---- MySQL_Tables_Joins.txt 내용 --------------------------

-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-
원본사이트: http://www.devshed.com/Server_Side/MySQL/Join/
      *		MySQL Table Joins		
    *(o)	By W.J. Gilmore				
  *(o)|		July 06, 1999 
 (o)| |		번역 : 원주희(lolol@shinan.hongik.ac.kr)
=======================================================================

[영어실력이 너무 부족하다보니 잘못된 부분이 있을 수도 있습니다. 
고쳐야할 부분이 있으면 꼭 메일을 보내주세요.] 

◆◆ 소개하기

SQL(Structured Query Language)의 가장 큰 특징 중의 하나는 여러개의 테이블을
연결시켜 데이터를 검색하거나 조작할 수 있는 기능이다. 이것은 데이터를 쉽고 
빠르게 검색하고 불필요한 데이터를 줄여주는 장점이 있다. 다른 SQL 언어와 마찬
가지로 MySQL도 join명령어로 이 연산을 수행한다.

간단히 말하면 join은 두개 이상의 테이블로부터 필요한 데이터를 연결해 하나의 
포괄적인 구조로 결합시키는 연산이다.

예를 들어, 한 컴퓨터 제조업자가 자신의 데이터를 능률적으로 관리하기 위한 
데이터베이스가 필요하다고 하자. 이 데이터들은 

 ......생략


[펌]http://nubjook.tistory.com/213

원본 : http://database.sarang.net/?inc=read&aid=24199&criteria=mysql&subcrit=&id=&limit=20&keyword=explain&page=1


# 이글은 mysql document 의 7.2.1 Explain Syntax 를 대~충 번역한 것입니다.

# 틈틈이 번역하고 있으나 언제 완료될지 모릅니다..

EXPLAIN 을 사용함으로써 인덱스가 적절히 사용되고 있는지 검토할 수 있다. 인덱스가 잘못 사용되고 있다면 ANALYZE TABLE 을 사용하여 테이블을 점검하라.
이것은 테이블의 상태를 갱신하며 옵티마이저의 동작에 영향을 준다.

옵티마이저가 SELECT 에 기록된 순서대로 조인을 행하게 강제하려면 SELECT 대신에 SELECT STRAIGHT_JOIN 을 사용하라.

EXPLAIN 은 SELECT 문에 사용된 각 테이블당 하나의 행을 리턴한다. 나열된 순서는 MYSQL 이 쿼리처리에 사용하는 순서대로 출력된다.

MYSQL 은 모든 조인을 single-sweep multi-join 방식을 사용하여 해결한다. 이것은 MYSQL 이 첫번째 테이블에서 한행을 읽고, 두번째 테이블에서 매치되는 행을 찾고, 세번째 테이블에서 매치되는 행을 찾고.. 그러한 방식이다. 모든 테이블들이 처리된 후 추출된 컬럼을 출력하고 다시 처음 테이블로 돌아가서 조인을 계속한다. 이런식으로 첫번째 테이블에 더이상 남는행이 없을때까지 실행한다.

(어느것이 첫번째 테이블이 될지는 mysql 옵티마이저가 결정할 문제이다. STRAIGHT_JOIN 을 명시하지 않았다면 유저가 입력한 순서와는 관련이 없다.)

MYSQL 4.1 버전에서 EXPLAIN 의 출력포멧이 UNION 과 subquery, derived table 을 다루기에 더 효과적으로 변경되었다. 무엇보다 중요한 것은 id , select_type 의 두 컬럼이 추가된 것이다.

EXPLAIN 의 각 행은 하나의 테이블에 대한 정보를 보여주며 다음과 같은 컬럼들로 구성된다.

• possible_keys

  이 컬럼값은 MySQL 이 해당 테이블의 검색에 사용할수 있는 인덱스들을 나타낸다.
  주의할것은 explain 결과에서 나타난 테이블들의 순서와는 무관하다는 것이다.
  이것은 possible_keys 에 나타난 인덱스들이 결과에 나타난 테이블 순서에서 실제 사용할 수 없을수도 있다는 것을 의미한다.
  이값이 NULL 이라면 사용가능한 인덱스가 없다는 것이다. 이러한 경우에는 인덱스를 where 절을 고려하여 사용됨직한 적절한 컬럼에 인덱스를 추가함으로써 성능을 개선할 수 있다. 인덱스를 수정하였다면 다시한번 EXPLAIN 을 실행하여 체크하라.
  See Section 13.2.2, “ALTER TABLE Syntax”.

  현재 테이블의 인덱스를 보기 위해서는 SHOW INDEX FROM tbl_name.을 사용하라.

• key

  이 컬럼은 MySQL 이 실제 사용한 key(index) 를 나타낸다.
  만약 사용한 인덱스가 없다면 NULL 값일 것이다. MySQL 이 possible_keys 에 나타난 인덱스를 사용하거나 사용하지 않도록 강제하려면 FORCE INDEX, USE INDEX, 혹은 IGNORE INDEX 를 함께 사용하라.
  See Section 13.1.7, “SELECT Syntax”.

  MyISAM 과 BDB 테이블에서는 ANALYZE TABLE 이 옵티마이저가 더나은 인덱스를 선택할 수 있도록 테이블의 정보를 갱신한다.
  MyISAM 에서는 myisamchk --analyze 가 같은 기능을 한다.
  See Section 13.5.2.1, “ANALYZE TABLE Syntax” and Section 5.7.2, “Table Maintenance and Crash Recovery”.

• key_len

  이 컬럼은 MySQL 이 사용한 인덱스의 길이를 나타낸다. key 컬럼값이 NULL 이면 이값도 NULL 이다.
  key_len 값으로 MySQL 이 실제 복수컬럼 키중 얼마나 많은 부분을 사용할 것인지 알 수 있다.
  

• ref

  이 컬럼은 행을 추출하는데 키와 함께 사용된 컬럼이나 상수값을 나타낸다.
  

  
  

• rows

  이 값은 쿼리 수행에서 MySQL 이 예상하는 검색해야할 행수를 나타낸다.
  

• Extra

  이 컬럼은 MySQL 이 쿼리를 해석한 추가적인 정보를 나타낸다.
  아래와 같은 값들이 나타날 수 있다.
  

  • Distinct

    MySQL 이 매치되는 첫행을 찾는 즉시 검색을 중단할 것이다.
    

  • Not exists

    MySQL 이 LEFT JOIN 을 수행함에 매치되는 한 행을 찾으면 더이상 매치되는 행을 검색하지 않는다.
    아래와 같은 경우에 해당한다.

    
    

    SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id=t2.id
    WHERE t2.id IS NULL;
    
    

    여기서 t2.id 는 NOT NULL 이고, 이경우 MySQL 은 t1 을 스캔한 후 t1.id 값을 사용해 t2 를 검색한다. MySQL 이 t2 에서 매치되는 행을 찾으면 t2.id 는 NULL 이 될 수 없으므로 더이상 진행하지 않는다. 즉, t1 의 각 행에 대해 t2 에서 매치되는 행이 몇개가 있던지 한개만 찾으면 된다.

    
    

  • range checked for each record (index map: #)

    MySQL 이 사용할 좋은 인덱스가 없다. 그러나 선행된 테이블의 컬럼값에 따라 몇몇 인덱스를 사용할 수 있다. 선행된 테이블의 개개 행에 대해 MySQL 이 range 나 index_merge 접근법을 사용할 수 있는지 체크할 것이다.
    적용가능성의 핵심은 Section 7.2.5, “Range Optimization” and Section 7.2.6, “Index Merge Optimization” 에 모든 선행된 테이블의 값이 명확하거나 상수인 때를 예외로 하여 기술되어 있다.
    이것은 그리 빠르진 않으나 인덱스가 없는 조인의 경우보다는 빠르다.

    
    

  • Using filesort

    MySQL 이 정렬을 위해 추가적인 과정을 필요로한다. 정렬과정은 조인타입에 따라 모든 행을 검색하고 WHERE 절에 의해 매치된 모든 행들의 키값을 저장한다. 그리고 저장된 키값을 정렬하여 재정렬된 순서로 행들을 추출한다.
    See Section 7.2.10, “How MySQL Optimizes ORDER BY”.

  
  

  • Using index

    컬럼정보가 실제 테이블이 아닌 인덱스트리에서 추출된다. 쿼리에서 단일 인덱스된 컬럼들만을 사용하는 경우이다.

  
  

  • Using temporary
MySQL 이 결과의 재사용을 위해 임시테이블을 사용한다. 쿼리 내에 GROUP BY 와 ORDER BY 절이 각기 다른 컬럼을 사용할때 발생한다.

  
  

  • Using where
WHERE 절이 다음 조인에 사용될 행이나 클라이언트에게 돌려질 행을 제한하는 경우이다. 테이블의 모든 행을 검사할 의도가 아니라면 Extra 값이 Using where 가 아니고 조인타입이 ALL 이나 index 라면 쿼리사용이 잘못되었다.
    

  • 쿼리를 가능한 한 빠르게 하려면, Extra 값의 Using filesort 나 Using temporary 에 주의해야 한다.
    

  • Using sort_union(...) , Using union(...) , Using intersect(...)
이들은 인덱스 병합 조인타입에서 인덱스 스캔이 병합되는 형태를 말한다.


    See Section 7.2.6, “Index Merge Optimization” for more information.

  
  

  • Using index for group-by

    테이블 접근방식은 Using index 와 같다. MySQL 이 실제 테이블에 대한 어떠한 추가적인 디스크 접근 없이 GROUP BY 나 DICTINCT 쿼리에 사용된 모든 컬럼에 대한 인덱스를 찾았음을 말한다. 추가적으로 각각의 group 에 단지 몇개의 인덱스 항목만이 읽혀지도록 가장 효율적인 방식으로 인덱스가 사용될 것이다.
    For details, see Section 7.2.11, “How MySQL Optimizes GROUP BY”.

EXPLAIN 의 출력내용중 rows 컬럼값들을 곱해봄으로써 얼마나 효과적인 join 을 실행하고 있는지 알 수 있다. 이 값은 MySQL 이 쿼리수행중 검사해야할 행수를 대략적으로 알려준다. 만약 max_join_size 시스템 변수값을 설정하였다면 이 값은 또한 여러테이블을 사용하는 select 중 어느것을 먼저 실행할지 판단하는데 사용된다.
See Section 7.5.2, “Tuning Server Parameters”.

다음 예는 다중테이블 조인이 EXPLAIN 정보를 통해 점차적으로 개선되는 과정을 보여준다. 만약 아래와 같은 select 문을 EXPLAIN 으로 개선한다면 :

EXPLAIN SELECT tt.TicketNumber, tt.TimeIn,
            tt.ProjectReference, tt.EstimatedShipDate,
            tt.ActualShipDate, tt.ClientID,
            tt.ServiceCodes, tt.RepetitiveID,
            tt.CurrentProcess, tt.CurrentDPPerson,
            tt.RecordVolume, tt.DPPrinted, et.COUNTRY,
            et_1.COUNTRY, do.CUSTNAME
        FROM tt, et, et AS et_1, do
        WHERE tt.SubmitTime IS NULL
            AND tt.ActualPC = et.EMPLOYID
            AND tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID
            AND tt.ClientID = do.CUSTNMBR;

이 예에서 아래와 같은 가정이 사용되었다.:

먼저, 개선되기 전의 EXPLAIN 은 다음과 같은 정보를 보여준다.:

table type possible_keys key  key_len ref  rows  Extra
et    ALL  PRIMARY       NULL NULL    NULL 74
do    ALL  PRIMARY       NULL NULL    NULL 2135
et_1  ALL  PRIMARY       NULL NULL    NULL 74
tt    ALL  AssignedPC,   NULL NULL    NULL 3872
           ClientID,
           ActualPC
      range checked for each record (key map: 35)

각 테이블의 type 이 ALL 을 나타내므로, MySQL 이 모든 테이블의 카티션곱(Cartesian product) 를 생성한다는 것을 나타낸다.
각 테이블의 행의 조합이 모두 검사되어야 하기 때문에 이것은 아주 오랜 시간이 소요될 것이다.

실제로 이 결과는 74 * 2135 * 74 * 3872 = 45,268,558,720 행에 달한다.
만약 테이블이 더 크다면 얼마나 소요될지 상상할 수도 없을 것이다.
여기서 우선적인 문제는 MySQL 은 같은 타입으로 선언된 컬럼의 인덱스를 더 효과적으로 사용할 수 있다는 것이다. (ISAM 테이블에서는 같은 타입으로 선언되지 않은 인덱스는 사용할 수 없다.) 여기에서 VARCHAR 과 CHAR 은 길이가 다르지 않다면 같은 타입이다.
tt.ActualPC 는 CHAR(10) 이고 et.EMPLOYID 는 CHAR(15) 로 선언되어 있으므로 길이의 불일치가 발생한다.

이러한 컬럼 길이의 불일치 문제의 해결을 위해 ALTER TABLE 을 사용하여 ActualPC 컬럼을 10 글자에서 15 글자로 변경하자 (길이를 늘리는것은 데이타 손실이 없다.)

mysql> ALTER TABLE tt MODIFY ActualPC VARCHAR(15);

이제 tt.ActualPC 와 et.EMPLYID 는 모두 VARCHAR(15) 이다. 다시 EXPLAIN 을 실행해보면 다음 결과와 같다.

table type   possible_keys key     key_len ref         rows    Extra
tt    ALL    AssignedPC,   NULL    NULL    NULL        3872    Using
             ClientID,                                         where
             ActualPC
do    ALL    PRIMARY       NULL    NULL    NULL        2135
      range checked for each record (key map: 1)
et_1  ALL    PRIMARY       NULL    NULL    NULL        74
      range checked for each record (key map: 1)
et    eq_ref PRIMARY       PRIMARY 15      tt.ActualPC 1

훨씬 좋아졌지만 아직 완벽하지 않다. 행의 곱은 이제 74 만큼 줄었다.

이 쿼리는 이제 몇초만에 실행될 것이다.

두번째 작업은 tt.AssignedPC = et_1.EMPLYID 와 tt.ClientID = do.CUSTNMBR 에서의 컬럼길이의 불일치를 수정하는 것이다.

mysql> ALTER TABLE tt MODIFY AssignedPC VARCHAR(15),
    ->                MODIFY ClientID   VARCHAR(15);

이제 EXPLAIN 은 다음과 같은 결과를 보여준다.

table type   possible_keys key      key_len ref           rows Extra
et    ALL    PRIMARY       NULL     NULL    NULL          74
tt    ref    AssignedPC,   ActualPC 15      et.EMPLOYID   52   Using
             ClientID,                                         where
             ActualPC
et_1  eq_ref PRIMARY       PRIMARY  15      tt.AssignedPC 1
do    eq_ref PRIMARY       PRIMARY  15      tt.ClientID   1

이것은 이제 거의 최적의 결과가 된 것 같다.

남아있는 문제는 MySQL 이 기본으로 tt.ActualPC 컬럼의 값이 균등하게 분포되어 있다고 가정한다는 것이다. 하지만 tt 테이블은 실제로 그렇지 않다.

다행히도 MySQL 이 키 분포를 검사하도록 하는것은 매우 쉽다.

mysql> ANALYZE TABLE tt;

이제 완벽한 조인이 되었다. EXPLAIN 결과는 다음과 같다.

table type   possible_keys key     key_len ref           rows Extra
tt    ALL    AssignedPC    NULL    NULL    NULL          3872 Using
             ClientID,                                        where
             ActualPC
et    eq_ref PRIMARY       PRIMARY 15      tt.ActualPC   1
et_1  eq_ref PRIMARY       PRIMARY 15      tt.AssignedPC 1
do    eq_ref PRIMARY       PRIMARY 15      tt.ClientID   1

EXPLAIN 결과의 rows 컬럼값이 나타내는 MySQL 최적화에 의해 예측된 행수에 주목하라.

나타난 숫자가 실제 행수에 근접한지 체크해야 한다. 그렇지 않다면 STRAIGHT_JOIN 를 사용고 FROM 절에서 테이블의 순서를 변경함으로써 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

1. Thinking too small
2. Not using EXPLAIN
3. Choosing the wrong data types
4. Using persistent connections in PHP
5. Using a heavy DB abstraction layer
6. Not understanding storage engines
7. Not understanding index layouts
8. Not understanding how the query cache works
9. Using stored procedures improperly
10. Operating on an indexed column with a function
11. Having missing or useless indexes
12. Not being a join-fu master
13. Not accounting for deep scans
14. Doing SELECT COUNT(*) without WHERE on an InnoDB table
15. Not profiling or benchmarking
16. Not using AUTO_INCREMENT
17. Not using ON DUPLICATE KEY UPDATEK