feat: FiveSql2 43/43, @byref, mutable closure, RTL 479, DateTime fix
Major changes since last commit: - FiveSql2 SQL:1999 engine (10,458 LOC) — 43/43 ALL PASS - 21 compiler/runtime bugs fixed (short-circuit AND/OR, FOR LOOP, etc.) - @byref pass-by-reference via RefCell pattern - Mutable closure capture (EnsureLocalRef + RefCell sharing) - RTL: 400 → 479 functions (+79: file, string, datetime, hash, UTF-8) - DateTime/Timestamp fully working (hb_DateTime, hb_Hour/Min/Sec, display) - Reserved word guard (39 keywords blocked from function calls) - AEval arg order fix (element before index) - Closure capture redecl fix (unique _cap_ names per block) - Hash/string indexing in ArrayPush/ArrayPop - Harbour compat test suite: 51/51 - 4 docs: Porting Report, Implementation Plan, Optimization Plan, Commercialization Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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515
docs/FiveSql2-Optimization-Plan.md
Normal file
515
docs/FiveSql2-Optimization-Plan.md
Normal file
@@ -0,0 +1,515 @@
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# FiveSql2 최적화 계획서
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**Date:** 2026-04-08
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**Experts:** SQL Query Optimizer · Go I/O Architect · SQLite Internal Designer
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**Baseline:** Home ext4, 100 emp + 200 orders, 1000 iterations
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## 현재 성능 프로파일
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| 쿼리 | us/query | 병목 |
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|------|----------|------|
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| SELECT * | 2,192 | Resolve per column per row |
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| WHERE filter | 2,280 | EvalExpr per row |
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| ORDER BY | 3,150 | ASort + SqlCoerceForCmp per comparison |
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| GROUP BY HAVING | 4,135 | SqlValToStr + FindColIdx per row per col |
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| DISTINCT | 1,019 | RowKey string concat |
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| INNER JOIN | 9,291 | Hash join probe + dbGoto per match |
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| CTE simple | 8,037 | Temp DBF create/write/read/delete |
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| RECURSIVE CTE | 5,585 | In-memory (good) |
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| ROW_NUMBER | 3,705 | Partition key + sort |
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| RANK PARTITION | 4,748 | Partition key + sort |
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| SUM OVER | 2,060 | Partition key |
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| INSERT | 4,319 | dbAppend + FieldPut |
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| UPDATE | 6,144 | Scan + replace + commit |
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| COUNT(*) | 1,065 | Full scan |
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| CTE+Win+JOIN | 18,395 | CTE file I/O + JOIN + Window |
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## Expert 1: SQL Query Optimizer
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> *"가장 빠른 행은 읽지 않는 행이다"*
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### 1.1 Resolve 캐시 — Column Binding (Impact: ALL queries, -40%)
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**현재:** 매 행의 매 컬럼마다 `Resolve()` 호출
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```
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FetchRow (per row):
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FOR i := 1 TO Len(aExprs) // 4 columns
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cField := Upper(SubStr(...)) // string op
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nWA := ::FindWA(cTblAlias) // linear search in aTables
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dbSelectArea(nWA) // workarea switch
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||||
nFPos := FieldPos(cField) // field name lookup
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||||
xVal := FieldGet(nFPos) // actual read
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||||
AllTrim(xVal) // string trim
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NEXT
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```
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100 rows × 4 cols = 400 calls → 400× FindWA + 400× FieldPos + 400× dbSelectArea
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**SQLite 방식: Compile-time column binding**
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쿼리 실행 전에 각 column reference를 `{nWA, nFieldPos}` 쌍으로 미리 바인딩한다.
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SQLite의 `OP_Column` opcode는 cursor + column_index 만 가지고 직접 읽는다.
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```
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// 구현: RunSelect에서 scan loop 진입 전
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LOCAL aBindings := {} // pre-computed {nWA, nFieldPos} per result column
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FOR i := 1 TO Len(aResultExprs)
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xE := aResultExprs[i][1]
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||||
IF xE[1] == ND_COL .AND. xE[2] != "*"
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// resolve once → store {nWA, nFPos}
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||||
AAdd(aBindings, {nWA, nFPos})
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||||
ELSE
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AAdd(aBindings, NIL) // complex expr → fallback to EvalExpr
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ENDIF
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||||
NEXT
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// scan loop: use binding directly
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||||
WHILE ! Eof()
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||||
aRow := {}
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||||
FOR i := 1 TO Len(aBindings)
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||||
IF aBindings[i] != NIL
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||||
dbSelectArea(aBindings[i][1])
|
||||
AAdd(aRow, AllTrim(FieldGet(aBindings[i][2])))
|
||||
ELSE
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||||
AAdd(aRow, ::EvalExpr(aResultExprs[i][1]))
|
||||
ENDIF
|
||||
NEXT
|
||||
...
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||||
ENDDO
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||||
```
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**WHERE에도 동일 적용:** WHERE expr 안의 ND_COL도 바인딩하면 EvalExpr recursion 제거.
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**예상 효과:**
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- SELECT *: 2,192 → ~800us (-63%)
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- WHERE: 2,280 → ~900us (-60%)
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- 전체 쿼리 평균: -40%
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### 1.2 GROUP BY — Hash Key 사전 계산 (Impact: GROUP BY, -50%)
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**현재:**
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```
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FOR i := 1 TO Len(aRows) // 100 rows
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cKey := ""
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FOR j := 1 TO Len(aGroupBy) // 1-3 cols
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||||
nGCol := ::FindColIdx(aGroupBy[j], aFN) // O(n) linear search
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||||
cKey += SqlValToStr(aRows[i][nGCol]) + "|" // AllTrim + Str
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||||
NEXT
|
||||
NEXT
|
||||
```
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||||
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||||
**SQLite 방식: Column index pre-resolve + integer hash**
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||||
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||||
```
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||||
// Pre-resolve group column indices once
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||||
aGColIdx := {}
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||||
FOR j := 1 TO Len(aGroupBy)
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||||
AAdd(aGColIdx, ::FindColIdx(aGroupBy[j], aFN))
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||||
NEXT
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||||
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||||
// Use integer hash instead of string concat
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||||
FOR i := 1 TO Len(aRows)
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||||
nHash := 0
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||||
FOR j := 1 TO Len(aGColIdx)
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||||
nHash := nHash * 31 + SqlHashVal(aRows[i][aGColIdx[j]])
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||||
NEXT
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||||
// Collision check with actual values only on hash match
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||||
NEXT
|
||||
```
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### 1.3 Aggregate — SqlCoerceNum 중복 제거 (Impact: GROUP BY, -20%)
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**현재 (TSqlAgg:199-200):**
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```
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IF xMin == NIL .OR. SqlCoerceNum(xVal) < SqlCoerceNum(xMin)
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||||
// SqlCoerceNum(xVal) called TWICE per comparison
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```
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||||
**수정:**
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```
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nVal := SqlCoerceNum(xVal) // cache once
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||||
nSum += nVal
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||||
IF xMin == NIL .OR. nVal < nMinCached
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||||
xMin := xVal
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||||
nMinCached := nVal
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||||
ENDIF
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```
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### 1.4 WHERE Short-Circuit 강화 (Impact: WHERE, -15%)
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**현재:** `AND`/`OR`는 short-circuit하지만, 비교 연산자 `=`, `<`, `>` 에서
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양쪽 모두 `SqlCoerceForCmp()` (AllTrim + Upper)을 호출한다.
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||||
**수정:** 같은 타입이면 coercion 스킵
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```
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||||
IF ValType(xL) == "N" .AND. ValType(xR) == "N"
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||||
RETURN xL < xR // direct comparison, no coercion
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ENDIF
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||||
IF ValType(xL) == "C" .AND. ValType(xR) == "C"
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||||
RETURN xL < xR // Harbour string comparison
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||||
ENDIF
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||||
// Fallback: coerce
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```
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---
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## Expert 2: Go I/O Architect
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> *"시스템 콜 1회 = 유저 코드 10,000줄"*
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### 2.1 CTE — Temp DBF 제거, In-Memory Table (Impact: CTE, -80%)
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**현재 (MaterializeCTE):**
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```
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dbCreate("__cte_name.dbf", aStruct) // 1. 파일 생성 (syscall: open+write)
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||||
USE __cte_name.dbf NEW // 2. 파일 열기 (syscall: open+read)
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FOR each row
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dbAppend() // 3. 레코드 추가 (syscall: write)
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||||
NEXT
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||||
CLOSE // 4. 닫기 (syscall: close)
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||||
USE __cte_name.dbf NEW SHARED // 5. 다시 열기 (syscall: open+read)
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||||
... query uses it ...
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||||
CLOSE // 6. 닫기
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||||
FErase("__cte_name.dbf") // 7. 삭제 (syscall: unlink)
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```
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||||
7번의 syscall이 CTE당 발생. ext4에서도 ~5ms.
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**SQLite 방식: Ephemeral Table**
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SQLite는 CTE를 `sqlite3_malloc` 기반 B-tree에 저장한다.
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||||
Five에서는 in-memory array를 직접 사용:
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```
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// MaterializeCTE → MaterializeCTEInMemory
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aFN := {"COL1", "COL2", ...}
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aDataRows := {}
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||||
// Execute anchor query, collect rows into aDataRows
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// Store in executor context: ::hCTEData[cName] := {aFN, aDataRows}
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||||
// No dbCreate, no USE, no FErase
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||||
// When referenced:
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||||
// Instead of dbSelectArea + FieldGet, use direct array access
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// aRow := ::hCTEData["name"][2][nRowIdx]
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```
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||||
RECURSIVE CTE는 이미 이 방식이다 (TSqlExecutor:2062). Non-recursive도 동일 적용.
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**예상 효과:** CTE: 8,037 → ~1,000us (-87%)
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### 2.2 dbSelectArea 최소화 (Impact: ALL, -15%)
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**현재:** scan loop 내에서 매 행마다 `dbSelectArea(nWA)` 호출
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```
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WHILE ! Eof()
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... process row ...
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dbSelectArea(nWA) // ← 매번 호출 (100행 = 100회)
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||||
dbSkip()
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ENDDO
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```
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**Go 레벨:** `dbSelectArea`는 WorkAreaManager의 current area를 바꾸는 함수.
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JOIN이 없는 단일 테이블 쿼리에서는 불필요.
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**수정:**
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```
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dbSelectArea(nWA) // loop 전 1회
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dbGoTop()
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||||
WHILE ! Eof()
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||||
... process row (no dbSelectArea needed if single table) ...
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||||
dbSkip() // same WA, no switch needed
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||||
ENDDO
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```
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||||
JOIN이 있을 때만 `dbSelectArea` 유지.
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### 2.3 FieldGet Batch — 행 단위 일괄 읽기 (Impact: SELECT *, -30%)
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||||
**현재:** 컬럼마다 `FieldGet(i)` 개별 호출
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```
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FOR i := 1 TO nCols
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||||
dbSelectArea(nWA)
|
||||
AAdd(aRow, FieldGet(nFPos))
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||||
NEXT
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||||
```
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||||
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||||
**Go 레벨 최적화:** `hbrdd/dbf/dbf.go`에 `GetRecord() []Value` 메서드 추가
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```go
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// dbf.go — 레코드 버퍼에서 모든 필드를 한 번에 추출
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||||
func (a *Area) GetRecord() []Value {
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fields := make([]Value, a.header.NumFields())
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||||
for i := range fields {
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||||
fields[i] = a.getFieldFromBuffer(i)
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||||
}
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||||
return fields
|
||||
}
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```
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||||
RTL에서 `dbGetRecord()` 함수로 노출 → FiveSql2의 FetchRow에서 사용.
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||||
**예상 효과:** SELECT *: 2,192 → ~1,400us (-36%)
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||||
### 2.4 AllTrim 지연 — Lazy Trim (Impact: ALL string ops, -10%)
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**현재:** FieldGet 후 즉시 `AllTrim(xVal)` — 매 행 매 컬럼
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DBF는 고정 길이 필드이므로 `"Alice "` 같은 공백 패딩이 있다.
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||||
하지만 모든 경우에 trim이 필요한 건 아니다:
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- 비교: `WHERE name = 'Alice'` → `"Alice " = "Alice"` Harbour는 `SET EXACT OFF`에서 매칭
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||||
- 출력: 최종 결과에서만 trim 필요
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||||
**수정:** FetchRow에서 trim 제거, 최종 결과 반환 시에만 trim
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---
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## Expert 3: SQLite Internal Designer
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> *"쿼리 컴파일은 1회, 실행은 N회"*
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### 3.1 Prepared Statement Cache (Impact: 반복 쿼리, -60%)
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||||
**현재:** 매 `five_SQL()` 호출마다:
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```
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TSqlLexer():New(cSQL) → Tokenize() // O(SQL길이)
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||||
TSqlParser2():New() → Parse() // O(토큰수)
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||||
TSqlExecutor():New() → Run() // O(행수)
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```
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||||
FiveSql2 벤치마크는 동일 쿼리 1000회 반복. 매번 lex+parse = ~300us 낭비.
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||||
**SQLite 방식: sqlite3_prepare_v2 + sqlite3_step**
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```
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// Phase 1: Prepare (1회)
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oStmt := five_SQL_Prepare("SELECT * FROM emp WHERE salary > ?")
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||||
|
||||
// Phase 2: Execute (N회)
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||||
oStmt:Bind(1, 5000)
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||||
aR := oStmt:Execute()
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||||
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||||
// 내부: token array + parse tree를 캐시
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||||
// Execute()는 TSqlExecutor():New(cachedQuery):Run()만 호출
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||||
```
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||||
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||||
**간단한 구현 — Query Plan Cache:**
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||||
```
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||||
STATIC s_hPlanCache := { => }
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||||
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||||
METHOD Execute(cSQL) CLASS TFiveSQL
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||||
LOCAL hQuery
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||||
IF hb_HHasKey(s_hPlanCache, cSQL)
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||||
hQuery := s_hPlanCache[cSQL]
|
||||
ELSE
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||||
::oLexer := TSqlLexer():New(cSQL)
|
||||
::oLexer:Tokenize()
|
||||
::oParser := TSqlParser2():New(::oLexer:GetTokens(), ::aParams)
|
||||
hQuery := ::oParser:Parse()
|
||||
s_hPlanCache[cSQL] := hQuery
|
||||
ENDIF
|
||||
|
||||
::oExec := TSqlExecutor():New(hQuery, ::aParams)
|
||||
RETURN ::oExec:Run()
|
||||
```
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||||
|
||||
**주의:** hQuery가 mutable이면 deep clone 필요. 또는 immutable 보장.
|
||||
|
||||
**예상 효과:** 반복 쿼리: -300us/query (COUNT: 1,065 → ~765us)
|
||||
|
||||
### 3.2 Virtual Table for CTE (Impact: CTE, -90%)
|
||||
|
||||
SQLite의 ephemeral table 개념을 확장:
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||||
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||||
```
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||||
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 현재: CTE → Temp DBF File │
|
||||
│ │
|
||||
│ five_SQL("WITH top AS (...) SELECT * FROM top") │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ dbCreate("__cte_top.dbf") ← DISK I/O │
|
||||
│ USE __cte_top.dbf ← DISK I/O │
|
||||
│ ... insert rows ... ← DISK I/O │
|
||||
│ CLOSE + reopen ← DISK I/O │
|
||||
│ ... scan via dbGoTop/Skip ← DISK I/O │
|
||||
│ FErase ← DISK I/O │
|
||||
│ │
|
||||
│ 제안: CTE → In-Memory Virtual Table │
|
||||
│ │
|
||||
│ ::hCTEData["TOP"] := {aFieldNames, aDataRows} │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ Resolve() checks ::hCTEData first │
|
||||
│ If CTE alias → direct array access (zero I/O) │
|
||||
│ No dbCreate, no USE, no FErase │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
**핵심 변경:**
|
||||
1. `MaterializeCTE` → `MaterializeCTEInMemory`: 배열로 저장
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||||
2. `Resolve()` → CTE alias 감지 시 `::hCTEData`에서 직접 읽기
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||||
3. `FetchRow()` → CTE 테이블이면 배열 인덱싱
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||||
|
||||
### 3.3 Register-Based Evaluation (Impact: 모든 expr, -30%)
|
||||
|
||||
**현재:** Stack-based AST walking (tree interpreter)
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||||
|
||||
```
|
||||
EvalExpr({ND_BIN, ">", {ND_COL, "SALARY"}, {ND_LIT, 5000}})
|
||||
→ EvalExpr({ND_COL, "SALARY"}) // recursive call 1
|
||||
→ Resolve("SALARY") // string lookup
|
||||
→ EvalExpr({ND_LIT, 5000}) // recursive call 2
|
||||
→ return 5000
|
||||
→ Compare(7500, 5000)
|
||||
→ return .T.
|
||||
```
|
||||
|
||||
**SQLite 방식: Compiled bytecode**
|
||||
|
||||
```
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||||
// Compile phase (1회):
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||||
program := {
|
||||
{OP_COLUMN, 4, 0}, // R0 = field[4] (SALARY, pre-bound)
|
||||
{OP_INTEGER, 5000, 1}, // R1 = 5000
|
||||
{OP_GT, 0, 1, 2}, // R2 = R0 > R1
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Execute phase (per row):
|
||||
FOR each instruction
|
||||
SWITCH op
|
||||
CASE OP_COLUMN: regs[dst] = FieldGet(field_idx)
|
||||
CASE OP_INTEGER: regs[dst] = value
|
||||
CASE OP_GT: regs[dst] = regs[a] > regs[b]
|
||||
END
|
||||
NEXT
|
||||
```
|
||||
|
||||
이것은 **Phase 2** 최적화 — 현재 아키텍처에서는 column binding으로 대부분의 효과를 얻을 수 있다.
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||||
|
||||
### 3.4 ORDER BY — Pre-Coerced Sort Key (Impact: ORDER BY, -40%)
|
||||
|
||||
**현재 ASort 콜백:**
|
||||
```
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||||
{|a, b| SqlRowCompare(a, b) < 0}
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||||
|
||||
SqlRowCompare:
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||||
xA := aRowA[nCol]
|
||||
xB := aRowB[nCol]
|
||||
xA := SqlCoerceForCmp(xA) // AllTrim() + Upper() — per comparison
|
||||
xB := SqlCoerceForCmp(xB) // AllTrim() + Upper() — per comparison
|
||||
```
|
||||
|
||||
100행 정렬 = ~660 comparisons × 2 AllTrim = 1,320 AllTrim calls
|
||||
|
||||
**SQLite 방식: Sort key materialization**
|
||||
|
||||
```
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||||
// Pre-compute sort keys before ASort
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||||
FOR i := 1 TO Len(aRows)
|
||||
aSortKeys[i] := {}
|
||||
FOR j := 1 TO Len(aOrderBy)
|
||||
AAdd(aSortKeys[i], SqlCoerceForCmp(aRows[i][nCol]))
|
||||
NEXT
|
||||
NEXT
|
||||
|
||||
// ASort using pre-computed keys (no AllTrim in comparator)
|
||||
ASort(aRows,,, {|a, b|
|
||||
FOR k := 1 TO Len(aSortKeys[...])
|
||||
IF aSortKeys[idxA][k] < aSortKeys[idxB][k]
|
||||
RETURN .T.
|
||||
ENDIF
|
||||
NEXT
|
||||
})
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 구현 우선순위
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||||
|
||||
### Phase A: Quick Wins (각각 1시간 이내, 즉시 효과)
|
||||
|
||||
| # | 항목 | 대상 파일 | 예상 효과 |
|
||||
|---|------|----------|----------|
|
||||
| A1 | **Query Plan Cache** | TFiveSQL.prg | 반복 쿼리 -300us |
|
||||
| A2 | **FindColIdx 캐시** | TSqlAgg.prg, TSqlSort.prg | GROUP BY -30% |
|
||||
| A3 | **SqlCoerceNum 중복 제거** | TSqlAgg.prg:199-200 | Aggregate -20% |
|
||||
| A4 | **dbSelectArea 제거 (단일 테이블)** | TSqlExecutor.prg:1203 | ALL -15% |
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| A5 | **비교 타입 매칭 fast-path** | TSqlExecutor.prg:486-490 | WHERE -15% |
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### Phase B: Medium Effort (각각 반나절, 구조 변경)
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| # | 항목 | 대상 파일 | 예상 효과 |
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|---|------|----------|----------|
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| B1 | **Column Binding (pre-resolve)** | TSqlExecutor.prg | ALL -40% |
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| B2 | **CTE In-Memory Virtual Table** | TSqlExecutor.prg | CTE -80% |
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| B3 | **Sort Key Materialization** | TSqlSort.prg | ORDER BY -40% |
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| B4 | **AllTrim lazy (최종만)** | TSqlExecutor.prg | ALL strings -10% |
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### Phase C: Deep Optimization (1일+, 아키텍처 변경)
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| # | 항목 | 대상 파일 | 예상 효과 |
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|---|------|----------|----------|
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| C1 | **Register-based expr eval** | TSqlExpr.prg (new) | ALL expr -30% |
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| C2 | **GetRecord batch read** | hbrdd/dbf/dbf.go + hbrtl | SELECT * -36% |
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| C3 | **RIGHT JOIN hash** | TSqlExecutor.prg | RIGHT JOIN -90% |
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| C4 | **Prepared Statement API** | TFiveSQL.prg (new) | API 수준 캐싱 |
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## 예상 최종 성능 (Phase A+B 완료 시)
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| 쿼리 | 현재 (us) | Phase A | Phase A+B | 목표 |
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|------|-----------|---------|-----------|------|
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| SELECT * | 2,192 | 1,800 | **700** | < 1ms |
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| WHERE | 2,280 | 1,900 | **800** | < 1ms |
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| ORDER BY | 3,150 | 2,700 | **1,500** | < 2ms |
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| GROUP BY | 4,135 | 2,800 | **1,500** | < 2ms |
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| DISTINCT | 1,019 | 800 | **500** | < 1ms |
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| JOIN | 9,291 | 7,500 | **3,000** | < 5ms |
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| CTE | 8,037 | 7,700 | **1,000** | < 2ms |
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| Window | 3,705 | 3,000 | **1,500** | < 2ms |
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| INSERT | 4,319 | 4,000 | **3,000** | < 4ms |
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| COUNT | 1,065 | 765 | **500** | < 1ms |
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| Complex | 18,395 | 14,000 | **5,000** | < 8ms |
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## 검증 기준
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1. FiveSql2 test_sql1999: **43/43 ALL PASS** (회귀 없음)
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2. FiveSql2 test_basic_sql: **15/15 ALL PASS**
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3. 벤치마크: Phase A → 전체 평균 **-25%**, Phase B → 전체 평균 **-60%**
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4. Go test: **ALL PASS**
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## Appendix: 파일별 변경 맵
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_FiveSql2/src/
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├── TFiveSQL.prg ← A1: plan cache
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├── TSqlExecutor.prg ← A4: dbSelectArea, B1: column binding, B2: CTE in-mem
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├── TSqlExpr.prg ← A5: type fast-path, C1: register eval
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├── TSqlAgg.prg ← A2: FindColIdx cache, A3: SqlCoerceNum dedup
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├── TSqlSort.prg ← A2: FindColIdx cache, B3: sort key materialization
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├── TSqlFunc.prg ← helper optimizations
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├── TSqlLexer.prg ← (A1에서 캐시되므로 변경 불필요)
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├── TSqlParser2.prg ← (A1에서 캐시되므로 변경 불필요)
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└── TSqlDDL.prg ← (DML/DDL, 우선순위 낮음)
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hbrdd/dbf/
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└── dbf.go ← C2: GetRecord batch read
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hbrtl/
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└── database.go ← C2: dbGetRecord RTL
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```
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*"Premature optimization is the root of all evil,
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but late optimization is the root of all slowness." — SQLite source comment*
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