자동 쿼리 다시 작성

Amazon Redshift는 성능 향상에 사용되는 기존의 구체화된 뷰를 명시적으로 참조하지 않는 SQL 쿼리를 자동으로 다시 작성할 수 있습니다. 구체화된 뷰를 직접 쿼리하면 쿼리 처리 시간이 단축되지만 쿼리 문을 수정해야 합니다. 구체화된 뷰를 사용하여 쿼리 속도를 높이는 경우 자동으로 구체화된 뷰를 체계적으로 사용하여 쿼리에 응답하는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 투명한 다시 작성을 사용하면 기존 SQL 문에 영향을 주지 않고 인덱스와 동일한 방식으로 구체화된 뷰를 추가하거나 삭제할 수 있습니다. Amazon Redshift는 쿼리를 자동으로 다시 작성할 때 최신의 구체화된 뷰만 사용합니다.

쿼리 다시 작성 작동 방식

다음 SQL 쿼리를 고려해보세요. 쿼리는 customer(행 1,000만 개 이상)과 order(행 100억 개 이상)라는 두 테이블을 조인합니다.

SELECT c.cust_id,  
       c.first_name,  
       sum(o.amount) as total_amount
FROM orders o  
JOIN customer c 
  ON c.cust_id = o.customer_id
GROUP BY c.cust_id,  
         c.first_name
HAVING sum(o.amount) > 500;

이 쿼리는 2개의 대형 테이블을 조인하고 o.amount 열에 합계 집계를 적용한 다음 500 USD 이상 주문한 고객만 표시하도록 결과를 필터링합니다. 이 쿼리는 리소스를 많이 소비할 수 있습니다.

예를 들어, 이 가이드의 구체화된 뷰 생성 섹션에 있는 mv_total_orders 구체화된 뷰를 살펴보세요. 이 뷰가 생성되면 Amazon Redshift는 자동으로 위의 쿼리를 다음과 같이 다시 작성합니다.

SELECT cust_id,
       first_name,
       total_amount
FROM mv_total_orders
WHERE total_amount > 500;

이 새 쿼리는 2개의 대형 테이블을 조인하는 대신 구체화된 뷰를 사용하기 때문에 훨씬 더 빠르게 실행됩니다.

쿼리를 다시 작성하여 다음과 같은 이유로 구체화된 뷰가 더 광범위하게 채택됩니다.