📌 PostgreSQL로 시작하는 데이터베이스 관리: 이론과 실습 - 고급 SQL과 인덱스 최적화

📌 PostgreSQL로 시작하는 데이터베이스 관리: 이론과 실습

2.2 고급 SQL과 인덱스 최적화

PostgreSQL에서 기본 SQL을 익혔다면, 이제 더 효율적인 데이터 처리와 성능 최적화를 위한 고급 SQL 기법을 배워야 합니다.
이번 글에서는 JOIN, 서브쿼리, 윈도우 함수 등 고급 SQL 기능과 인덱스를 활용한 성능 최적화 방법을 다뤄보겠습니다.

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2.2.1 고급 SQL 개요

SQL의 고급 기능을 활용하면 대량의 데이터를 빠르게 조회하고,
복잡한 관계형 데이터 모델을 효과적으로 다룰 수 있습니다.

✅ 이번 글에서 다룰 내용

🔹 JOIN (조인)과 서브쿼리
🔹 윈도우 함수(Window Functions)
🔹 인덱스(Index) 활용 및 최적화
🔹 쿼리 실행 계획 분석 (EXPLAIN ANALYZE)

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2.2.2 JOIN과 서브쿼리 활용

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PostgreSQL에서는 JOIN(조인) 을 사용하여 여러 테이블의 데이터를 결합할 수 있습니다.
또한 서브쿼리(Subquery) 를 활용하면 복잡한 쿼리를 효과적으로 구성할 수 있습니다.

🔹 INNER JOIN (내부 조인)

INNER JOIN은 두 테이블에서 공통된 데이터만 반환합니다.

SELECT users.name, orders.amount
FROM users
INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

✅ users 테이블과 orders 테이블을 id와 user_id 기준으로 조인

🔹 LEFT JOIN (왼쪽 조인)

LEFT JOIN은 왼쪽 테이블의 모든 데이터를 반환하며, 일치하는 데이터가 없는 경우 NULL을 반환합니다.

SELECT users.name, orders.amount
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

🔹 서브쿼리 (Subquery) 활용

서브쿼리는 쿼리 안에서 또 다른 쿼리를 실행하는 방식입니다.

SELECT name, email 
FROM users 
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 100);

✅ 100달러 이상 주문한 사용자만 조회

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2.2.3 윈도우 함수(Window Functions)

윈도우 함수는 행(row) 간의 관계를 기반으로 추가적인 정보를 계산하는 데 사용됩니다.
예를 들어, 누적 합계, 순위, 이동 평균 등을 계산할 때 사용됩니다.

🔹 RANK()와 DENSE_RANK()

RANK()와 DENSE_RANK()는 데이터를 특정 기준으로 정렬하고 순위를 매깁니다.

SELECT name, amount,
       RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS ranking,
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS dense_ranking
FROM orders;

🔹 SUM() OVER()를 활용한 누적 합계

SUM() OVER()를 사용하면 특정 그룹 내에서 누적 합계를 구할 수 있습니다.

SELECT name, amount, 
       SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at) AS running_total
FROM orders;

✅ PARTITION BY를 사용하여 사용자별 누적 합계를 계산

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2.2.4 인덱스(Index) 활용 및 최적화

데이터가 많아질수록 쿼리 성능을 높이기 위해 인덱스가 필수적입니다.
PostgreSQL에서는 B-TREE, HASH, GIN, GiST, BRIN 등 다양한 인덱스를 지원합니다.

🔹 기본 B-TREE 인덱스 생성

PostgreSQL에서 가장 일반적으로 사용되는 인덱스는 B-TREE 인덱스입니다.

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

✅ email 컬럼에 인덱스를 생성하여 검색 속도를 향상

🔹 HASH 인덱스 (고유 값 검색 최적화)

해시 인덱스는 고유한 값 검색에 최적화되어 있습니다.

CREATE INDEX idx_users_id ON users USING HASH (id);

✅ USING HASH를 사용하여 해시 인덱스를 생성

🔹 GIN 인덱스 (JSON, 배열 검색 최적화)

PostgreSQL은 JSON, 배열 등의 복잡한 데이터 타입을 효율적으로 검색하기 위해 GIN 인덱스를 지원합니다.

CREATE INDEX idx_users_json ON users USING GIN (jsonb_column);

✅ JSONB 데이터를 빠르게 검색 가능

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2.2.5 EXPLAIN ANALYZE를 활용한 쿼리 최적화

PostgreSQL에서 쿼리 성능을 분석하고 최적화하려면 EXPLAIN ANALYZE를 활용해야 합니다.

🔹 실행 계획 확인 (EXPLAIN)

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

✅ 실행 계획을 확인하여 인덱스가 사용되는지 확인

🔹 실행 시간 분석 (EXPLAIN ANALYZE)

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

✅ 실행 시간과 실제 성능을 분석하여 쿼리 최적화 가능

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2.2.6 결론: 고급 SQL을 활용한 성능 최적화

✅ JOIN과 서브쿼리를 활용하여 데이터를 효과적으로 조작 가능
✅ 윈도우 함수(Window Functions)를 사용하면 강력한 데이터 분석 기능 제공
✅ 인덱스(Index)를 적절히 활용하면 검색 성능이 크게 향상됨
✅ EXPLAIN ANALYZE를 사용하여 실행 계획을 분석하고 최적화 가능

이제 PostgreSQL에서 고급 SQL을 활용하는 방법을 익혔습니다!
다음 글에서는 트랜잭션과 동시성 제어를 다루겠습니다. 🚀

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🔎 다음 글 예고: 트랜잭션과 동시성 제어

📌 다음 편: 2.3 트랜잭션과 동시성 제어

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이제 PostgreSQL의 고급 SQL과 성능 최적화에 대한 글이 완성되었습니다!
다음 글에서는 트랜잭션과 동시성 제어를 다루겠습니다. 🚀😊