사용 사례 2 — 데이터 유형 불일치

데이터를 기반으로 적절한 데이터 유형을 선택하면 스토리지 크기와 성능 간에 최적의 균형을 유지하는 데 도움이 됩니다.

다음 예제 쿼리는 pnr_number 열을 사용하여 두 테이블을 조인합니다. 테이블마다 pnr_number 열의 데이터 유형이 다릅니다.

EXPLAIN ANALYZE UPDATE perf_user.RNR_SEGMENT_PAX x SET ARC_EXPIRY_DATE = y.ARC_EXPIRY_DATE
       FROM (SELECT AIRLINE_IATA_CODE, PNR_NUMBER, ARC_EXPIRY_DATE, 0+row_num ROW_NUM
               FROM perf_user.RNR_EXPIRY_DATE 
              WHERE airline_iata_code = 'XX' 
                AND row_num BETWEEN (1*5000)+0 AND (1+1)*5000) y
         WHERE  x.airline_iata_code = y.airline_iata_code 
             AND  x.PNR_NUMBER =y.PNR_NUMBER;

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Update on rnr_segment_pax x  (cost=290.97..1104986.32 rows=15515 width=460) (actual time=14574.118..14574.120 rows=0 loops=1)
  ->  Hash Join  (cost=290.97..1104986.32 rows=15515 width=460) (actual time=16.967..14101.983 rows=11953 loops=1)
       Hash Cond: ((x.pnr_number)::text = (rnr_expiry_date.pnr_number)::text)
        ->  Seq Scan on rnr_segment_pax x  (cost=0.00..954539.00 rows=40000320 width=446) (actual time=0.011..9702.989 rows=40000000 loops=1)
              Filter: ((airline_iata_code)::bpchar = 'XX'::bpchar)
        ->  Hash  (cost=225.37..225.37 rows=5248 width=24) (actual time=16.540..16.541 rows=5001 loops=1)
              Buckets: 8192  Batches: 1  Memory Usage: 338kB
              ->  Index Scan using rnr_expiry_date_idx1 on rnr_expiry_date  (cost=0.29..225.37 rows=5248 width=24) (actual time=3.102..15.331 rows=5001 loops=1)
                    Index Cond: ((row_num >= 5000) AND (row_num <= 10000))
                    Filter: (airline_iata_code = 'XX'::bpchar)
Planning Time: 4.445 ms
Execution Time: 14574.322 ms

를 EXPLAIN ANALYZE 실행하면 플래너는 조인에 사용된 열에 인덱스가 있더라도 인덱스 스캔 rnr_segment_pax 대신 시퀀스 스캔을 사용합니다. 조인에 사용된 열의 길이가 다르기 때문에 플래너는 인덱스 스캔을 사용하지 않습니다.

조인 조건에 관련된 두 테이블의 데이터 유형을 동일하게 유지하도록 테이블 열을 변경한 다음 테이블을 분석하십시오.

alter table perf_user.rnr_expiry_date alter column airline_iata_code type character varying(6) ;

analyze perf_user.rnr_expiry_date;

이제 조인 조건에 사용되는 두 열의 테이블 길이가 동일합니다.

EXPLAIN ANALYZE를 다시 실행합니다. 플래너는 인덱스 스캔을 수행하여 쿼리 성능을 크게 개선합니다.

Update on rnr_segment_pax x  (cost=0.86..59733.09 rows=14637 width=460) (actual time=416.653..416.654 rows=0 loops=1)
  ->  Nested Loop  (cost=0.86..59733.09 rows=14637 width=460) (actual time=0.103..91.106 rows=11953 loops=1)
        ->  Index Scan using rnr_expiry_date_idx1 on rnr_expiry_date  (cost=0.29..212.69 rows=4951 width=24) (actual time=0.025..3.023 rows=5001 loops=1)
              Index Cond: ((row_num >= 5000) AND (row_num <= 10000))
              Filter: ((airline_iata_code)::text = 'XX'::text)
        ->  Index Scan using rnr_segment_pax_pk on rnr_segment_pax x  (cost=0.56..11.99 rows=3 width=446) (actual time=0.014..0.016 rows=2 loops=5001)
              Index Cond: (((airline_iata_code)::text = 'XX'::text) AND ((pnr_number)::text = (rnr_expiry_date.pnr_number)::text))
Planning Time: 0.310 ms
Execution Time: 416.696 ms