1. 사전구성
SELECT a.number id
, NEWID() txt
, DATEADD(dd, a.number-1, '2020-01-01') date
INTO TB_FSpool04
FROM master..spt_values a
WHERE a.type = 'P'
AND a.number BETWEEN 1 AND 100
;
CREATE CLUSTERED INDEX CIDX_FSpool04 ON TB_FSpool04 (date);
SELECT ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY a.number) id
, CHAR(LEFT(CONVERT(NVARCHAR(4), high), 1) +64) code
, RIGHT(number * high * low, 2) value
INTO TB_SSpool04
FROM master..spt_values a
WHERE a.type = 'P'
AND a.number BETWEEN 1 AND 1000
;
| table_name |
index_name |
index_description |
Is_Unique |
indexed_columns |
included_columns |
| TB_FSpool04 |
CIDX_FSpool04 |
clustered |
0 |
date |
[NULL] |
| All density |
Average Length |
Columns |
| 0.0099999998 |
8 |
date |
2. AS-IS
SELECT f.id, f.txt
, (SELECT value
FROM TB_SSpool04 s
WHERE f.id = s.id
AND s.code = 'A') value
FROM TB_FSpool04 f
WHERE f.date BETWEEN '2020-01-01' AND '2020-01-31';
- 서브 쿼리인 [TB_SSpool04] 테이블에는 인덱스가 존재하지 않기 때문에 [TB_FSpool04] 테이블의 결과 건수만큼 테이블 전체 스캔을 반복해야 한다.
- 매번 모든 데이터를 읽어내는 대신 테이블 전체를 읽어 Worktable(임시 테이블)에 저장하고 내부적으로 비 클러스터형 인덱스를 생성하여 이후 입력 값에 대해선 Spool에 인덱스로 탐색하는 것을 반복한다.
- Spool은 임시 테이블에 저장되고 사용되며 이로 인해 Worktable에 대한 I/O가 높게 사용된다.
3. TO_BE
// 인덱스 생성
CREATE INDEX NIDX01_SSpool04 ON TB_SSpool04 (id, code) INCLUDE (value);
// LEFT JOIN 사용
SELECT f.id, f.txt
, s.value
FROM TB_FSpool04 f
LEFT JOIN TB_SSpool04 s
ON s.id = f.id
AND s.code = 'A'
WHERE f.date BETWEEN '2020-01-01' AND '2020-01-31';
- 조인 조건에 사용된 [id] 컬럼과 조건절인 [code] 컬럼에 인덱스를 생성하면,
조인이 수행될 때 필요한 데이터만 인덱스로 탐색하기 때문에 Spool을 통해 저장하고 재사용하는 과정을 제거할 수 있다.
- LEFT JOIN 을 사용하면 Spool을 생성하지 않고, TABLE SCAN 후 HASH MATCH JOIN 으로 작동한ㄷ.
댓글