00-실행계획

실행계획 고려하기

관계형 데이터베이스의 종류는 많으며, SQL문을 빠르게 작동시키기위해 실행계획을 세우게 되며

이것은 각각의 데이터베이스마다  풀스캔/인덱스스캔등의 차이에 따라서도 다른 실행계획이 나옵니다.

SQL문에서 이러한 실행계획을 조정할수 없을뿐더러, 전적으로 DataBase에게 위임하게 됩니다. 

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

실행하여 확인하는것입니다.

JPA TO SQL

앞장에서 이미 설명된 컨셉이며, JPA가 SQL에 비해 어플리케이션에서 단순하고 일관성있게 사용하는지

보여주는 예입니다. 반환타잎은 Java오브젝트뿐만아니라,웹에서 바로 사용가능한 Json 결과로 뿌려줄수 있기떄문에

JPA에서  사용자정보에서 학생정보만 추출하는 과정이 이 한줄이외에 더 추가되는것은 개발 생산성 낭비로

측정하고 있습니다.  하지만 SQL문을 직접 작성하지 않을뿐 이러한 JPA 인터페이스가 어떤 SQL문으로 변환되어

실행이 되고 실제 데이터베이스에서 실행계획이 어떻게 되는지 점검할 필요가 있습니다.

JPA문이  실제 어떠한 SQL문을 실행할지 예측할수도 있지만, 아래 옵션을 켜서 실제 SQL문 확인가능합니다.

• 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

쿼리실행을 JPA를 통해 간단하게 할수 있기때문에 , 데이터베이스를 조회하고 변경하는 코드에대해

어플리케이션 레벨에서 TestCase 작성을 쉽게하고 실제 작동되는 SQL문도 체크할수 있습니다.

이것은 유닛테스트 작성에 시간을 줄여,  SQL/SP에는 코드변경점이 많아 시도해볼수 없는

많을것들을 할수 있게하며, 궁극적으로 어플리케이션에서 DB 호출 최적화를 할수 있는 여유시간을 가질수가 있습니다.

대부분의 성능문제는 쿼리 자체 최적화문제가 아닌, 어플리케이션이 불필요하게  많은 쿼리를 호출하는데 발생합니다.

물론 실행계획까지 개발툴에 통합되어 포함되었으면 하는 바램도 있습니다. 

실행계획 조사하기

실행계획의 출력포맺은 DB마다 다르지만 공통적인 3가지요소가 있습니다.

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

순차 풀스캔 VS 인덱스 스캔

엔티티의 설계

@Entity
public class User {
	private String name;

	@ManyToOne
	@JoinColumn(name = "GROUP_ID")
    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.

스캔 범위/방식에따른 실행계획 전략

성능을 위한 스캔 Type은 3가지정도로 요약할수 있습니다.

• 이중루프(Nested Loops) : 한쪽테이블을 읽으면서 결합조건에 맞는 레코드를 다른쪽에서 찾음
• Sort Merge : 결합할 두 테이블을 정렬을 하고 순차적으로 결합
• Hash : 결합 키값을 해시로 맵핑, 엑세스 횟수를 줄이고 약간비용이드는 랜덤 접근
  
  

스캔범위및 실행 계획이 복잡해지지 않게 하기 위해서 말은쉽지만 어려운 방법 두가지입니다.

• 스캔 범위 줄이기
• 조인을 덜 복잡하게 만들기

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

루프중에도 양쪽풀스캔을(A X B) 랜덤스캔 방식으로 하는 케이스가 성능적으로 가장 나쁜 케이스라고 보시면되며

조인이 복잡하면 절차형 프로그래밍에서 이야기하는 루프의 형태를 예측하기가 어렵습니다.

참조해야할 테이블수가 늘어남에따라 조인의 복잡도를 감소시켜, 우리가 원하는 집합을 만들기란 어려운일중의 하나이며

특히나 쿼리문만보고 실행계획을 예측한다란것은 거의 불가능에 가깝습니다.

권한 이양의 죄악

이러한 실행계획 개입은, SQL문을 통해 할수있는게 아니고, RDB에 모든것을 이양해야하고

실제 작동을 시켜 실행계획을 파악해야한다는것입니다. 테이블 설계가 동일하다고 가정했을시

코드가 길어도 실행계획이 띄어난 SQL문 VS 간결한 SQL문, 두가지 SQL문이 있다고 하면

전자를 만들수 있는 SQL개발자가 더 뛰어난 개발자로 분류하였습니다.

하지만 시간이흘러 다음 데이터베이스에서는 어떠한 SQL문의 실행계획이 뛰어날지 혹은?

데이터량이 늘어나는순간 실행계획이 바뀌게 될지 예측하기가 어렵습니다.

일반적으로 실행계획에 최악이 아닌 방식을 택할수 있지만,

항상 최선인 방식을 택하고 또한 그것이 성능적으로  항상 뛰어난 SQL문이다라고 정의내리기는 어렵습니다.

JAP를 통한 튜닝 포인트의 발상변화

JPA에서는 실행계획이 틀어지고, 예측하기 어려운 튜닝포인트를 쿼리중심에서

OOP중심, 즉 어플리케이션에서도 해결할수 있는 포인트를 추가하였습니다.

JPA PROXY/영속성 전이등을 사용하여, 어플리케이션 자체에서

DB접근을 최소화하는 전략을 택할수 있습니다.

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

JPA를 분명 객체지향과 데이터모델링 사이에 간극을 최소화하고 편리한 방식임에는 분명하지만

객체지향관점으로 DB병목이없는 성능좋은  어플리케이션을 만들기위해서는

더많은 DB학습 병행 필요하다란 것입니다.  

참고: http://zzong.net/post/15