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SQL 최적화 마스터하기: 수석 QA 엔지니어가 엔터프라이즈 시스템에서 느린 쿼리를 가속화하는 접근법

발행: (2026년 2월 2일 오전 07:48 GMT+9)
5 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

초기 평가 및 데이터 수집

첫 번째 단계는 문제되는 쿼리를 식별하는 것입니다. 일반적으로 실행 계획을 검토하고 쿼리 성능을 프로파일링하는 작업을 포함합니다. EXPLAIN ANALYZE(PostgreSQL), EXPLAIN(MySQL) 또는 SQL Server의 Query Store와 같은 도구를 사용하여 쿼리 실행 흐름에 대한 자세한 인사이트를 수집합니다.

-- Example: Analyzing a slow query in PostgreSQL
EXPLAIN ANALYZE
SELECT customer_id, order_total
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-01';

이를 통해 순차 스캔, 비용이 높은 조인, 대용량 데이터 스캔과 같은 핫스팟을 확인할 수 있습니다. 목표는 전체 테이블 스캔, 누락된 인덱스, 비효율적인 조인 경로와 같은 병목 현상을 정확히 찾아내는 것입니다.

인덱스 전략

인덱스는 종종 첫 번째 공격 수단이 됩니다. WHERE, JOIN, ORDER BY 절에 사용되는 관련 컬럼에 인덱스가 있는지 확인하십시오.

-- Creating a composite index for filtering and sorting
CREATE INDEX idx_orders_orderdate_customerid
ON orders (order_date, customer_id);

과도한 인덱스는 쓰기 성능과 저장소에 영향을 줄 수 있으므로 피해야 합니다. EXPLAIN 계획을 사용해 인덱스가 효과적으로 활용되고 있는지 검증하십시오.

쿼리 재작성 및 최적화

SQL 쿼리를 재작성하면 상당한 성능 향상을 얻을 수 있습니다. 주요 기법은 다음과 같습니다.

  • 불필요한 서브쿼리 제거
  • 상관 검사를 위해 IN 대신 EXISTS 사용
  • SELECT * 대신 필요한 컬럼만 지정
  • 복잡한 조인 대신 윈도우 함수를 사용해 집계 수행
-- Example of rewriting a query with an EXISTS clause
SELECT c.customer_id, c.name
FROM customers c
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.customer_id
      AND o.order_date >= '2023-01-01'
);

대용량 테이블 파티셔닝

날짜와 같은 범위에 따라 테이블을 파티셔닝하면 데이터 스캔 범위를 제한해 쿼리 성능을 크게 개선할 수 있습니다.

-- Example: Range partitioning in PostgreSQL
CREATE TABLE orders (
    order_id SERIAL PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_total DECIMAL,
    order_date DATE
)
PARTITION BY RANGE (order_date);

CREATE PARTITION orders_2023
FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01');

파티션 프루닝을 통해 실행 중에 관련 데이터만 스캔됩니다.

모니터링 및 지속적인 개선

정기적인 성능 감사를 시행하고 pg_stat_statements 또는 SQL Server DMVs와 같은 모니터링 도구를 활용해 쿼리 성능 추세를 추적하십시오.

결론

느린 SQL 쿼리를 최적화하려면 다각적인 접근이 필요합니다—병목을 식별하기 위한 프로파일링, 전략적 인덱싱, 쿼리 재작성, 데이터 파티셔닝 등. 리드 QA 엔지니어로서 이러한 기술을 주도하면 기업 고객에게 신뢰성 있고 효율적인 데이터베이스 성능을 제공할 수 있으며, 궁극적으로 확장 가능하고 고성능 애플리케이션을 지원하게 됩니다.

일관된 검토, 테스트 및 튜닝은 변화하는 기업 시스템 환경에서 성능 좋은 데이터베이스 환경을 유지하는 데 필수적입니다.

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