MySQL 실험: 공간 인덱스 Optimizer 동작 분석 & 성능 실험

공간인덱스를 안 타네? Optimizer가 의도한대로 동작했습니다.

Overview

API 성능 로그를 보다가, 특정 테이블에서 ST_Intersects 쿼리만 유독 느린 걸 발견했습니다.

A 테이블 (약 1.2만 rows) → 인덱스 사용
B 테이블 (약 56만 rows) → 인덱스 사용
R 테이블 (약 8.3만 rows) → 인덱스 무시 + 풀스캔 발생 🤔

인덱스도 정상인데 왜 R 테이블 만 풀스캔일까?
Optimizer가 cost를 어떻게 계산하는지 직접 확인해보기로 하고 실험을 설계했습니다.

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실험 방법

실험환경

• DBMS: MySQL 5.7.40
• Geometry: POINT 타입
• 테이블 3종 세트 준비
  • I TABLE: 공간 인덱스 강제 (FORCE INDEX)
  • F TABLE: 인덱스 없음(풀스캔)
  • O TABLE: Optimizer 판단

그리고 row 수를 1천 단위로 늘려가면서 EXPLAIN FORMAT=JSON으로 cost 값을 추출 및 결과를 시각화했습니다.

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Cost 측정

Cost 측정은 EXPLAIN FORMAT=JSON 결과에서 query_cost, read_cost, eval_cost, prefix_cost를 파싱하는 방식으로 수행했습니다.

def explainCost(tbl, isIndex=False):
    """
    tbl: 인덱스 있는 테이블명 또는 없는 테이블명 (prefix)
    isIndex: True면 FORCE INDEX(coords) 강제
    """
    index = "FORCE INDEX(coords)" if isIndex else ""
    query = f"""
        EXPLAIN FORMAT=JSON
        SELECT *
        FROM {tbl}_test {index}
        WHERE ST_WITHIN(
            coords,
            ENVELOPE(LINESTRING(
                POINT(127.01851232809271, 37.484408149821725),
                POINT(127.04121239101583, 37.502418909010125)
            ))
        )
    """
    cursor = execute(query)
    row = cursor.fetchone()[0].replace("\n", "")
    d = json.loads(row)
    return {
        "cost": d["query_block"]["cost_info"]["query_cost"],
        "read_cost": d["query_block"]["table"]["cost_info"]["read_cost"],
        "eval_cost": d["query_block"]["table"]["cost_info"]["eval_cost"],
        "prefix_cost": d["query_block"]["table"]["cost_info"]["prefix_cost"],
    }

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실험결과

전체 COST 비교

결과를 보니 아주 흥미로운 패턴이 있었습니다

• 약 7.7만 ~ 25만 rows 구간에서 Optimizer가 풀스캔을 선택
• 그 외 구간에서는 공간 인덱스를 사용

실제 서비스에서 문제가 된 R 테이블(≈ 8.3만 rows)이 딱 이 구간에 들어가 있었음!!

즉, Optimizer 입장에서는 특정 구간에서 인덱스보다 풀스캔이 cost 상 더 유리하다고 판단!

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세부 COST 비교

• 공간 인덱스를 사용할 때는 Read Cost가 특정 구간에서 급격히 상승
• 풀스캔은 Eval Cost가 선형 증가.
• 두 cost가 교차하는 구간에서 Optimizer가 풀스캔을 선택.

 결론적으로 MySQL 5.7의 공간 인덱스는 row 수에 따라 풀스캔이 더 효율적일 수 있다고 판단하는 구간이 존재한다는 걸 확인했습니다

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마무리

• 공간 인덱스가 있다고 항상 선택되는 것은 아니다. Optimizer의 cost 계산에 따라 풀스캔이 선택될 수 있음.
• R 테이블의 row 수가 “Optimizer가 풀스캔을 선호하는 구간”에 있었던 게 원인이었음.
• 운영에서 비슷한 이슈가 있다면, 당황하지말고 실행계획과 cost 를 먼저 살펴보자.

 

비슷한 경험이나 더 나은 방법이 있다면 댓글이나 메일로 공유해 주시면 감사하겠습니다!