실행계획

실행계획 고려하기

SQL문을 해석하고 , 원하는 데이터 집합을  IO에서 빠르게 가져오기위한 노력으로

DB엔진은 구문분석후 효과적인 결과를 내기위해 실행계획을 세우게 되며

이것은 각각의 데이터베이스마다  차이가있습니다.

SQL문에서 이러한 실행 계획에대한 옵션을 직접 할수 없을뿐더러, 전적으로 DataBase에게 위임하게 됩니다. 

즉, JPA도 이러한 실행계획에 관여할수 없으며 이러한 실행계획을 확인하는 방법은 SQL문을 실제

실행하여 어떻게 작동되는지 확인하는것입니다.

JPA Query Method TO SQL

JPA에 익숙하다면, 자신이 작성한 함수 인터페이스가,

어떠한 SQL문으로 변환되어 작동이 될지  예측할수도 있지만, JPA를 믿지 못하겠다고 가정해봅시다.

이럴때 아래옵션을 통해, 함수호출시마다 SQL문을 확인할수가 있습니다.

이것을 켜는 이유는 JPA가 어떠한 엉뚱한 SQL문을 만들어낼지?

불필요하게 중복호출을 하지 않는지?(사실 이게 가장 중요합니다.)  또는 그 SQL문이

제대로된 실행계획을 가지고 실행이되는지 검증을 하기 위함입니다.

JPA-SQL문 Trace

• spring.jpa.properties.hibernate.show_sql=true
• spring.jpa.properties.hibernate.use_sql_comments=true
• spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true

어플리케이션의 JPA테스트코드와 SQL 실행을 Trace한 예

 JPA를 통해 작성된 인테페이스를 통해 어플리케이션에서 작동되는 실제 쿼리를 수행을 간단하게 할수가 있으며

어플리케이션 레벨에서 쿼리에관련된 TestCase 작성을 쉽게하고 또한 실제 작동되는 SQL문도 체크할수 있습니다.

소모적 반복적 SQL문 작성시간을 줄이고, 유닛테스트로 전환될수 있을 가능성을 확인할수 있습니다.

실행계획 조사하기

Trace된 SQL문을 그대로 복사하여, 실행계획을 조사합니다. 매번 이러한 과정을 거칠필요는 없을듯보이며

SQL방식이던 JPA방식이던..., 성능에 의심이가는 부분에대해서는 개발방식과는 별개로 측정되고 분석되어야하는

사항입니다.

실행계획 콘솔모드

실행계획 시각화

참고:DB Management Tool에 따라서 실행계획 시각화기능을 제공하기도합니다.(MSSQL)

실행계획의 출력포맺은 DB마다 다르지만 공통적인 요소가 있습니다.

• 조작대상 객체
• 객체에 대한 조작의 종류
• 조작 대상이 되는 레코드 수
• 호출 계층

순차 풀스캔 VS 인덱스 스캔

엔티티의 설계

@Entity
public class User {
	private String name;

	@ManyToOne
	@JoinColumn(name = "GROUP_ID",nullable = true)
    private GroupInfo groupInfo;
}

ManyToOne은 JPA에서 관계도 형성을 하는 어노테이션으로서 실제 데이터베이스에서는

아래와같이 테이블생성시 외래키 설정및 인덱스 설정이 자동으로 수행되게 됩니다.

KEY `FKa36i4ekojwk70bxen390i6tek` (`group_id`) USING BTREE,
 CONSTRAINT `FKa36i4ekojwk70bxen390i6tek` FOREIGN KEY (`group_id`) REFERENCES `group_info` (`group_id`)

순차풀스캔

Name필드에는 아무런 인덱스가 없기때문에, minsu2를 찾기위해 순차적으로

끝까지 조회를 해야합니다. (중복 사용자포함)

데이터량이 많아질시 탐색시간이 같이 선형적으로 증가합니다.

인덱스 스캔

인덱스가 설정된 필드는, 이미 특정 탐색 알고리즘을 위해 데이터 분류가 되어 있습니다.

이경우 모두 순차 비교검사 할필요는 없이, 탐색 회수를 줄일수 있습니다.

적은량의 데이터에서 탐색시 효과가 없을수 있으나,  데이터량이 늘어남에따라 효과를볼수가 있습니다.

인덱스가 걸려있다고 항상 인덱스 스캔이 되는것은 아닙니다.

원하는 데이터를 뽑기위해 SQL문은 더 복잡해질수 있으며 실행계획은 DBMS가 세우며

옵티마이져 통계에의해  어떠한 테이블에서 풀스캔이 더 효율성이 좋다고 판단되면

인덱스를 무시하고 풀스캔이 진행될수도 있습니다. 이것은 실행계획을 조사하면

나오는 Tip으로 (Mysql은 Extra) 알수가 있습니다.

인덱스 최상위 Type은 페이지 물리적 재배열여부에따라 클러스터와 논클러스터로 나뉠수 있으며

동일 데이터라고 해도 스캔의 횟수가 달라질수 있습니다.

클러스터 인덱스 VS 논클러스터 인덱스

선택도와 실행계획의 분리 추가 참조사이트

스캔 범위/방식에따른 실행계획 전략

성능을 위한 스캔 범위 Type은 3가지정도로 요약할수 있습니다.

• 이중루프(Nested Loops) : 한쪽테이블을 읽으면서 결합조건에 맞는 레코드를 다른쪽에서 모두 찾음
• Sort Merge : 결합할 두 테이블을 정렬을 하고 순차적으로 결합
• Hash : 결합 키값을 해시로 맵핑

어느것이 항상빠르며,실행계획이 고정이된다라고 볼수 없으나

Sort Merge가 되는방식이 일반적으로 성능에서 안정적입니다.(편차가 크게 없이 빠름)

스캔범위및 실행 계획이 복잡해지지 않게 하기 위한 가장 간단한 규칙이지만,

우리가 원하는 집합을 만들다보면 이 규칙을 깨트리기 쉽고, 쿼리능력자에따라 차이가 날수있습니다.

• 스캔 범위 줄이기
• 조인을 덜 복잡하게 만들기

참고 : https://community.modeanalytics.com/sql/tutorial/sql-performance-tuning/

우리가 원하는 집합을 만들기위해, 2개의 테이블만 조작하여 JOIN문을 사용하면 좋겠지만

실제는 그렇지 않습니다. 

JPA 튜닝 포인트

JPA에서는 실행계획이 틀어지고, 예측하기 어려운 튜닝포인트를 쿼리가 아닌

OOP중심, 즉 어플리케이션서 관여할수 있는 계층을 하나더 추가하였습니다.

JPA에서 이루어지는 성능에 관련된 기능을 간단하게 설명을하면...

User user1 = findByName("Minsu");
User user2 = findByName("Minsu");
user1.GetName()
user2.GetName()

위와같은 코드는 일반적인 SQL/SP 호출 어플케이션에서는, 두번의 Select문을 DB에게 요청을 하였을것입니다.

JPA에서는 , 동일 트랙잰션에서 위와같이 동일처리라고 판단되는 사항에대해

SELECT SQL한번만 조회를하고, DB 호출없이 오브젝트 재사용전략을 택합니다.

DB에서는 상황에따라 옵티마이져가 불필요한 IO를 접근하지 않고, 메모리를 재활용할수 있는 상황입니다.

JPA 어플리케이션 레이아웃에서는, SQL호출 자체도 하지 않겠다는 의미입니다.

SQL호출을 하지 않는다란 말은 다음과정이 내포되어있기때문에 호출횟수에따라 아주 큰 비용이 될수도 있습니다.

SQL문요청 → 네트워크 전송 → DB엔진이 구문분석 → IO Read → 네트워크로 결과 반환 

JPA의 이러한 캐시처리같은 메카니즘이 사용 중복 호출실수를 잡으려고 이렇게 작동되는것은 아니며

어플케이션 레이아웃에서 관여할수있는 성능에 관련된 몇가지 JPA컨셉을  추가로 학습을 해야합니다.

매번 SQL문을 호출하고 즉시 답을 얻는 방식과 달리, 아래와같은 몇가지 컨셉이 존재합니다.

Read전략

• 즉시읽기( Eager loading) : 
• 지연읽기 ( Lazy loading ) :

영속성 전이 전략

• ALL : 부모의 변화가 자식에게 모두 전가
• PERSIST : 부모의 영속화 될때 자식도 영속화가됨
• MERGE : 트랜젝션이 종료되고 변경사항이 merge()수행시 변경사항적용
• REMOVE : 부모삭제시 연관된 자식도 삭제
• REFRESH : 부모가 변경되면 자식도 변경
• DETACH : 부모가 DETACH되면, 연관된 ENTITY도 DEATCH되어 변경반영 죽시 안됨
• orphanRemoval : 연관관계가 끊어진 자식을 자동으로 제거

JPA는 객체지향과 데이터모델링 사이에 간극을 최소화하고 편리한 방식임에는 분명하지만

개발 난이도를 줄였다라고 판단할수는 없을듯 합니다. 

오히려 SQL/SP 중심적으로 개발했을때는 신경쓰지 못한 부분에대해

더 깊이 RDB를 이해하고 JPA의 추가적인 영속성 특성을같이 잘 활용해야 사용측면에서도

성능 측면에서도 실무에 적용이 될것으로 기대해봅니다.

이 부분은 개념과함께 구체적인 사용사례가 필요한 부분이며, 샘플을 좀더 준비할예정입니다.