개발자가 흔히 실수하는 SQL 7가지
2014 자바카페 SQL 동영상 스터디 이정근
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2014 자바카페 SQL 동영상 스터디 이정근
1. SQL 파싱 순서
2. 인덱스 스캔, 풀스캔
3. 무조건 인덱스 많이
4. 조인을 사용하면 성능이 떨어진다?
5. count(*) > 0
6. 내림차순 인덱스 와 힌트절
7. LIKE BETWEEN, <>, IN
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SQL 파싱 순서
SELECT * FROM BIG_EMP
WHERE MGR=‘7698’ AND DEPTNO=’60’;
직원테이블(EMP) 의 총 사원수(레코드 개수) 28955명
메니져(MGR) 가 7698인 사원수 10,319명
부서(DEPTNO) 가 60 인 사원수 1263명
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MGR
7698
etc
DEPTNO
60
etc

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SQL 파싱 순서
COST 기반 옵티마이져 인 경우 옵티마이져가 알아서 순서를 정함.
(대부분의 경우 COST 기반 옵티마이져를 사용)
RULE 기반 옵티마이져인 경우 이거나 RULE 을 사용하도록 힌트를 사용 하는 경우
1. 가장 나중에 생성한 인덱스가 있는 컬럼부터 파싱
2. 같은 경우 AND 는 WHERE 절에 가장 가까운 조건부터 뒤에서 부터 ,
OR 는 WHERE 절의 가장 오른쪽부터 파싱
DEPTNO=‘60' AND MGR=‘7698'; 앞 --> 뒤
DEPTNO=‘60' OR MGR=‘7698'; ; 앞 <-- 뒤
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SQL 파싱 순서
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MGR=‘7698' AND DEPTNO=‘60'; 앞 --> 뒤 DEPTNO=‘60' AND MGR=‘7698'; 앞 --> 뒤

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SQL 파싱 순서
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DEPTNO=‘60' OR MGR=‘7698'; 앞 <-- 뒤

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SQL 파싱 순서
A : 일반적(COST 기반 옵티마이져) 으
로 WHERE 절 컬럼순서에 상관없음
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인덱스 스캔, 풀 스캔
SELECT SAL FROM BIG_EMP
WHERE MGR=‘7698’ AND JOB=‘SALESMAN’;
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인덱스 스캔, 풀 스캔
Single Block I/O (랜덤 액세스)
• 인덱스를 사용하여 검색(인덱스 스캔)을 하게 되면 한번
의 I/O 요청에 한 블록씩 데이터를 읽는다.
Multi Block I/O
• 전체 데이블 검색(풀 스캔)은 데이터를 읽을 때 한번의
I/O 요청으로 여러 블록을 한꺼번에 읽는다.
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인덱스 스캔, 풀 스캔
Single Block I/O
1. 인덱스 테이블에서 조건절 검색 MGR=‘7698'
2. ROWID 로 테이블 검색 (1만 ROW , 1만회 I/O)
3. 조건절 검색 ( JOB='SALESMAN')
Multi Block I/O
1. 3만 / 150 = 2백회 IO
2. 조건절 검색 ( JOB=‘SALESMAN')
10
10만 I/O
2천 I/O

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인덱스 스캔, 풀 스캔
풀 스캔을 유도하는 방법
• 인덱스가 걸린 컬럼을 가공
SELECT SAL FROM BIG_EMP
WHERE MGR || ‘’ ='7698‘ AND JOB='SALESMAN';
• 힌트를 사용
SELECT /*+ FULL(EMP) */
SAL FROM BIG_EMP
WHERE MGR='7698' AND JOB='SALESMAN';
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인덱스 스캔, 풀 스캔
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인덱스 스캔, 풀 스캔
A : 인덱스컬럼의 조건이 대부분의 경
우에 포함되는 경우 풀 스캔이 더 성능
이 좋을 수 있음
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무조건 인덱스 많이
SELECT SAL FROM BIG_EMP
WHERE MGR=‘7698’ AND JOB=‘SALESMAN’;
• 인덱스를 만들거나 수정시 DB 성능 지연 발생
• 분포도가 좋지 않은 컬럼에 인덱스를 생성하더라도 성능에 영향이
적음.
– 대부분의 LOCATION 컬럼값이 'SEOUL' 인 경우 오히려 Full Scan
이 유리
• INSERT, UPDATE, DELETE 시에 성능 저하
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무조건 인덱스 많이
A : 인덱스를 꼭 필요한 경우에만 추가
해야 한다.
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조인을 사용하면 성능이 떨어진다?
A : 정규화를 하면 저장공간 및 I/O 부하가 줄어듬
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사원번호 (8)
이름 (10)
생년월일 (8)
입사일 (8)
직급 (8)
연봉 (4)
부서명 (12)
부서사업장주소 (100)
부서장이름 (10)
40만 레코드 X 168 Byte
= 67,200,000 Byte
= 64Mbyte
사원번호 (8)
이름 (10)
생년월일 (8)
입사일 (8)
직급 (8)
연봉 (4)
부서코드 (8) 부서코드 (8)
부서명 (12)
부서사업장주소 (100)
부서장이름 (10)
40만 레코드 X 46 Byte
= 18,400,000 Byte
= 17.5Mbyte
100 레코드X 130Byte
= 12Kbyte
EMP 테이블 사원 테이블
부서 테이블

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조인을 사용하면 성능이 떨어진다?
A : 정규화를 하면 저장공간 및 I/O
부하가 줄어듬
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count(*) > 0
SELECT (*) AS CNT FROM BIG_EMP
WHERE MGR=‘7698’ AND JOB=‘SALESMAN’;
;
If(rs.getString("CNT") > 0){
…
}
Or
SELECT * FROM BIG_EMP
WHERE MGR=‘7698’ AND JOB=‘SALESMAN’;
If(rs.size() > 0){
…
}
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count(*) > 0
SELECT COUNT(*) FROM BIG_EMP
WHERE MGR=‘7698’ AND JOB=‘SALESMAN ‘
AND ROWNUM <= 1;
If(rs.getString("CNT") > 0){
…
}
MS-SQL 인 경우 Top N 사용
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count(*) > 0
EXISTS 서브쿼리
• 조건절을 만족하면 첫번째 레코드를 만나는 순간 True를 반환하고
서브쿼리를 종료
SELECT COUNT(*) FROM DUAL
WHERE EXISTS(
SELECT ‘x’ FROM BIG_EMP
WHERE MGR=‘7698’ AND JOB=‘SALESMAN'
);
If(rs.getString("CNT") > 0){
…
}
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count(*) > 0
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count(*) > 0
A : EXISTS 나 ROWNUM 을 사용하여
불필요한 작업을 제거
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내림차순 인덱스 와 힌트절
조회하고자 하는 데이터의 특성상 가장 최근의 데이터부터 역순으로 인덱스를
조회하는 것이 유리할 경우가 있음
예)
• 신입사원의 입사정보조회
• 게시판의 최신 글 내용 조회
• 로그성 데이터의 정보조회
내림차순인덱스 생성하는 방법
CREATE INDEX I_EMP_EMPNO ON BIG_EMP (EMPNO DESC)
조회시 힌트를 사용하는 방법
SELECT /*+ INDEX_DESC (BIG_EMP I_EMP_EMPNO) */
EMPNO FROM BIG_EMP ROWNUM<10 ;
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내림차순 인덱스 와 힌트절
A : 내림차순 인덱스와 힌트절을 사용
하여 검색 속도를 개선
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LIKE, BETWEEN, <>, IN
SELECT PAYMENT FROM EMP
WHERE DEPARTMENT = 'SALES'
AND HIRE_DT > '201301' AND HIRE_DT < '201312';
EMP 의 ROW 갯수 40만
A : HIRE_DT > '201301' AND HIRE_DT < '201312'
B : HIRE_DT LIKE '2013%'
C : BETWEEN '201301' AND '201312'
D : HIRE_DT IN ('201301', '201302', '201303', '201304', '201305', '201306', '201307', '201308',
'201309', '201310', '201311', '201312')
소요시간 : D < B < C < A
A : 가급적이면 범위 검색 할 때 IN 을 사용하자
! 주의 . IN 을 사용시에 갯수를 적게 사용할것. 너무 많으면 시스템에 부하가 발생된다.
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감사합니다.
여호와를 두려워하는 것이 지혜의 첫걸
음이요
거룩하신 분을 아는 것이 깨달음이다.
_잠언 9장 10절
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