📊 5. 성능 최적화 & 트러블슈팅 (빠른 쿼리 = 좋은 개발자)

대용량 데이터를 처리할 때 속도가 느려지는 문제를 경험한 적 있나요? 쿼리 성능 최적화는 데이터베이스를 다루는 개발자에게 필수적인 기술입니다. 이번 글에서는 실행 계획 분석, 인덱스 최적화, 조인 및 서브쿼리 비교, 성능 테스트 방법을 쉽게 설명해볼게요! 😊

 

1. 실행 계획(EXPLAIN PLAN) 분석하기

SQL을 실행할 때 데이터베이스가 어떤 방식으로 데이터를 가져오는지 알고 싶다면? EXPLAIN PLAN을 사용하면 됩니다!

🔹 실행 계획이란?

• SQL 문이 실행될 때 어떤 순서로 데이터를 처리하는지 보여주는 정보입니다.
• 테이블 조회 방식, 조인 순서, 인덱스 사용 여부 등을 확인할 수 있습니다.

🔹 실행 계획 확인 방법 (Oracle 기준)

EXPLAIN PLAN FOR
SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;

SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

🔹 실행 계획에서 확인해야 할 요소

• FULL TABLE SCAN: 인덱스를 사용하지 않고 전체 테이블을 검색하는 경우 → 성능 저하 가능
• INDEX SCAN: 인덱스를 사용하여 데이터를 검색하는 경우 → 더 빠름!
• JOIN METHOD: NESTED LOOP, HASH JOIN 등 조인 방식 확인

 

2. 인덱스 사용법 최적화

인덱스(Index)를 적절히 사용하면 조회 속도를 획기적으로 개선할 수 있어요. 하지만 잘못된 인덱스 사용은 오히려 성능을 떨어뜨릴 수도 있습니다!

🔹 인덱스란?

• 테이블의 특정 컬럼에 대해 미리 정렬된 데이터 구조를 만들어 검색 속도를 높이는 기능

🔹 인덱스 최적화 방법

✅ WHERE 절에 자주 사용되는 컬럼에 인덱스 생성

CREATE INDEX idx_emp_dept ON employees(department_id);

✅ 중복 값이 많지 않은 컬럼에 사용하기 (선택도가 높은 컬럼) ✅ 불필요한 인덱스 남발하지 않기 (INSERT/UPDATE 성능 저하 가능)

TIP: ANALYZE TABLE을 활용해 인덱스 통계를 분석할 수도 있어요!

 

3. 조인(JOIN)과 서브쿼리(SUBQUERY) 성능 비교

조인과 서브쿼리는 비슷한 결과를 가져오지만, 성능 차이가 날 수 있어요. 일반적으로 조인이 서브쿼리보다 빠른 경우가 많습니다.

🔹 서브쿼리보다 조인이 빠른 이유?

• 서브쿼리는 각 행마다 한 번씩 실행될 수 있어 비효율적
• 조인은 데이터베이스가 최적화할 수 있는 기회가 더 많음

🔹 조인 vs 서브쿼리 예제

❌ 서브쿼리 사용 (느릴 가능성 있음)

SELECT * FROM employees
WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1000);

✅ 조인 사용 (일반적으로 더 빠름)

SELECT e.*
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.location_id = 1000;

TIP: 하지만 작은 데이터셋에서는 서브쿼리도 괜찮아요! 상황에 맞게 사용하세요. 😊

 

4. 데이터 양 증가 시 성능 테스트

데이터가 많아지면 기존 쿼리가 느려질 수도 있어요. 이를 방지하려면 성능 테스트를 수행하는 것이 중요합니다!

🔹 성능 테스트 방법

✅ 샘플 데이터가 아닌 대량 데이터를 준비하기 ✅ 실제 운영 환경과 비슷한 환경에서 테스트하기 ✅ 다양한 데이터 조건에서 실행 시간 비교하기 ✅ AUTOTRACE를 활용하여 실행 계획 및 성능 분석하기

SET AUTOTRACE ON;
SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;

 

 

📌 마무리: 좋은 개발자는 빠른 쿼리를 작성한다!

✔ EXPLAIN PLAN을 사용하여 실행 계획을 분석하세요! ✔ 인덱스를 적절히 활용하면 조회 속도를 대폭 개선할 수 있어요. ✔ 조인을 활용하면 서브쿼리보다 성능이 좋을 가능성이 높습니다. ✔ 성능 테스트를 통해 실제 데이터 증가 시 문제를 미리 발견하세요!

데이터베이스 성능 최적화를 신경 쓰면, 더 빠르고 효율적인 서비스를 만들 수 있습니다. 🚀