@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??

EXPLAIN ANALYZE

결과에서 나타난 *290.250TB*라는 메모리 수치와 *상위 소요 노드*들을 분석했을 때, 현재 쿼리 상황과 병목 지점을 다음과 같이 해석할 수 있습니다. 1. QueryAllocatedMemoryUsage: 290TB의 의미 가장 먼저 눈에 띄는 *290.250TB*는 실제 사용 중인 물리 메모리(RAM) 양이 아니라, *쿼리 실행 전체 과정에서 할당되었던 누적 메모리의 총합*일 가능성이 매우 높습니다. * 누적 메모리(Cumulative): StarRocks 일부 버전의 프로파일에서 이 수치는 쿼리가 끝날 때까지 할당했던 모든 버퍼와 객체의 크기를 합산하여 보여줍니다. 쿼리가 대량의 데이터를 처리하거나 병렬도가 매우 높으면 이 수치가 수십~수백 TB까지 치솟을 수 있습니다. * 실제 부하 확인: 실제 메모리 부족 여부를 판단하려면 이 수치가 아니라 *`QueryPeakMemoryUsage`*(피크 시점의 최대 메모리 사용량)를 확인해야 합니다. 만약 Peak 값이 수십 GB 이상으로 높다면 메모리 병목을 의심해야 하지만, Allocated 값이 높은 것은 단순히 "매우 많은 양의 데이터를 바쁘게 처리했다"는 신호로 보시면 됩니다. 2. 주요 병목 지점 분석 (Most Time-consuming nodes) 가장 많은 시간을 소요하는 노드들이 *ICEBERG_SCAN*과 *HASH JOIN(BROADCAST)*에 집중되어 있습니다. ① 외부 테이블 스캔 (ICEBERG_SCAN) * 현상: 순위 1, 3, 4, 5위가 모두 `ICEBERG_SCAN`입니다. 전체 쿼리 시간의 약 40% 가량을 Iceberg에서 데이터를 읽어오는 데 사용하고 있습니다. * 의심 원인: * I/O 지연: S3/HDFS 같은 원격 저장소에서 데이터를 읽어오는 속도가 느릴 수 있습니다. * 데이터 필터링 미흡: 조건절(Predicate)이 Iceberg 스캔 단계에서 제대로 푸시다운(Push-down)되지 않아 필요 없는 데이터까지 다 읽어오고 있을 가능성이 큽니다. * 메타데이터 조회: Iceberg의 Manifest 파일이 너무 많거나 조각나 있어 메타데이터를 읽는 데 시간이 소요될 수 있습니다. ② 조인 방식 (BROADCAST JOIN) * 현상: 2, 6, 8위가 `HASH JOIN`인데 모두 [BROADCAST] 방식이며 *LEFT ANTI JOIN*입니다. * 의심 원인: * 브로드캐스트 부하: `BROADCAST`는 조인 대상인 우측 테이블을 모든 BE 노드에 복제해서 배포하는 방식입니다. 만약 이 테이블이 생각보다 크다면 네트워크 전송 비용과 각 노드의 메모리 부하가 커져 쿼리가 느려집니다. * Anti Join 특성: `NOT IN`이나 `NOT EXISTS`를 처리할 때 사용되는 Anti Join은 매칭되지 않는 데이터를 찾아야 하므로 데이터가 많을수록 연산량이 많아집니다. 3. 개선을 위한 제언 (체크리스트) 이 결과를 바탕으로 다음 단계의 튜닝을 시도해 볼 수 있습니다. 1. 스캔 데이터 최적화: * `EXPLAIN VERBOSE`를 통해 `PartitionPredicates`와 `PushdownPredicates`가 제대로 적용되어 있는지 확인하세요. * StarRocks의 Data Cache 기능을 활성화하여 Iceberg 데이터를 로컬 BE 노드에 캐싱하면 스캔 속도를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 2. 조인 전략 변경: * 브로드캐스트되는 데이터가 너무 많다면 힌트를 사용하여

[SHUFFLE]

조인으로 변경해 보시기 바랍니다. (예:

JOIN [shuffle] table_b

) * 조인 순서가 효율적인지 확인하고, 통계 정보(

ANALYZE TABLE

)가 최신인지 점검하세요. 3. 메모리 관련: * 만약 실행 중 메모리 부족(OOM) 오류가 발생한다면, `pipeline_dop`이나

parallel_fragment_exec_instance_num

같은 병렬 처리 설정값을 조금 낮추어 동시 메모리 점유율을 조절해야 합니다. 결론적으로, "290TB"라는 숫자에 겁먹으실 필요는 없으나, *Iceberg 스캔 I/O*와 *브로드캐스트 조인 과정에서의 네트워크/메모리 효율성*이 이 쿼리의 핵심 병목일 가능성이 매우 높으므로 이 부분을 집중적으로 분석해 보시길 권장합니다. References • best_practices/query_tuning/query_planning.md • best_practices/query_tuning/query_profile_operator_metrics.md

@Rocky 힌트를 사용하여 shuffle 조인으로 어떻게 바꿔

StarRocks에서 조인 방식을 강제로 `SHUFFLE JOIN`으로 변경하려면, 조인 키워드 바로 뒤에

[shuffle]

힌트를 추가하면 됩니다. 1. 기본 문법

sql
SELECT * 
FROM table_a 
JOIN [shuffle] table_b 
  ON table_a.id = table_b.id;

2. 적용 시 주의사항 * Join Reorder 비활성화: 힌트를 사용하면 StarRocks 옵티마이저가 테이블 순서를 자동으로 조정(Join Reorder)하지 않습니다. 따라서 쿼리에 작성된 순서대로 조인이 실행됩니다. * 테이블 배치: 보통 `SHUFFLE JOIN`이나

BROADCAST JOIN

모두 *더 큰 테이블을 왼쪽(Left), 더 작은 테이블을 오른쪽(Right)*에 두는 것이 일반적인 성능 최적화 규칙입니다. * 대소문자 구분 없음:

[SHUFFLE]

또는

[shuffle]

모두 사용 가능합니다. 3. 예시 (질문하신 ANTI JOIN 상황) 질문하신 내용에서

HASH JOIN (id=84)[BROADCAST, LEFT ANTI JOIN]

부분을 셔플 조인으로 바꾸고 싶다면 다음과 같이 작성합니다.

sql
SELECT ...
FROM large_iceberg_table t1
LEFT ANTI JOIN [shuffle] another_table t2 
  ON t1.key = t2.key
WHERE ...

4. 왜 SHUFFLE JOIN을 쓰는가? 현재 프로파일에서

BROADCAST

조인이 병목인 이유는 *우측 테이블의 데이터를 모든 실행 노드(BE)로 복사해서 보내는 과정*에서 메모리와 네트워크 비용이 과하게 발생하기 때문일 수 있습니다. * *SHUFFLE JOIN*으로 바꾸면 양쪽 테이블 데이터를 조인 키에 따라 해시 분할하여 필요한 노드로만 전송하므로, 특정 노드의 메모리 부하를 줄일 수 있습니다. 5. 힌트가 잘 적용되었는지 확인하는 법 쿼리 실행 전

EXPLAIN

명령어를 통해 실행 계획을 확인하세요.

sql
EXPLAIN SELECT ... FROM t1 JOIN [shuffle] t2 ON ...

결과 출력 내용 중 해당 조인 노드에

INNER JOIN (SHUFFLE)

또는 *`LEFT ANTI JOIN (SHUFFLE)`*과 같이 표시된다면 힌트가 정상적으로 적용된 것입니다. References • best_practices/query_tuning/query_hint.md • faq/Sql_faq.md References • faq/Sql_faq.md • best_practices/query_tuning/query_hint.md • using_starrocks/skew_join_v2.md • knowledge/usage/best-practice.md

@Rocky 나는 조인하는 쿼리는 하나도없어 그냥 union 여러 테이블해서, 필터링하고, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY LOT_CD, SPLIT_PART(file_name, “-“,2),”-“,1) ORDER BY last_modified DESC) AS rank

사용자분께서 *"조인(Join) 쿼리가 하나도 없다"*고 하셨는데도

EXPLAIN ANALYZE

결과에 `HASH JOIN [LEFT ANTI JOIN]`이 대량으로 나타나는 이유는 보통 다음과 같은 경우 때문입니다. 1. `LEFT ANTI JOIN`이 나타나는 이유 (조인 문법이 없어도 발생) SQL 문법상 `JOIN`이라는 단어를 쓰지 않았더라도, 다음 연산들은 내부적으로 *ANTI JOIN*으로 변환되어 실행됩니다. *

NOT IN (SELECT ...)

또는

NOT EXISTS (SELECT ...)

: "필터링" 과정에서 다른 서브쿼리의 결과에 포함되지 않는 데이터만 남기려 할 때 옵티마이저는 이를 `LEFT ANTI JOIN`으로 처리합니다. *

EXCEPT

또는

MINUS

연산: 여러 테이블을 `UNION`하는 과정에서 특정 집합을 제외하는 연산이 있다면 이 역시 ANTI JOIN으로 수행됩니다. * 중복 제거 필터링: 혹시 `UNION ALL`이 아니라

UNION

(Distinct)을 사용하시거나,

ROW_NUMBER()

결과인

rank

값을 가지고

WHERE rank = 1

처럼 필터링하시나요? 특정 조건에서 옵티마이저가 데이터를 걸러내기 위해 내부적인 세미/안티 조인 전략을 선택할 수 있습니다. 2. 쿼리 성능 저하의 진짜 원인 (병목 분석) 제공해주신 상위 노드 정보를 바탕으로 분석한 병목 포인트입니다. * ICEBERG_SCAN (1, 3, 4, 5위): *

UNION

대상인 여러 Iceberg 테이블에서 데이터를 읽어오는 것 자체가 전체의 약 *37% 이상*을 차지합니다. * 특히

SPLIT_PART(file_name, "-", 2)

처럼 복잡한 함수를 `PARTITION BY`에 사용하고 계신데, 이 연산량이 많거나 혹은 이 함수 때문에 데이터 스캔 범위가 좁혀지지 않고(Partition Pruning 실패) 전체를 다 읽고 있을 가능성이 큽니다. * EXCHANGE [BROADCAST] (7위): * 조인 문법이 없는데 `BROADCAST`가 발생했다는 것은, *서브쿼리나 특정 필터링 집합을 모든 실행 노드에 복사해서 배포*하고 있다는 뜻입니다. * `UNION`된 전체 데이터가 매우 크다면, 이 데이터를 각 노드로 쏘아주는 과정에서 네트워크와 메모리 부하가 극심해집니다. * HASH JOIN [LEFT ANTI JOIN] (2, 6, 8위): * 이 노드들이 상위에 있다는 것은 필터링 과정에서 "대조군 집합"을 메모리에 해시 테이블로 만들어 들고 있는 비용이 크다는 의미입니다. 3. 해결을 위한 팁 1.

NOT IN

확인: 필터 조건 중 `NOT IN`이 있다면 이를 `NOT EXISTS`로 바꾸거나, 가능하다면 일반적인 필터로 대체할 수 있는지 확인해 보세요. 2.

UNION ALL

vs

UNION

: 중복 제거가 반드시 필요한 게 아니라면

UNION

대신 `UNION ALL`을 사용하세요. `UNION`은 내부적으로 조인이나 어그리게이션과 맞먹는 중복 제거 비용이 듭니다. 3. 윈도우 함수 최적화: `ROW_NUMBER()`를 쓰기 전에 최대한 먼저

WHERE

절에서 데이터를 쳐내야 합니다.

PARTITION BY

안에 들어간

SPLIT_PART

같은 복잡한 가공식은 스캔 단계에서 연산 부하를 주므로, 가능하면 테이블 생성 시 해당 값을 컬럼으로 미리 빼두는 것이 훨씬 빠릅니다. 4. 메모리 290TB: 앞서 말씀드린 대로 이는 누적 수치이나,

BROADCAST

노드와 결합되어 나타날 경우 실제 BE 노드의 메모리 압박이 심할 수 있습니다. 결론: 쿼리에 직접적인 `JOIN`이 없더라도

NOT IN

서브쿼리나 `UNION`(Distinct) 등이 있다면 StarRocks는 이를 효율적으로 처리하기 위해 조인 노드를 생성합니다. 현재 병목은 *Iceberg 스캔 부하*와 *필터링을 위한 데이터 재배포(Broadcast)*에 있으므로, 필터 조건을 단순화하고 스캔 데이터양을 줄이는 것이 급선무입니다. References • best_practices/query_tuning/query_profile_operator_metrics.md • faq/Sql_faq.md References • faq/operation_maintenance_faq.md • administration/management/resource_management/Memory_management.md • administration/management/monitoring/metrics.md • administration/management/resource_management/resource_group.md