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⚡️ 쿼리 성능 80% 향상시킨 숨은 SQL 패턴

octo54 2025. 6. 9. 10:19
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⚡️ 쿼리 성능 80% 향상시킨 숨은 SQL 패턴

대규모 사용자 데이터를 다루는 대시보드 환경에서 한 SQL 쿼리의 실행 시간이 60초 이상 걸리며 성능 병목이 발생했습니다.
인덱스 튜닝, 캐시 설정, 데이터 샤딩 등 다양한 방법을 써봤지만 큰 차이는 없었고, 결국 구조적 접근이 필요하다는 것을 깨달았습니다.


🎯 문제의 본질: 집계 전에 변환

복잡한 쿼리는 종종 JOIN, 집계, 연산이 한꺼번에 이뤄지는 경우가 많습니다.
예를 들어 아래와 같은 쿼리는 다음과 같은 단점이 있습니다:

🔻 느린 쿼리 예시

SELECT region,
       AVG(DATE_PART('day', CURRENT_DATE - MAX(order_date))) AS avg_days_since
FROM orders
JOIN users USING(user_id)
GROUP BY region, user_id;
  • JOIN과 GROUP BY가 중첩되어 있어 DB 옵티마이저가 최적 실행 계획을 만들기 어렵습니다.
  • DATE_PART 등의 함수 연산이 집계 내부에서 수행되어 부하가 큽니다.

✅ 해결 전략: 연산 분리 (CTE 사용)

✅ 빠른 쿼리 예시

WITH latest_purchase AS (
  SELECT user_id, MAX(order_date) AS last_purchase, region
  FROM orders
  JOIN users USING(user_id)
  GROUP BY user_id, region
)
SELECT region,
       AVG(DATE_PART('day', CURRENT_DATE - last_purchase)) AS avg_days_since
FROM latest_purchase
GROUP BY region;

💡 구조적 이점

단계 처리 내용

WITH 절 사용자별 최근 주문일을 먼저 계산하여 결과 단순화
메인 쿼리 region별 평균 계산만 수행, 더 빠른 집계 가능

이처럼 연산을 단계별로 분리하면 데이터베이스가 각 스텝을 더 최적화된 방식으로 처리할 수 있어 성능이 눈에 띄게 향상됩니다.


🧠 추가 팁: CTE 최적화할 때 체크리스트

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  • EXPLAIN ANALYZE로 실제 실행 계획 비교하기
  • 집계 전에 WHERE 조건으로 레코드 수 줄이기
  • CTE 내부에 불필요한 열 제거
  • 자주 쓰는 중간 테이블은 뷰(View)로 등록 고려

📈 실제 효과

  • 이 방법을 적용한 후, 기존 쿼리의 평균 응답 시간이 45초 → 6초로 단축됨
  • 동일 구조로 다른 보고서 쿼리에도 재활용 가능
  • 병목 없는 실시간 대시보드로 확장 가능

 

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