데이터베이스 성능 튜닝과 쿼리 최적화
1. 문제 상황: 데이터베이스 속도 저하
운영 중인 서비스에서 데이터베이스 속도가 점점 느려지는 문제가 발생했다.
- 페이지 로딩 시간이 길어짐
- 대량의 데이터 처리 시 쿼리 실행 시간이 과도하게 소요됨
- DB 서버의 CPU 및 메모리 사용량 급증
- 동시에 여러 사용자가 접속할 경우 성능 저하 발생
이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 성능을 최적화하고, 쿼리를 효율적으로 작성할 필요가 있다.
2. 해결 과정: 데이터베이스 성능 튜닝 전략
2.1 인덱스 최적화
인덱스를 적절히 사용하면 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
1) 인덱스 기본 개념
인덱스는 특정 컬럼의 값을 기준으로 정렬하여 검색 속도를 향상시키는 데이터베이스 객체이다.
- PRIMARY KEY: 기본 키 인덱스
- UNIQUE INDEX: 중복을 허용하지 않는 인덱스
- COMPOSITE INDEX: 여러 개의 컬럼을 조합한 인덱스
- FULLTEXT INDEX: 텍스트 검색 최적화
2) 인덱스 적용 예제
인덱스가 없는 경우:
SELECT * FROM users WHERE email = 'user@example.com';
인덱스를 추가하여 검색 속도를 개선:
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
이제 동일한 쿼리를 실행하면 검색 속도가 훨씬 빨라진다.
2.2 쿼리 성능 최적화
쿼리를 최적화하면 실행 시간을 단축할 수 있다.
1) 불필요한 SELECT * 피하기
다음과 같이 전체 컬럼을 조회하는 대신 필요한 컬럼만 선택한다.
-- 비효율적인 쿼리
SELECT * FROM orders WHERE status = 'shipped';
-- 최적화된 쿼리
SELECT order_id, customer_id, ship_date FROM orders WHERE status = 'shipped';
2) 서브쿼리 대신 JOIN 사용
서브쿼리는 성능을 저하시킬 수 있으므로 JOIN으로 대체하는 것이 좋다.
-- 비효율적인 서브쿼리
SELECT name FROM customers WHERE id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE status = 'shipped');
-- 최적화된 JOIN 사용
SELECT customers.name
FROM customers
JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id
WHERE orders.status = 'shipped';
2.3 쿼리 실행 계획 확인
쿼리 실행 계획을 분석하면 성능 병목 지점을 찾을 수 있다.
1) MySQL에서 실행 계획 확인
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 'shipped';
2) PostgreSQL에서 실행 계획 확인
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE status = 'shipped';
결과를 분석하여 인덱스가 올바르게 사용되고 있는지 확인해야 한다.
2.4 캐싱을 활용한 성능 개선
반복적으로 실행되는 쿼리는 캐싱하여 성능을 향상시킬 수 있다.
1) 애플리케이션 레벨 캐싱
- Redis 또는 Memcached를 사용하여 자주 조회하는 데이터를 캐싱
SET user_123_profile "JSON 데이터";
GET user_123_profile;
2) MySQL 쿼리 캐시 활용
SET GLOBAL query_cache_size = 1048576;
2.5 데이터베이스 파티셔닝
대량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 파티셔닝을 사용할 수 있다.
1) 범위 파티셔닝
CREATE TABLE orders_2024 PARTITION OF orders
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');
2) 해시 파티셔닝
CREATE TABLE users PARTITION BY HASH(id);
3. 최종 정리
데이터베이스 성능 튜닝을 통해 속도를 개선하고 서버 부하를 줄일 수 있다.
핵심 요약:
- 적절한 인덱스를 추가하여 검색 속도 향상
- 불필요한 SELECT * 피하고 JOIN을 활용하여 최적화
- 쿼리 실행 계획(EXPLAIN)으로 병목 현상 분석
- Redis, Memcached 등 캐싱 도입
- 파티셔닝을 활용하여 대용량 데이터 효율적으로 관리
이러한 전략을 적용하면 데이터베이스의 성능을 극대화할 수 있다.