;

 

따라서 아직까지는 사람이 튜닝하는 것을 따라올 수 없다.

힌트는 PLACE_DISTINCT/NO_PLACE_DISTINCT를 사용할 수 있으며 _optimizer_distinct_placement 파라미터로 기능을 컨트롤 할 수 있다. 이 파리미터의 Default값은 True이다. DP Cost Based Query Transformation에 속한다. Search Type Iteration이 존재하기 때문이다. 10053 Trace의 내용을 보면 더 확실히 알 수 있다.

 

****************************************
Cost-Based Group-By/Distinct Placement
****************************************
GBP/DP: Checking validity of GBP/DP for query block SEL$8FA4BC11 (#1)
GBP: Checking validity of group-by placement for query block SEL$8FA4BC11 (#1)
GBP: Bypassed: Query has invalid constructs.
DP: Checking validity of distinct placement for query block SEL$8FA4BC11 (#1)

DP: Using search type: linear
DP: Considering distinct placement on query block SEL$8FA4BC11 (#1)
DP: Starting iteration 1, state space = (1) : (0)
DP: Original query
******* UNPARSED QUERY IS *******
SELECT /*+ QB_NAME ("INLINE") QB_NAME ("MAIN") */ DISTINCT "C"."CHANNEL_ID" "CHANNEL_ID","C"."CHANNEL_DESC" "CHANNEL_DESC","S"."PROD_ID" "PROD_ID","S"."PROMO_ID" "PROMO_ID" FROM "TLO"."CHANNELS" "C","TLO"."SALES_T" "S" WHERE "C"."CHANNEL_ID"="S"."CHANNEL_ID" AND "S"."PROD_ID">=13 AND "S"."PROD_ID"<=15
FPD: Considering simple filter push in query block SEL$8FA4BC11 (#1)
"C"."CHANNEL_ID"="S"."CHANNEL_ID" AND "S"."PROD_ID">=13 AND "S"."PROD_ID"<=15
try to generate transitive predicate from check constraints for query block SEL$8FA4BC11 (#1)
finally: "C"."CHANNEL_ID"="S"."CHANNEL_ID" AND "S"."PROD_ID">=13 AND "S"."PROD_ID"<=15 AND 13<=15

FPD:   transitive predicates are generated in query block SEL$8FA4BC11 (#1)
"C"."CHANNEL_ID"="S"."CHANNEL_ID" AND "S"."PROD_ID">=13 AND "S"."PROD_ID"<=15 AND 13<=15
DP: Costing query block.
CBQT: Looking for cost annotations for query block SEL$8FA4BC11, key = SEL$8FA4BC11_00000000_0
CBQT: Could not find stored cost annotations.
kkoqbc: optimizing query block SEL$8FA4BC11 (#1)

...생략
kkoqbc: finish optimizing query block SEL$8FA4BC11 (#1)
CBQT: Saved costed qb# 1 (SEL$8FA4BC11), key = SEL$8FA4BC11_00000000_0
DP: Updated best state, Cost = 1237.16

먼저 DP가 실행될 수 있는지 Validity Checking을 한다. DP를 실행하는데 문제가 없다면 Iteration 1 에서 변환되지 않은
SQL(Original query)을 보여주고 Cost를 구한다그결과 변환되지 않은 쿼리의 Cost1237.16이다. 이제 변환된 SQL COST
구할 차례이다
.
  

DP: Starting iteration 2, state space = (1) : (1)
DP: Using DP transformation in this iteration.
Registered qb: SEL$2F839831 0x11c3c2dc (QUERY BLOCK TABLES CHANGED SEL$8FA4BC11)
---------------------
QUERY BLOCK SIGNATURE
---------------------
  signature (): qb_name=SEL$2F839831 nbfros=2 flg=0
    fro(0): flg=0 objn=75859 hint_alias="C"@"MAIN"
    fro(1): flg=5 objn=0 hint_alias="VW_DTP_2F839831"@"SEL$2F839831"

Registered qb: SEL$DC663686 0x11c3b800 (SPLIT/MERGE QUERY BLOCKS SEL$2F839831)
---------------------
QUERY BLOCK SIGNATURE
---------------------
  signature (): qb_name=SEL$DC663686 nbfros=1 flg=0
    fro(0): flg=0 objn=76170 hint_alias="S"@"INLINE"

Registered qb: SEL$7323A7B6 0x11c3c2dc (VIEW ADDED SEL$2F839831)
---------------------
QUERY BLOCK SIGNATURE
---------------------
  signature (): qb_name=SEL$7323A7B6 nbfros=2 flg=0
    fro(0): flg=0 objn=75859 hint_alias="C"@"MAIN"
    fro(1): flg=1 objn=0 hint_alias="VW_DTP_2F839831"@"SEL$2F839831"

Registered qb: SEL$10E34D75 0x11c3c2dc (DISTINCT PLACEMENT SEL$8FA4BC11; SEL$8FA4BC11; "S"@"INLINE")
---------------------
QUERY BLOCK SIGNATURE
---------------------
  signature (): qb_name=SEL$10E34D75 nbfros=2 flg=0
    fro(0): flg=0 objn=75859 hint_alias="C"@"MAIN"
    fro(1): flg=1 objn=0 hint_alias="VW_DTP_2F839831"@"SEL$2F839831"

Iteration 2에는 DP가 적용된 SQL Cost를 구한다. 여기서 DP가 수행되는 절차를 QUERY BLOCK SIGNATURE에서 볼 수 있다. 먼저 VIEW MERGE가 발생된다.(MERGE QUERY BLOCKS 부분 참조) 그 후 SALES 테이블이 포함된 뷰를 메인쿼리에 추가한다.(VIEW ADDED 부분 참조). 마지막으로 추가된 인라인뷰에 Distinct를 추가한다. (DISTINCT PLACEMENT 부분 참조)

 

DP: Transformed query
******* UNPARSED QUERY IS *******
SELECT /*+ QB_NAME ("INLINE") QB_NAME ("MAIN") */ DISTINCT "C"."CHANNEL_ID" "CHANNEL_ID","C"."CHANNEL_DESC" "CHANNEL_DESC","VW_DTP_2F839831"."ITEM_2" "PROD_ID","VW_DTP_2F839831"."ITEM_3" "PROMO_ID" FROM  (SELECT DISTINCT "S"."CHANNEL_ID" "ITEM_1","S"."PROD_ID" "ITEM_2","S"."PROMO_ID" "ITEM_3" FROM "TLO"."SALES_T" "S" WHERE "S"."PROD_ID"<=15 AND "S"."PROD_ID">=13) "VW_DTP_2F839831","TLO"."CHANNELS" "C" WHERE "C"."CHANNEL_ID"="VW_DTP_2F839831"."ITEM_1"
FPD: Considering simple filter push in query block SEL$10E34D75 (#1)
"C"."CHANNEL_ID"="VW_DTP_2F839831"."ITEM_1"
try to generate transitive predicate from check constraints for query block SEL$10E34D75 (#1)
finally: "C"."CHANNEL_ID"="VW_DTP_2F839831"."ITEM_1"

...생략
kkoqbc: finish optimizing query block SEL$10E34D75 (#1)
CBQT: Saved costed qb# 2 (SEL$DC663686), key = SEL$DC663686_00001000_2
CBQT: Saved costed qb# 1 (SEL$10E34D75), key = SEL$10E34D75_00000008_0
DP: Updated best state, Cost = 1236.23
DP: Doing DP on the preserved QB.

이제 쿼리변환이 끝났으므로 변경된 SQL을 보여주고 Costing을 시작한다. DP가 적용된 SQL Cost 1236.23임으로 원본 쿼리의 Cost에 비해 저렴하다. 따라서 DP가 선택된다.(Doing DP 부분 참조)

 

이로써 졸저 The Logical Optimizer의 416페이지 미해결 과제에서 약속한 것을 지켰다. DP의 예제가 발견되면 블로그와 책에 반영하기로 약속 했었다. 출력을 해서 책의 416페이지에 끼워넣기 바란다. 2011년에 DP를 발견했지만 여러가지 문제로 반영하지 못하다가 이제서야 올리게 되었다. 사과드린다.

Posted by extremedb

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  1. 라튜니 2013.05.13 11:32  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    DP의 실사례가 궁금했었는데, 관련 예를 포스팅 해주셨네요~ 감사합니다. 6월달 부터 바뻐지신다고 하셨는데, 5월달 중에 또 다른 글을 볼 수 있을까요~?

    • Favicon of https://scidb.tistory.com BlogIcon extremedb 2013.05.13 13:53 신고  댓글주소  수정/삭제

      지금 튜닝 프로젝트가 시작되었습니다. 바빠질것 같습니다. 글을 쓰려면 거의 새벽이 되어야 합니다. 아니면 주말에 써야하죠. 확신은 없지만노력해봐야 겠습니다.

  2. feelie 2013.05.14 14:34  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    자기가 좋아하는 일을 하면서 바쁘게 사는게 좋은거겠죠...
    업무도 열심히 하시고, 부족한 저같은 중생을 위해 좋은 글 부탁합니다...

  3. Favicon of https://clipper0317.tistory.com BlogIcon clipper 2014.05.27 14:17 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    항상 좋은 글 잘 보고 있습니다.

    마음의 빚을 갚는 기분과 책으로 보지않으면 공부가 잘 안되는 저를 위하여 yes24에서 방금 책을 구매신청 하였습니다.

    늘 건승하시길 바랍니다.

    감사합니다.

  4. 김승욱 2015.03.24 17:10  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    감동적입니다...!!!!!!!!!!! 항상 건강하세요~~~

“SQL 작성시 같은 테이블을 반복해서 사용하지 마라

위와 같은 말을 많이 들어보았을 것이다. 이런 말들은 개발자에게 마치 격언, 명언처럼 취급된다. 오늘도 개발자, DBA, 컨설턴트등 모든 사람들이 위의 명언에 너무도 충실하여 반복되는 테이블을 제거하기 위해 SQL을 재작성 하고 있다. 하지만 이런 말들이 명언이나 격언이 될 수 있을까? 이제는 격언이나 훈수, 명언이라고 생각하는 말도 최소한 상황에 따라 가려서 해야 한다. 왜 그럴까? 아래의 SQL을 보자. 

 

SELECT /*+ use_hash(c s)  */

       s.prod_id, s.cust_id, s.quantity_sold,

       s.amount_sold, c.channel_desc

  FROM sales s, channels c

 WHERE c.channel_id = s.channel_id

   AND c.channel_id = 3

UNION ALL

SELECT /*+ use_hash(c s) */

       s.prod_id, s.cust_id, s.quantity_sold,

       s.amount_sold, c.channel_desc

  FROM sales s, channels c

 WHERE c.channel_id = s.channel_id

   AND c.channel_id = 9 ;

 

위의 SQL은 대용량 테이블인 판매 테이블(sales)을 비효율적으로 2 Scan할 것으로 예상된다. 하지만 아래의 Plan을 보라. 과연 그렇게 수행되는가?

-----------------------------------------------------------+-----------------------
| Id | Operation                       | Name              | Rows  | Bytes | Cost |
-----------------------------------------------------------+-----------------------
| 0  | SELECT STATEMENT                |                   |       |       |   495|
| 1  |  HASH JOIN                      |                   |  449K |   20M |   495|
| 2  |   VIEW                          | VW_JF_SET$0A277F6D|     2 |    50 |     2|
| 3  |    UNION-ALL                    |                   |       |       |      |
| 4  |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | CHANNELS          |     1 |    13 |     1|
| 5  |      INDEX UNIQUE SCAN          | CHANNELS_PK       |     1 |       |     0|
| 6  |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | CHANNELS          |     1 |    13 |     1|
| 7  |      INDEX UNIQUE SCAN          | CHANNELS_PK       |     1 |       |     0|
| 8  |   PARTITION RANGE ALL           |                   |  897K |   18M |   489|
| 9  |    TABLE ACCESS FULL            | SALES             |  897K |   18M |   489|
-----------------------------------------------------------+-----------------------

Predicate Information:
----------------------
1 - access("ITEM_1"="S"."CHANNEL_ID")
5 - access("C"."CHANNEL_ID"=3)
7 - access("C"."CHANNEL_ID"=9)

 

이제는 Transformer 가 튜너이다.

환상적이지 않은가? channels 테이블을 정확히 2건만 Scan 하였고 sales 테이블은 1번만 Full Scan 하였다. 오라클 Transformer SQL을 아래처럼 재작성 한 것이다.

SELECT s.prod_id prod_id, s.cust_id cust_id, s.quantity_sold,

       s.amount_sold, vw_jf_set$0a277f6d.item_2 channel_desc

  FROM (SELECT c.channel_id AS item_1, c.channel_desc AS item_2

          FROM channels c

         WHERE c.channel_id = 3

        UNION ALL

        SELECT c.channel_id AS item_1, c.channel_desc AS item_2

          FROM channels c

         WHERE c.channel_id = 9) vw_jf_set$0a277f6d,

       sales s

 WHERE vw_jf_set$0a277f6d.item_1 = s.channel_id ;

 

위와 같은 상황에서 SQL을 재작성 하는 기능을 JF(Join Factorization)라고 부른다. VW_JF_SET으로 시작되는 인라인뷰 명(Plan 상의 파란색 부분) JF가 수행되었음을 나타내는 것이다. 이것은 Oracle11g R2 에서 새로 추가된 대표적인 CBQT(Cost Based Query Transformation)기능 이다.

 

항상 수행되지는 않는다

CBQT Cost SQL튜닝을 수행할 것인지 아닌지를 판단한다. 그런데 복잡한 SQL의 경우에는 Cost Estimator가 판단을 잘못하여 JF를 수행하는 것이 비용이 더 비싸다고 판단할 수 있다. 이런 경우에는 Transformer SQL을 튜닝(재작성) 하지 않는다. 이럴 때는 아래와 같이 힌트를 사용해야 한다.

SELECT /*+ use_hash(c s) FACTORIZE_JOIN(@SET$1(S@SEL$1 S@SEL$2)) */

       s.prod_id, s.cust_id, s.quantity_sold,

       s.amount_sold, c.channel_desc

  FROM sales s, channels c

 WHERE c.channel_id = s.channel_id

   AND c.channel_id = 3

UNION ALL

SELECT /*+ use_hash(c s) */

       s.prod_id, s.cust_id, s.quantity_sold,

       s.amount_sold, c.channel_desc

  FROM sales s, channels c

 WHERE c.channel_id = s.channel_id

   AND c.channel_id = 9 ;

 

쿼리블럭명 SET$1은 전체에 해당하는 쿼리블럭이고 SET$1 의 내부에 또 다른 쿼리블럭인 SEL$1(Union All로 분리된 것 중의 윗부분), SEL$2(Union All로 분리된 것 중의 아랫부분) 이 존재한다. 만약 Union All 이 하나 더 있다면 쿼리블럭명은 SEL$3가 될 것이다.

 

JF를 자세히 분석 하려면 10053 Event Trace를 이용하라

먼저 10053 의 용어 설명부분에 JF 가 아래처럼 추가 되었다.

The following abbreviations are used by optimizer trace.

CBQT - cost-based query transformation

JPPD - join predicate push-down

중간생략

JF - join factorization


아래는 JF 부분에 해당하는 10053 Trace 정보이다.

***********************************

Cost-Based Join Factorization     

***********************************

Join-Factorization on query block SET$1 (#1)

JF: Using search type: exhaustive

JF: Generate basic transformation units

이후생략

 

결론

이제 격언이나 명언이라고 생각되는 말들도 상황을 가려서 해야 한다는 것을 알겠는가?. 그렇지 않으면 똑똑한 개발자에게 오히려 다음과 같은 말을 들을 것이다. “지금 말씀 하신 것은 예전 이야기 입니다. 요즘은 트랜스포머가 알아서 해줍니다.”  적어도 튜닝의 세계에서는 그렇다.

 

새로운 패러다임

JFTransformer가 수행하는 SQL튜닝의 하나일 뿐이다. Oracle11g R2 기준으로 SQL 튜닝(Query Transformation)의 종류는 필자의 짧은 지식으로도 70개 이상일 것으로 판단 된다. Oracle이 발전해 가면서 SQL튜닝은 사람이 관여하는 것에서 오라클이 자동으로 SQL을 변경해주는 것으로 많은 부분이 바뀌었고 앞으로 이런 추세는 점점 강화될 것이다. Query Transformation 은 단순한 Optimizer의 기능이 아니라 SQL 튜닝의 새로운 패러다임인 것이다. 이제는 직접 튜닝 하는 것에서 벗어나 Transformer가 실수하는 경우 새로운 길을 열어주는 것이 튜너가 가야할 길이 아닌가?


Posted by extremedb

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  1. feelie 2009.10.15 19:44  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    잘 봤습니다..

    • Favicon of https://scidb.tistory.com BlogIcon extremedb 2009.10.15 21:27 신고  댓글주소  수정/삭제

      한번도 안거르고 열심히 하시네요.
      반드시 좋은 성과 있을것 입니다.
      좋은밤 되세요.

    • feelie 2009.10.16 09:04  댓글주소  수정/삭제

      항상 좋은 내용 잘봅니다.
      열심히 할려고는하는데 볼때마다 새롭고 지난내용들도
      봤는데 다시볼때마다 생소한 느낌이 많이 드네요.
      아직 내공이 많이 부족한 모양이지요?
      아무튼 열심히 할렴니다..

  2. Favicon of http://blog.naver.com/xsoft BlogIcon 강정식 2009.10.16 09:15  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    11g에서 또한번 CBQT가 진일보되었나 보군여. ^^ 좋은 내용 감사합니다.

    "이제는 직접 튜닝 하는 것에서 벗어나 Transformer가 실수하는 경우 새로운 길을 열어주는 것이 튜너가 가야할 길이 아닌가?
    " 이 내용에 대해 저 또한 100% 공감합니다. 모든 SQL들에 대해 총괄감독(?) 아닌 조력자로 가야하지 않을까라고 말이죠.

  3. Favicon of https://ukja.tistory.com BlogIcon 욱짜 2009.10.16 09:21 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    11gR2에 관련된 내용이 본격적으로 다루어지네요. 내년에 R2가 얼마나 채택될지 기대됩니다.(경기가 좀 좋아져야겠지만... ^^)

    • Favicon of https://scidb.tistory.com BlogIcon extremedb 2009.10.16 09:54 신고  댓글주소  수정/삭제

      11g R2 내용을 많이 다루려고 하고 있습니다.
      내년에 본격적으로 프로젝트가 시작되면 11g 관련 성능문제가 많이 이슈화 되겠네요. 기대됩니다.

  4. 혈기린 2009.10.16 09:28  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    11g 에서 한층더 발전했네요 정말 이러다 나중에는 오라클이 다 알아서 해주는건 아닐지 ㅎㅎ
    좋은내용 감사 드립니다 ^^

    • Favicon of https://scidb.tistory.com BlogIcon extremedb 2009.10.16 09:55 신고  댓글주소  수정/삭제

      말씀 하신것처럼 앞으로는 많은 부분을 Transformer 가 튜너의 일을 대신하게 될거 같습니다. 진정한 튜너만이 살아 남겠죠.

  5. 김봉호 2009.10.16 17:37  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    이해는 잘 안가지만..
    가장궁금한건 트랜스포머가 무엇을 지칭하는건지요 -0-?

    • Favicon of https://scidb.tistory.com BlogIcon extremedb 2009.10.17 23:38 신고  댓글주소  수정/삭제

      오라클에서 트랜스포머는 성능향상을 위해서 SQL 을 튜닝(재작성) 하는 역활을 담당합니다. 과거에는 튜너가 이런 역활을 했습니다만 이제는 트랜스포머가 많은 부분을 커버합니다.
      아래의 글을 참조하세요.
      http://scidb.tistory.com/entry/다단계-쿼리변환-Muti-Phase-Query-Transformation