PostgreSQL(ANSI SQL): LEFT JOIN ... IS NULL과 NOT EXISTS의 차이

※ PostgreSQL: LEFT JOIN ... IS NULL vs NOT EXISTS — What's the Difference?

 

안녕하세요. 듀스트림입니다.

 

오늘은 LEFT JOIN ... IS NULL과 NOT EXISTS는 어떤 차이가 있고 어떻게 동작하는지 더 깊게 알아보겠습니다.

 

차이점을 표로 먼저 보여드리겠습니다.

항목	LEFT JOIN ... IS NULL	NOT EXISTS
동작 방식	조인 결과에서 NULL 값을 확인	서브쿼리를 통해 조건 불만족 여부 확인
성능	큰 데이터셋에서 조인으로 데이터 크기 증가 가능	조건이 적은 경우 효율적일 가능성 있음
가독성	비교적 간단하나 큰 데이터셋에서는 복잡해질 수 있음	직관적으로 이해 가능
사용 예시	외부 조인 결과에서 매칭되지 않는 데이터 확인	특정 조건에 맞는 데이터가 존재하지 않을 때

 

결론부터 말씀드리면,

• 작은 데이터 셋에서는 LEFT JOIN ... IS NULL을 사용하시면 되고, 큰 데이터 셋에서는 NOT EXISTS를 사용하는 게 유리합니다.

• 일반적으로 NOT EXISTS가 옵티마이저에 의해 효율적으로 처리되는 경우가 많습니다.

 

그럼 이제 조금 더 자세히 알아볼까요?

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1. LEFT JOIN ... IS NULL

작동 원리

• JOIN ... IS NULL은 LEFT JOIN을 사용한 후 결과에서 NULL 값을 필터링합니다.

 

PostgreSQL 옵티마이저는 다음 단계를 거칩니다.

1. LEFT JOIN 실행:
   • 두 테이블을 조인 조건에 따라 결합합니다.
   • 조인 조건에 매칭되지 않는 외부 테이블의 행에 대해 내부 테이블의 값은 NULL로 채워집니다.
   
   
2. NULL 필터링:
   • WHERE 절에서 IS NULL 조건을 적용하여, 조인되지 않은 행만 필터링합니다.
   • 이 단계에서 옵티마이저는 다양한 조인 전략을 사용할 수 있습니다.

 

추가 내용

• 옵티마이저는 테이블 크기, 인덱스 유무, 통계 정보를 바탕으로 Seq Scan, Hash Join, Hash Anti Join, Nested Loop Join 등의 전략을 선택합니다.
• 조인의 크기가 증가하면, 조인 결과의 임시 테이블이 커질 수 있어 메모리 사용량이 증가합니다.
• NULL 필터링은 조인된 결과를 후처리하는 단계에서 작동하기 때문에, 조인 결과가 클 경우 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 내부 테이블에 인덱스가 있다면 조인 과정에서 탐색이 더 효율적으로 수행됩니다.

• 조인 결과의 임시 테이블 크기가 크면 메모리 사용량이 증가하고, 디스크 기반 처리로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

• 특히 조인 결과를 필터링하기 전에 임시 테이블이 생성되므로, 외부 테이블(LEFT)에 많은 행이 있으면 부담이 커집니다.

 

2. NOT EXISTS

작동 원리

• NOT EXISTS는 서브쿼리를 통해 조건에 맞는 행이 존재하지 않는지를 확인합니다.

• 외부 쿼리의 각 행에 대해 서브쿼리를 실행하며 다음을 수행:
→ 서브쿼리가 조건을 만족하는 행을 찾으면 즉시 종료.
→ 서브쿼리 조건이 충족되지 않으면 외부 행이 결과에 포함됩니다.

 

PostgreSQL 옵티마이저는 이를 다음과 같이 처리합니다.

1. 조기 종료 (Short-Circuit Evaluation):
   • 서브쿼리의 조건이 만족되면 즉시 종료하여 불필요한 연산을 줄입니다.
   • 조건을 만족하지 않을 경우에만 전체 탐색이 계속 진행됩니다.
   
   
2. HASH ANTI JOIN 변환:
   • PostgreSQL 9.0 이상 버전에서는 NOT EXISTS가 Hash Anti Join으로 변환될 수 있습니다.
   • Hash Anti Join은 두 테이블 간에 매칭되지 않는 행만 선택하도록 설계되어 성능이 대폭 향상됩니다.
3. 실행 계획 선택:
   • 옵티마이저는 내부적으로 Seq Scan, Index Scan, Bitmap Heap Scan 중 적합한 스캔 방식을 선택합니다.
   • 서브쿼리와 외부 테이블의 크기, 인덱스 유무, 통계 정보를 고려하여 최적화된 실행 계획을 생성합니다.
   
   
4. 인덱스 활용:
   • 서브쿼리의 조건 열에 인덱스가 있으면 탐색 속도가 크게 향상됩니다.
   • 특히 Nested Loop Join이나 Index Scan을 활용할 때 효과적입니다.

 

+ ANTI JOIN

• PostgreSQL 옵티마이저는 LEFT JOIN ... IS NULL과 NOT EXISTS를 Hash Anti Join으로 변환할 수 있습니다.
• Hash Anti Join은 두 테이블을 비교하며, 조건에 맞지 않는 행만 필터링합니다.
• 이는 모든 행을 개별적으로 처리하지 않고 효율적으로 매칭되지 않는 행을 탐색합니다.

• 외부 테이블이 크고, 내부 테이블이 작을 때 적합합니다.

 

테스트 내용은 아래 포스팅 참고 부탁드립니다.

PostgreSQL 쿼리 튜닝: LEFT JOIN ... IS NULL → NOT EXISTS로 변환, 인덱스 활용

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그럼 오늘은 여기까지!

다음 포스팅도 기대해 주세요!