⚡ 쿼리 최적화 개요

• 쿼리 최적화는 데이터베이스 성능을 개선하기 위한 과정.
• 복잡한 쿼리를 효율적으로 실행하여 응답 시간을 줄이고, 서버 자원 소모를 최소화.

🔍 인덱스 활용

• 인덱스는 테이블 내 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 도와주는 데이터 구조.
• 주요 인덱스 종류
  • B-Tree: 기본 인덱스, 대부분의 쿼리에서 유용.
  • Hash: 해시 기반 인덱스, = 연산자에 최적화.
  • GiST: 공간적 검색 및 복잡한 쿼리에 유용.
  • GIN: Full-text 검색 및 배열, JSON 데이터에 유용.
• 인덱스 사용 시 주의사항
  • 너무 많은 인덱스를 생성하면 쓰기 성능에 악영향을 미침.
  • 자주 조회되는 컬럼에 인덱스를 추가하는 것이 좋음.

📝 EXPLAIN으로 실행 계획 분석

• EXPLAIN 명령어를 사용해 쿼리 실행 계획을 분석.
  • EXPLAIN: 쿼리가 어떻게 실행될지에 대한 정보를 제공.
  • EXPLAIN ANALYZE: 실제 실행 시간을 포함한 실행 계획을 반환.
• 실행 계획 분석 주요 항목
  • Seq Scan: 전체 테이블을 순차적으로 검색 (비효율적일 수 있음).
  • Index Scan: 인덱스를 사용하여 빠르게 데이터를 조회.
  • Nested Loop: 중첩된 반복문을 통해 데이터를 찾음 (성능에 영향 있을 수 있음).

🛠️ 쿼리 성능 개선 기법

1. JOIN 최적화
   • 적절한 인덱스를 사용하여 조인의 성능을 향상시킬 수 있음.
   • 조인 순서를 변경하면 성능에 영향을 미칠 수 있음.
2. 서브쿼리 최적화
   • 서브쿼리 대신 조인을 사용하여 성능을 개선할 수 있음.
   • 서브쿼리에서 결과를 미리 계산하고 메인 쿼리와 결합하는 방식 고려.
3. WHERE 절 최적화
   • 자주 조회되는 조건에 인덱스를 사용하고, 불필요한 조건을 제거하여 쿼리를 단순화.
   • 부하가 큰 함수 (예: LOWER(), TO_DATE())는 필터링 전에 처리하지 않도록.
4. LIMIT 사용
   • 불필요한 데이터 조회를 방지하기 위해 LIMIT을 사용.
   • 대량의 데이터를 처리할 필요가 없는 경우, 조회되는 데이터의 범위를 제한.

💡 주의할 점