• 일반적으로 많이 사용되는 실행계획의 사용환경 .
  • 사용환경 : SQL Server 2000 + Query Analyzer
  • GUI 상태로 본다고 가정합니다 .
  • NC index : Non-Clustered Index
• 커서가 각 노드를 가리키면 도구 설명 정보가 표시된다 .
  • 물리적 연산 : 물리연산자를 나타내며 , 빨간색일 경우 쿼리 최적화 프로그램이 예상보다 효율적이지 못한 계획을 생성했음을 나타낸다 .
    예 ) Nested Loop
  • 논리적 연산 : 논리연산자가 물리연산자와 다른 경우 , 물리연산자 다음에 /로 구분되어 표시된다 .
    예 ) Inner Join
  • 행 개수 : 연산자에 의해 출력된 행 수
  • 예상 행 크기 : 연산자에 의해 출력된 예상 행 크기
  • I/O 비용 : 모든 I/O 작업의 예상 비용
  • CPU 비용 : CPU 작업의 예상 비용
  • 실행 횟수 : 쿼리 중 연산이 실행되는 횟수
  • 비용 : 연산 실행에 대한 쿼리 최적화 프로그램의 비용
  • 하위 트리 비용 : 이 연산의 하위 트리에서 그 이전의 모든 연산을 실행하는데 대한 쿼리 최적화 프로그램의 총 비용
  • 인수 : 쿼리에서 사용하는 조건자와 매개변수
• Bookmark Lookup
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  • NC index 가 clustered index의 leaf level을 참조하는데 clustered index가 원하는 컬럼의 순서대로 정렬되어 있지 않으면 임의로 여러 페이지를 접근한다 . 이런 방식의 랜덤액세스를 bookmark lookup이라고 한다 .
  • 임의의 값을 찾아갈 때 , index를 거쳐서 원하는 값을 찾아가므로 logical overhead(physical의 가능성도 높다 )가 발생한다 . 따라서 높은 density를 가진 NC index는 쿼리 최적화 단계에서 무시된다 .
  • 실제 쿼리 상에서는 NC index를 구성하는 컬럼 이외의 것이 명시되어 있을 경우 빈번하게 발생한다 .
• Clustered Index Scan
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  • Clustered index 를 스캔한다 . Where 조건자가 있을 경우 조건에 부합되는 행만 반환한다 .
• Clustered Index Seek
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  • 저장소 엔진은 Clustered index를 사용하여 seek: () 조건자에 부합되는 행만 처리한다 .
• Collapse
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  • 업데이트 처리를 최적화한다 . 업데이트를 수행하는 경우에 분할 연산자를 사용하여 삭제와 삽입으로 분리될 수 있으며 Argument 열에 GROUP BY:() 조건자와 그룹화될 키 열 목록이 있으면 쿼리 프로세서가 각 행에 대해 불필요한 임시 중간 변경을 제거함으로써 최적화를 위한 키 열 집합 단위로 그룹화된다 .
• Compute Scalar
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  • 식을 계산하여 계산된 스칼라 값을 만든다 . Filter 또는 join 조건자에서 반환 /참조 될 수 있다 .
• Concatenation
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  • 여러 개의 입력을 연결하는 것으로 , Union All 또는 union 같은 연산을 사용하는 경우에 나타난다 .
• Constant Scan
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  • 상수 행을 쿼리에 사용하며 , 열이 하나도 포함되지 않은 0 또는 한 개의 행을 반환한다 . Compute Scalar 연산자가 Constant Scan으로 만들어진 행에 열을 추가하기 위해 사용되는 경우가 많다 .
• Filter
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  • Argument 열에 있는 조건을 이용하여 대상 집합을 축소한다 .
• Hash Match
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  • 비교되는 컬럼에 대해서 메모리에 파티션 짝 (pair)를 생성한다 . 이러한 짝은 Hash Function의 리턴값으로 생성되므로 CPU 성능이 좋을 경우 성능향상을 꾀할 수 있다 . 두 테이블에 대하여 파티션 짝이 만들어지면 , 둘 중 작은 것이 메모리에 Hash Table로 생성되고 , 큰 파티션이 읽혀지면서 메모리에 생성된 Hash Table과 비교를 하게 된다 .
  • 큰 테이블과 작은 테이블을 비교할 때 연결고리에 인덱스가 없으면 유리해지는 경우가 많이 있다 . 따라서 인덱스가 없는 테이블을 조인하면 대부분 Hash Join을 하게 된다 .
• Index Scan
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  • 인덱스의 leaf level에 있는 모든 row를 접근한다 . 존재하는 index의 선택도 (selectivity)가 충분하지 못할 때 Query Optimizer가 Scan을 선택한다 . NC index의 경우 0.1이상일 경우 인덱스를 사용하지 않고 scan 한다 .
  • 많은 양의 row가 return 될 때는 Index Seek보다 Index Scan이 빠르다 .
• Index Seek
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  • Object:() 에 나타난 NC Index를 이용하여 seek:() 조건자에 부합되는 행만 처리한다 .
• Merge Join
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  • 각각의 테이블을 정렬 후 비교한다 . 대상 테이블에 해당열에 대한 Clustered Index가 존재할 경우 sort(=order by) 작업을 하지 않는다 .
  • 메모리가 한정되어 있으므로 대부분 TempDB의 공간을 필요로 하나 , Disk I/O가 발생하므로 수행성능의 저하를 볼 수 있다 .
  • 많은 양의 데이터를 비교해야 되는 경우나 , Outer Join으로 인하여 실행계획이 한쪽으로 고정되는 경우에 Nested Loop Join으로 풀리는 경우 Merge Join이 유리하다 .
• Nested Loops
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  • 우측에 나타나는 테이블들에 대하여 Nested Loop Join 수행을 의미한다 . 먼저 읽혀지는 테이블이 위편에 나타나고 , 나중에 읽혀지는 테이블이 아래편에 나타난다 .
  • OUTER REFERENCES 란 바깥쪽 루프에서 공급되는 상수를 뜻하는 것으로 , 이 값을 이용하여 안쪽 루프에서 조인을 위한 데이터를 찾아내게 된다 .
• Parallelism
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  • PARTITION COLUMNS:() 조건자와 분할될 열의 쉼표로 구분된 목록이 함께 포함되어 수행되며 병렬 처리를 의미한다 .
• Parameter Table Scan
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  • 현재 쿼리에서 매개변수 역할을 하는 테이블을 스캔한다 . 일반적으로 SP내부에서 insert 쿼리에 사용된다 .
• Row Count Spool
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  • 입력을 스캔하여 얼마나 많은 행이 있는지 계산하고 , 데이터는 포함되지 않은 채로 행을 반환한다 . 행의 존재 자체 유무를 검사하는 것이 중요한 경우에 사용한다 .
• Sort
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  • 입력되는 행을 정렬한다 . ORDER BY:() 조건자와 정렬될 열의 쉼표로 구분된 목록을 통해 중복 요소가 제거된 경우에는 Argument 열에 DISTINCT ORDER BY:() 조건자가 포함된다 . 열이 오름차순으로 정렬되는 경우에는 ASC 값 , 내림차순으로 정렬되는 경우에는 DESC 값이 열의 접두사로 사용된다 .
• Stream Aggregate
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  • 해당되는 컬럼에 대하여 distinct 또는 group by를 수행한다 .
• Table Scan
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  • 인덱스가 없는 테이블 (heap)에서 테이블에 있는 모든 데이터를 하나씩 조사한다 .
  • 작은 테이블에서는 index seek보다 빠른 속도를 보인다 . Index는 data 파일의 header를 읽은 후 할당 map을 통해 해당 extent를 찾고 해당 page에 존재하는 offset을 통하여 해당 data에 접근하게 되는데 , Scan의 경우는 할당 map에서 extent를 찾은후 해당 페이지를 그냥 scan하면 되기 때문이다 .
• Table Spool
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  • 입력을 스캔하고 각 행의 복사본을 tempDB에 임시로 저장한다 . 중첩된 루프가 수행될 때 binding할 필요가 없을 경우 spool 된 데이터를 사용한다 .
• Top
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  • 지정된 숫자 또는 비율의 행만을 반환한다 . Tie를 검사할 열 목록이 선택적으로 포함 가능하다 .