안녕하세요. DB2 및 XpertMon 사용자 여러분!
㈜ 아이티엑스퍼트그룹 DB 사업부입니다.
이번주 뉴스레터에서는 Range Clustered Table 에 대해서 다루게 됩니다.
Range Clustered Table (RCT) 은 V8.1.4에서 처음 소개되었고, V8.2.2에서는 일반적인
테이블에도 사용할 수 있는 옵션인 percent-free 옵션이 추가되었습니다.
RCT 와 일반 테이블의 쿼리 결과를 다양한 XpertMon의 기능 -Report,Explain,Catalog- 을
이용하여 비교하고 분석하였습니다.
Range Clustered Table
RCT 의 정의
Range Clustered Table 은 primary key를 이용하여 데이터를 특별한 방법으로 구성함으로써,
조건에 맞는 데이터를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하는 테이블입니다.
여기서 primary key 는 sequential 한 숫자 값을 가진 단독 컬럼이거나,
sequential 한 숫자 값을 가진 컬럼을 포함하는 multi 컬럼이어야 합니다.
주로 OLTP 환경에서는 sequential 한 번호를 primary key로 많이 사용하게 되는데,
그런 경우 RCT 형태의 테이블로 구성하면 좋습니다.
RCT 의 효과
RCT 를 사용하게 되면 획기적으로 I/O 를 줄일 수 있고, 필요로 하는 버퍼풀의 양을
줄일 수 있으며, 일반적인 B+tree 인덱스와 비교하여 code path 가 감소하기 때문에
쿼리 성능이 향상될 수 있습니다.
특히 key value 로 사용된 데이터의 밀도가 높고(dense), 조건절이 range검색일때 매우 효과적입니다.
V8.2 에서는 pctfree 옵션을 주어 페이지마다 빈공간으로 남겨둘 %를 지정할 수 있습니다.
RCT 작성
위와 같은 문장으로 작성합니다.
Syntax 를 살펴보면,
- ORGANIZE BY KEY SEQUENCE ( 컬럼명 STARTING FROM 값 ENDING AT 값)
- KEY 값으로 사용할 컬럼명을 적습니다.
- 해당 컬럼의 범위값을 적습니다.
여기서처럼 1과 1000000 을 주게되면, EMP_ID 는 1과 1000000 사이에 값을 가진다는 것입니다.
여기에 적어준 값대로 테이블을 작성할 때 미리 공간이 할당되게 됩니다.
- 범위를 모르는 테이블은 RCT 로 구성하는게 부적절할 수 있습니다.
- ALLOW OVERFLOW
- 위에서 적은 범위 이외의 값이 들어오는 것을 허용할 지 여부입니다.
ALLOW로 주게 되면, 범위 이외의 값은 Overflow Area 에 저장됩니다.
Overflow Area 는 동적으로 할당되게 되는데, 여기에 저장되는 row는 Access 하는데
많은 시간이 소요되기 때문에, 범위를 제대로 주는 것이 중요합니다.
작성 후 Catalog 를 살펴본 결과입니다.
RCT 는 테이블을 작성할 때 미리 공간을 할당합니다.
약 1,000,000 * row의 길이 정도의 공간이 미리할당되는 것입니다.
- CARD Unique 한 Row 의 수로써 0 은 데이터가 없다는 의미입니다.
- NPAGES 는 실제로 Row가 들어있는 페이지의 수입니다.
0 이므로 Row가 들어있는 페이지가 없다는 의미입니다.
- FPAGES 는 테이블에 할당된 페이지의 수입니다.
23,814 페이지만큼 테이블에 당되었으며, 해당 페이지는 데이터가 들어있지 않습니다.
인덱스 정보를 본 화면입니다.
INDEXTYPE이 RCT 인 Unique 인덱스가 작성되었음을 볼 수 있습니다.
Cluster ratio 는 100%입니다.
RCT 와 일반 테이블의 쿼리 시간 비교
그럼 조건절이 범위 검색일 때 일반 테이블에 비해 어떤 장점이 있는지 살펴보도록 하겠습니다.
아래와 같이 Report 기능을 이용하여 비교하도록 하겠습니다.
Report 기능에서 SQL Report 를 체크하고 OK 를 누르면 SQL 에 대한 정보가 수집됩니다.
다음과 같이 쿼리를 수행하였습니다.
- RCT 테이블 쿼리
$ select first_name,last_name from xpertmon.emp
where emp_id between 500000 and 600000
- 일반 테이블 쿼리
$ select first_name,last_name from xpertmon.emp_normal
where emp_id between 500000 and 600000
SQL 수행후 해당 SQL 에 대한 결과 보고서를 보기 위해, View 에서 SQL 분석자료를 체크하고
OK 를 누릅니다.
CPU 를 많이 사용한 순서대로 출력한 보고서입니다.
첫번째가 일반적인 테이블 쿼리이고 2번째가 RCT 쿼리입니다.
일반적인 테이블이 CPU 도 더 많이 사용하였고, 읽은 Row의 수도 많습니다.
읽은 Row의 수는 데이터 결과를 리턴하기 위해 접근한 데이터의 Row 수입니다.
일반적인 테이블의 경우 기록한 Row( Written Rows ) 수가 많이 나타나는데,
데이터를 효율적으로 읽기위해 List Prefetch를 수행하여 Sort가 일어났기 때문입니다.
RCT 와 일반 테이블의 Explain 비교
- 일반 테이블 쿼리 결과
Index 를 Scan 하여 I/O 효율을 위해 Sort를 수행하여 list prefetch를 하였음을 볼 수 있습니다.
- RCT 쿼리 결과
RCTMAP 이 rct index를 사용했음을 나타내는 문장입니다.
인덱스를 사용하여 바로 데이터페이지를 읽었음을 볼 수 있습니다.
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