[Spring] 페이징 성능 개선하기 2. 커버링 인덱스 사용하기
2. 커버링 인덱스 사용하기
No Offset 페이징을 사용할 수 없는 상황이라면 커버링 인덱스로 성능을 개선할 수 있다.
커버링 인덱스란, 쿼리를 충족시키는데 필요한 모든 데이터를 갖고 있는 인덱스를 말한다.
즉, select, where, order by, limit, group by 등에서 사용되는 모든 컬럼이 Index 컬럼 안에 다 포함되는 경우다.
select 절까지 포함하게 되면 너무 많은 컬럼이 인덱스에 포함되기 때문에 실제론 커버링 인덱스는 select 를 제외한 나머지만 우선적으로 수행한다.
SELECT *
FROM items
WHERE [조건문]
ORDER BY id DESC
OFFSET [페이지 번호]
LIMIT [페이지 사이즈]위와 같은 페이징 쿼리를 아래처럼 처리한 코드를 얘기한다.
SELECT *
FROM items as i
JOIN (SELECT id
FROM items
WHERE [조건문]
ORDER BY id DESC
OFFSET [페이지 번호]
LIMIT [페이지 사이즈]) as temp ON temp.id = i.id위 쿼리에서 커버링 인덱스가 사용된 부분이 JOIN에 있는 쿼리이다.
SELECT id
FROM items
WHERE [조건문]
ORDER BY id DESC
OFFSET [페이지 번호]
LIMIT [페이지 사이즈]select 절을 비롯해 order by, where 등 내 모든 항목이 인덱스 컬럼으로만 이루어지게 하여 인덱스 내부에서 쿼리가 완성될 수 있도록 하는 방식이다.
이렇게 커버링 인덱스로 빠르게 걸러낸 id를 통해 실제 select 절의 항목들을 빠르게 조회하는 방식이다.
2-1. 커버링 인덱스 사용하기
일반적으로 인덱스를 이용해 조회되는 쿼리에서 가장 큰 성능 저하를 일으키는 부분은 인덱스를 검색하고 대상이 되는 row의 나머지 컬럼 값을 데이터 블록에서 읽을 때이다.
- 페이징 쿼리와 무관하게 인덱스를 추가해도 느린 쿼리는 select절 때문이다.
커버링 인덱스를 태우지 않은 일반 조회 쿼리는 order by, offset ~ limit 을 수행할 때도 데이터 블록으로 접근을 하게 된다.
반대로 커버링 인덱스 방식을 사용하면 where, order by, offset ~ limit 을 인덱스 검색으로 빠르게 처리하고, 이미 다 걸러진 몇 개의 row에 대해서만 데이터 블록에 접근하기 때문에 성능의 이점을 얻게 된다.
앞서 1. No Offset을 사용한 페이징 성능 개선에서 사용된 페이징 쿼리는 아래와 같다.
SELECT id, book_no, book_type, name
FROM book
WEHRE name LIKE 'a%'
ORDER BY id DESC
LIMIT 10 OFFSET 10000;SELECT에서 사용된 book_no, book_type은 인덱스 (idx_book_1(name))에 포함하지 않기 때문에 커버링 인덱스가 될 수 없다.
2-2. 구현 코드
Querydsl
Querydsl에서 커버링 인덱스를 사용해야 한다면 2개의 쿼리로 분리해서 진행할 수 밖에 없다.
(이유는 Querydsl에서 from 절의 서브 쿼리를 지원하지 않기 때문이다.)
- 커버링 인덱스를 활용해 조회 대상의 PK를 조회
- 해당 PK로 필요한 컬럼 항목들 조회
pubblic List<BookPaginationDto> paginationCoveringIndex(String name, int pageNo, int pageSize) {
// 1. 커버링 인덱스로 대상 조회 (id만 포함하여 커버링 인덱스를 활용해 빠르게 조회)
List<Long> ids = queryFactory
.select(book.id)
.from(book)
.where(book.name.like(name + "%"))
.orderBy(book.id.desc())
.limit(pageSize)
.offset(pageNo * pageSize)
.fetch();
// 1-1. 대상이 없을 경우 추가 쿼리 수행할 필요 없이 바로 변환
if (CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
return new ArrayList<>();
}
// 2.
return queryFactory
.select(Projections.fields(BookPaginationDto.class,
book.id.as("bookId"),
book.name,
book.bookNo,
book.bookType))
.from(book)
.where(book.id.in(ids))
.orderBy(book.id.desc()) // where in id 만 있어 결과 정렬이 보장되지 않는다.
.fetch();
}JdbcTemplate
문자열 쿼리를 직접 사용하는 방식인데, 이렇게 진행하면 querydsl를 쓸 때처럼 쿼리를 분리할 필요 없이, 커버링 인덱스를 from 절에 그대로 사용하면 된다.
public List<BookPaginationDto> paginationCoveringIndexSql(String name, int pageNo, int pageSize) {
String query =
"SELECT i.id, book_no, book_type, name " +
"FROM book as i " +
"JOIN (SELECT id " +
" FROM book " +
" WHERE name LIKE '?%' " +
" ORDER BY id DESC " +
" LIMIT ? " +
" OFFSET ?) as temp on temp.id = i.id";
return jdbcTemplate
.query(query, new BeanPropertyRowMapper<>(BookPaginationDto.class),
name,
pageSize,
pageNo * pageSize);
}2-3. 단점
커버링 인덱스 방식은 일반적인 페이징 방식에서는 거의 대부분 적용할 수 있는 효과적인 개선 방법이지만 단점이 존재한다.
- 너무 많은 인덱스가 필요하다.
결국 쿼리의 모든 항목이 인덱스에 포함되어야 하기 때문에 느린 쿼리가 발생할 때마다 인덱스가 신규 생성될 수도 있다.
- 인덱스 크기가 너무 커진다.
인덱스도 결국 데이터기 때문에 너무 많은 항목이 들어가면 성능 이슈가 발생할 수 있다.
- 데이터 양이 많아지고, 페이지 번호가 뒤로 갈 수록 No Offset에 비해 느리다.
출처
https://jojoldu.tistory.com/529
2. 페이징 성능 개선하기 - 커버링 인덱스 사용하기
2. 커버링 인덱스 사용하기 앞서 1번글 처럼 No Offset 방식으로 개선할 수 있다면 정말 좋겠지만, NoOffset 페이징을 사용할 수 없는 상황이라면 커버링 인덱스로 성능을 개선할 수 있습니다. 커버링
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