스칼라 함수 호출의 실행 계획 최적화는 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 주요 최적화 포인트는 다음과 같습니다.

1. 통계 정보 활용: 데이터베이스는 스칼라 함수 호출과 관련된 컬럼의 데이터 분포 및 통계 정보를 활용하여 실행 계획을 최적화합니다. 이를 통해 데이터의 분포에 따라 최적의 실행 계획을 수립할 수 있습니다.

2. 인덱스 활용: 스칼라 함수 호출과 관련된 컬럼이 인덱스로 구성되어 있는 경우, 데이터베이스는 이를 활용하여 실행 계획을 최적화합니다. 따라서 적절한 인덱스가 구성되어 있는지가 실행 계획 최적화에 중요한 요소입니다.

3. 쿼리 재구성: 데이터베이스는 스칼라 함수 호출을 포함한 쿼리를 재구성하여 최적의 실행 계획을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 스칼라 함수 호출을 방지하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 최적화 과정을 통해 데이터베이스는 스칼라 함수 호출을 포함한 쿼리의 실행 계획을 최적화하여 성능을 극대화하며, 사용자에게 빠른 응답 시간을 제공할 수 있습니다.

참고문헌:

• https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/user-defined-functions/scalar-udf-optimization-considerations?view=sql-server-ver15