@Rocky Starrocks explain analyze에서 InstancePeakMemoryUsage : 461MB, InstanceAllocatedMemoryUsage: 28.635TB 이렇게 나오는데, 이게 뭘의미해?? 문제가잇는거야?

StarRocks의

EXPLAIN ANALYZE

결과에서 보이는 두 지표의 의미와 차이점은 다음과 같습니다. 1. 지표의 의미 *

InstancePeakMemoryUsage

(461MB): 쿼리 실행 중 해당 인스턴스가 *가장 많이 점유했던 시점의 메모리 양(High-water mark)*입니다. 실제로 이 쿼리가 한 번에 사용한 최대 메모리 실제 사용량이라고 보시면 됩니다. *

InstanceAllocatedMemoryUsage

(28.635TB): 쿼리 시작부터 종료까지 *할당되었던 모든 메모리의 누적 합계(Cumulative sum)*입니다. 메모리를 할당했다가 해제하고, 다시 다른 용도로 할당하는 과정을 반복했다면 그 모든 횟수가 합산됩니다. 2. 왜 이렇게 큰 차이가 나나요? (메모리 Churn) 461MB(피크)와 28TB(누적) 사이의 엄청난 차이는 '메모리 번아웃(Memory Churn)' 현상을 의미합니다. * 쿼리가 아주 많은 데이터를 처리하면서 소량의 메모리(예: 수백 MB)를 할당 -> 데이터 처리 -> 해제하는 과정을 수만 번 이상 반복했을 때 발생합니다. * 예를 들어, 매우 큰 테이블을 스캔하면서 데이터를 작은 청크(Chunk) 단위로 계속 읽고 버리는 작업을 반복하면, 실제 메모리 점유율은 낮아도 누적 할당량은 수십 TB에 달할 수 있습니다. 3. 문제가 있는 건가요? 결론부터 말씀드리면, 쿼리가 성공적으로 수행되었다면 당장 시스템이 터지는 심각한 문제는 아닙니다. * 긍정적인 면: `InstancePeakMemoryUsage`가 461MB로 낮기 때문에, 이 쿼리가 OOM(Out of Memory)을 유발하거나 시스템의 메모리 제한을 직접적으로 위협하고 있지는 않습니다. * 부정적인 면: 누적 할당량이 28TB나 된다는 것은 *CPU가 메모리 할당/해제 작업에 상당한 오버헤드*를 쓰고 있을 가능성이 높음을 의미합니다. 이는 쿼리 성능(Latency)에 영향을 줄 수 있습니다. 권장 확인 사항 1. 실행 시간: 이 쿼리가 매우 오래 수행되는 쿼리인가요? 실행 시간이 길수록 누적 할당량은 커질 수 있습니다. 2. 데이터 스캔량: 스캔하는 데이터 양이 실제로 TB급인지 확인해 보세요. 처리해야 할 데이터 자체가 많으면 당연히 누적 할당량도 늘어납니다. 3. 버전 확인: 특정 StarRocks 버전에서 누적 할당량 지표가 과다하게 집계되는 리포트가 간혹 있을 수 있으나, 기본적으로는 위와 같이 "누적 합계"로 해석하는 것이 표준입니다. 만약 쿼리 속도가 너무 느리다면, 메모리 재사용 효율을 높이기 위해 조인 구조나 필터 조건을 최적화할 필요가 있습니다. References • sql-reference/sql-statements/cluster-management/plan_profile/EXPLAIN.md • best_practices/query_tuning/query_profile_operator_metrics.md • sql-reference/sql-statements/cluster-management/plan_profile/EXPLAIN_ANALYZE.md • best_practices/query_tuning/query_profile_text_based_analysis.md • sql-reference/sql-functions/meta-functions/inspect_memory_detail.md

@Rocky explain analyze 가장 상단에 QueryAllocatedMemoryUsage 가 290.250TB라고 나오고 Most Time-consuming nodes: 1. ICEBERG_SCAN (id=69) 660.832ms(11.03%) 2. HASH JOIN (id=84)[BORADCAST, LEFT ANTI JOIN] 442.812ms(9.22%) 3. ICEBERG_SCAN(id=35) 538.655ms(8.99% 4. ICEBERG_SCAN(id=24) 534.787ms(8.92%) 5. ICEBERG_SCAN(id=13)496.625ms (8.29%) 6. HASH_JOIN(id=73) [BORADCAST, LEFT ANTI JOIN] 488.007ms(8.14) 7. EXCHANGE(id=83) [BROADCAST]: 355.451ms(5.93%) 8. HASH_JOIN ( id=29) [BORADCAST, LEFT ANTI JOIN : 254.672ms(4.25%) 9. EXCHANGE (id=42) [ROUND_ROBIN]: 227.607ms(3.80%) 10. EXCHANGE (id=44) [ROUND_ROBIN] :216.842ms (3.62%) 이거보고 쿼리가 느린 이유를 병목을 의심해볼수있어??

네, 제공해주신 지표를 통해 쿼리의 병목 지점과 성능 저하의 원인을 상당히 구체적으로 유추할 수 있습니다. 결론부터 말씀드리면, 이 쿼리는 *"외부 저장소(Iceberg) I/O"*와 *"브로드캐스트 조인(Broadcast Join)으로 인한 과도한 데이터 복제"*가 결합되어 성능을 갉아먹고 있을 가능성이 매우 높습니다. 구체적인 분석 결과는 다음과 같습니다. 1. 290TB라는 누적 메모리 사용량의 의미 `QueryAllocatedMemoryUsage`가 290TB라는 것은 실제 물리 메모리를 그만큼 썼다는 뜻이 아니라, 쿼리 실행 동안 *할당되고 해제된 메모리의 총합*입니다. * 병목 신호: 쿼리 실행 시간이 수 초 내외라면, 초당 수십 TB에 달하는 메모리 할당/해제 작업이 일어났다는 뜻입니다. 이는 CPU가 실제 연산보다 *메모리 관리(Memory Churn)*에 엄청난 에너지를 소모하고 있음을 나타냅니다. * 원인: 보통 수억 건 이상의 데이터를 처리하면서 작은 단위로 메모리를 계속 쪼개서 쓰거나,

BROADCAST

조인 시 큰 데이터를 모든 노드로 복사할 때 이런 증상이 나타납니다. 2. Iceberg Scan 병목 (상위 1, 3, 4, 5위) 상위 10개 노드 중 4개가 `ICEBERG_SCAN`이며, 이들의 점유율을 합치면 약 *37%*에 달합니다. * 분석: 쿼리 시간의 상당 부분이 외부 스토리지(S3, HDFS 등)에서 데이터를 읽어오는 데 소요되고 있습니다. * 의심 사항: * Small Files: Iceberg 테이블에 작은 파일이 너무 많아 메타데이터 읽기 및 I/O 효율이 떨어지는지 확인이 필요합니다. * Partition Pruning: 필터 조건이 제대로 걸려 있지 않아 불필요하게 많은 파티션을 스캔하고 있을 수 있습니다. 3. Broadcast Join의 부적절함 (상위 2, 6, 8위) `HASH JOIN`들이 모두

BROADCAST

방식으로 실행되고 있습니다. * 분석: `BROADCAST`는 조인 대상 중 하나를 모든 작업 노드(BE)로 복사하는 방식입니다. 만약 복사되는 테이블의 크기가 생각보다 크다면, 네트워크 부하와 함께 위에서 언급한 메모리 누적 사용량(290TB)을 폭발적으로 증가시키는 주범이 됩니다. * 병목 신호: 특히 `LEFT ANTI JOIN`에서 브로드캐스트를 쓰고 있는데, 제외할 대상(Right side) 데이터가 많다면 효율이 급격히 떨어집니다. 4. 개선을 위한 제언 병목을 해결하기 위해 다음 사항들을 검토해 보시기 바랍니다. 1. 조인 전략 변경 (Shuffle Join 유도): * 조인되는 테이블들이 둘 다 크다면

[BROADCAST]

대신

[SHUFFLE]

조인이 유리할 수 있습니다. *

SET set_user_variable_hint = 'join_implementation_mode=shuffle';

등을 통해 테스트해 보거나, 옵티마이저가 통계 정보를 바탕으로 올바른 판단을 하도록 `ANALYZE TABLE`을 수행해 보세요. 2. Iceberg 최적화: * Iceberg 테이블의 Compaction(파일 병합) 상태를 확인하세요. * 쿼리 조건에 파티션 키가 포함되어 스캔 범위를 줄이고 있는지 확인하세요. 3. 런타임 필터(Runtime Filter) 확인: *

EXPLAIN

계획에서 Runtime Filter가 생성되어 스캔 노드로 전달되는지 확인하세요. 이것이 제대로 동작하면 조인 전 스캔 단계에서 데이터를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 요약하자면: 현재 쿼리는 데이터 스캔과 과도한 브로드캐스트 복제로 인해 "메모리 할당 오버헤드"가 매우 높은 상태입니다. 조인 전략을 점검하고 외부 테이블 스캔 효율을 높이는 것이 급선무입니다. References • best_practices/query_tuning/query_profile_text_based_analysis.md • best_practices/query_tuning/query_profile_operator_metrics.md • using_starrocks/accelerate-cardinality-preserving-joins.md • sql-reference/sql-statements/cluster-management/plan_profile/EXPLAIN.md • best_practices/query_tuning/query_planning.md • loading/loading_introduction/troubleshooting_loading.md • sql-reference/sql-statements/cluster-management/plan_profile/EXPLAIN_ANALYZE.md • administration/management/resource_management/query_queues.md • data_source/iceberg.md • best_practices/query_tuning/cost_based_optimizer.md • table_design/index/Bitmap_index.md • administration/management/resource_management/resource_group.md • using_starrocks/Join_query_optimization.md • sql-reference/sql-functions/meta-functions/inspect_memory_detail.md