SQL 쿼리 최적화는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 의 성능을 향상시키는 데 중요합니다. 쿼리 최적화의 목표는 쿼리를 실행하는 가장 효율적인 방법을 찾아 응답 시간을 줄이고 리소스 소비를 최소화하며 데이터베이스 애플리케이션의 성능을 향상시키는 것입니다.
관계형 데이터베이스는 방대한 양의 데이터를 처리하므로 이를 효율적으로 처리하는 것은 고성능 애플리케이션을 유지하는 데 중요합니다. 잘못 설계되고 작성된 SQL 쿼리는 애플리케이션 속도를 저하시키고 과도한 시스템 리소스를 소비할 수 있으므로 사용자 경험에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. SQL 쿼리 최적화 기술을 이해하고 적용하면 데이터를 효율적이고 빠르게 관리하고 검색하는 RDBMS의 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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데이터베이스 엔진의 역할
데이터베이스 엔진은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 처리하고 관리하는 역할을 하는 RDBMS의 핵심입니다. SQL 문을 해석하고, 실행 계획을 생성하고, 스토리지에서 데이터를 가장 효율적으로 가져와서 쿼리 최적화에서 중요한 역할을 합니다.
쿼리를 제출하면 데이터베이스 엔진의 쿼리 최적화 프로그램이 SQL 문을 하나 이상의 실행 계획으로 변환합니다. 이러한 계획은 쿼리를 처리하는 다양한 방법을 나타내며 최적화 프로그램은 I/O 및 CPU 사용량과 같은 비용 추정을 기반으로 가장 적합한 방법을 선택합니다. 이 프로세스를 쿼리 컴파일이라고 하며, 구문 분석, 최적화 및 원하는 실행 계획 생성으로 구성됩니다.
선택한 실행 계획은 데이터베이스 엔진이 SQL 문에서 요청한 데이터에 액세스하고, 필터링하고, 반환하는 방법을 정의합니다. 효율적인 실행 계획은 리소스 소비를 최소화하고, 응답 시간을 단축하며, 더 나은 애플리케이션 성능을 제공해야 합니다.
성능 병목 현상을 식별하는 방법
SQL 쿼리에서 성능 병목 현상을 식별하는 것은 성능을 최적화하는 데 중요합니다. 다음 기술은 쿼리 성능이 저하될 수 있는 영역을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 쿼리 실행 계획 분석: 실행 계획은 SQL 쿼리를 실행하기 위해 데이터베이스 엔진에서 수행하는 작업을 시각적으로 표현합니다. 실행 계획을 검토하면 테이블 스캔, 비용이 많이 드는 조인 또는 불필요한 정렬 작업과 같은 잠재적인 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 이는 쿼리나 데이터베이스 스키마를 수정하여 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 프로파일러 및 진단 도구 사용: 많은 RDBMS는 응답 시간, CPU 사용량, 메모리 소비 및 디스크 I/O와 같은 KPI(핵심 성과 지표)를 측정하여 SQL 쿼리 성능을 모니터링하는 데 도움이 되는 내장 프로파일러 및 진단 도구를 제공합니다. . 이러한 통찰력을 통해 문제가 있는 쿼리를 정확히 찾아내고 성능 문제를 해결할 수 있습니다.
- 데이터베이스 지표 검사: 동시 연결 수, 쿼리 실행 속도, 버퍼 풀 사용량과 같은 데이터베이스 성능 지표를 모니터링하면 RDBMS 상태에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있으며 성능 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 애플리케이션 성능 프로파일링: AppDynamics APM 또는 New Relic과 같은 애플리케이션 성능 프로파일링 도구를 사용하면 응답 시간, 처리 속도, 애플리케이션 추적과 같은 주요 지표를 캡처하여 데이터베이스 성능과 애플리케이션 동작의 상관 관계를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 성능이 느린 쿼리를 감지하고 병목 현상을 일으키는 특정 코드 세그먼트를 찾을 수 있습니다.
- 로드 테스트 수행: 로드 테스트는 동시 사용자 및 트랜잭션을 시뮬레이션하여 RDBMS에 스트레스를 가하고 잠재적인 확장성 문제 또는 성능 병목 현상을 드러내는 데 도움이 됩니다. 부하 테스트 결과를 분석하여 SQL 쿼리의 약점을 식별하고 필요한 최적화를 구현할 수 있습니다.
SQL 쿼리의 성능 병목 현상을 식별하고 해결함으로써 실행을 효과적으로 최적화하고 데이터베이스 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
쿼리 디자인 모범 사례
효율적인 SQL 쿼리를 설계하는 것은 관계형 데이터베이스에서 최적의 성능을 달성하기 위한 첫 번째 단계입니다. 다음 모범 사례를 따르면 데이터베이스 시스템의 응답성과 확장성을 향상할 수 있습니다.
- 와일드카드를 사용하는 대신 특정 열 선택: SELECT 문을 작성할 때 테이블의 모든 열을 가져오기 위해 별표(*) 와일드카드를 사용하지 마세요. 대신, 검색해야 하는 열을 지정하십시오. 이렇게 하면 데이터베이스에서 클라이언트로 전송되는 데이터의 양이 줄어들고 불필요한 리소스 사용이 최소화됩니다.
하다:SELECT column1, column2, column3 FROM table_name;하지 마세요:SELECT * FROM table_name;
- 하위 쿼리 사용 최소화: 하위 쿼리를 신중하게 사용하지 않으면 SQL 쿼리의 성능이 저하될 수 있습니다. 중첩된 쿼리의 오버헤드를 피하기 위해 가능할 때마다 JOIN 작업이나 임시 테이블을 선택하십시오.
하다:SELECT t1.column1, t2.column2 FROM table1 AS t1 JOIN table2 AS t2 ON t1.ID = t2.ID;하지 말아야 할 것:SELECT column1, (SELECT column2 FROM table2 WHERE table1.ID = table2.ID) FROM table1;
- WHERE 절의 강력한 활용: WHERE 절을 사용하여 소스에서 불필요한 데이터를 필터링합니다. 이렇게 하면 쿼리에서 반환되는 레코드 수가 크게 줄어들어 성능이 더 빨라질 수 있습니다.
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = 'some_value';- 효율적인 JOIN 작업 선택: 데이터베이스 시스템에 적합한 JOIN 유형을 선택하세요. INNER JOIN은 두 테이블 모두에서 일치하는 행만 반환하므로 일반적으로 OUTER JOIN보다 빠릅니다. CROSS JOIN은 리소스 집약적일 수 있는 대규모 데카르트 곱을 생성하므로 가능하면 피하세요.
- 페이지 매김 구현: 단일 쿼리로 큰 결과 집합을 가져오면 메모리 사용량이 늘어나고 성능이 저하될 수 있습니다. 필요에 따라 더 작은 데이터 청크를 가져오려면 LIMIT 및 OFFSET 절을 사용하여 페이지 매김을 구현하세요.
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE some_condition ORDER BY column3 LIMIT 10 OFFSET 20;- 집계 함수를 현명하게 사용하세요. COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX 등의 집계 함수는 WHERE 절에서 적절한 인덱스와 필터링 조건을 사용하여 최적화할 수 있습니다. 이렇게 하면 쿼리 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
인덱스 및 실행 계획 사용
인덱스와 실행 계획은 SQL 쿼리 최적화에서 중요한 역할을 합니다. 목적과 사용법을 이해하면 RDBMS를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 적절한 인덱스 활용: 인덱스는 테이블의 특정 행과 열에 대한 더 빠른 액세스를 제공하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. WHERE 절, JOIN 연산, ORDER BY 절에서 자주 사용되는 컬럼에 인덱스를 생성합니다. 인덱스가 너무 많으면 업데이트 및 삽입의 오버헤드가 증가할 수 있으므로 장단점에 유의하세요.
- 실행 계획 분석: 실행 계획은 쿼리를 실행하기 위해 데이터베이스 엔진에서 수행하는 단계와 작업을 시각적으로 표현한 것입니다. 실행 계획을 분석하면 성능 병목 현상을 식별하고 적절한 최적화를 구현할 수 있습니다. 실행 계획은 종종 테이블 스캔, 인덱스 사용 및 조인 방법에 대한 통찰력을 보여줍니다.
- 통계 업데이트 및 실행 계획 재컴파일: 데이터베이스 엔진은 테이블에 대한 통계 및 메타데이터를 사용하여 최적의 실행 계획을 생성합니다. 통계를 최신 상태로 유지하면 성능이 향상될 수 있습니다. 마찬가지로 실행 계획을 수동으로 다시 컴파일하면 특히 기본 데이터, 스키마 또는 SQL Server 설정이 변경된 경우 상당한 성능 이점을 얻을 수 있습니다.
힌트를 사용하여 쿼리 최적화
쿼리 힌트는 특정 쿼리를 실행하는 방법에 대해 데이터베이스 엔진을 안내하는 SQL 쿼리에 포함된 지시문 또는 지침입니다. 실행 계획에 영향을 미치거나, 특정 인덱스를 선택하거나, 데이터베이스 최적화 프로그램의 기본 동작을 재정의하는 데 사용할 수 있습니다. 쿼리 힌트는 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있으므로 철저한 테스트 후에만 사용하십시오. 쿼리 힌트의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 인덱스 힌트: 이 힌트는 데이터베이스 엔진이 쿼리의 특정 테이블에 대해 특정 인덱스를 사용하도록 지시합니다. 이는 최적화 프로그램이 보다 효율적인 인덱스를 사용하도록 하여 쿼리 실행 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
SELECT column1, column2 FROM table_name WITH (INDEX(index_name)) WHERE column3 = 'some_value';- JOIN 힌트: JOIN 힌트는 중첩 루프, 해시 조인 또는 병합 조인과 같이 사용할 JOIN 메서드에 대한 최적화 프로그램을 안내합니다. 이는 최적화 프로그램에서 선택한 기본 JOIN 방법이 최적이 아닌 경우에 도움이 될 수 있습니다.
SELECT column1, column2 FROM table1 INNER LOOP JOIN table2 ON table1.ID = table2.ID;- 병렬성 힌트: 병렬성 힌트를 사용하면 특정 쿼리에 대해 데이터베이스 엔진에서 사용하는 병렬성 수준을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 리소스 할당을 미세 조정하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = 'some_value' OPTION (MAXDOP 4);쿼리 힌트는 특정 쿼리를 최적화하는 데 도움이 될 수 있지만 때로는 최적이 아니거나 불안정한 동작으로 이어질 수 있으므로 주의 깊게 철저한 분석 후에 사용해야 합니다. 상황에 가장 적합한 접근 방식을 결정하려면 힌트가 있거나 없는 상태에서 항상 쿼리를 테스트하세요.
적절하게 설계된 데이터베이스 스키마, 효율적인 SQL 쿼리 및 적절한 인덱스 사용은 관계형 데이터베이스에서 최적의 성능을 달성하는 데 중요한 요소입니다. 그리고애플리케이션을 더욱 빠르게 구축 하려면 확장 가능한 웹, 모바일 및 백엔드 애플리케이션을 쉽게 생성할 수 있는 AppMaster 의 코드 없는 플랫폼을 사용하는 것이 좋습니다.
프로파일러 및 진단 도구를 사용하여 쿼리 성능 분석
SQL 쿼리를 최적화하려면 성능 특성에 대한 깊은 이해가 필요하며, 이는 다양한 프로파일링 및 진단 도구를 사용하여 분석할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 쿼리 실행, 리소스 사용량 및 잠재적인 문제에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 병목 현상을 효과적으로 식별하고 해결할 수 있습니다. 여기에서는 SQL 쿼리 성능을 분석하기 위한 몇 가지 필수 도구와 기술에 대해 설명합니다.
SQL Server 프로파일러
SQL Server Profiler는 Microsoft SQL Server에서 사용할 수 있는 강력한 진단 도구입니다. 이를 통해 SQL Server 인스턴스에서 발생하는 이벤트를 모니터링 및 추적하고, 개별 SQL 문에 대한 데이터를 캡처하고, 성능을 분석할 수 있습니다. 프로파일러는 느리게 실행되는 쿼리를 찾고, 병목 현상을 식별하고, 잠재적인 최적화 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다.
Oracle SQL 추적 및 TKPROF
Oracle 데이터베이스에서 SQL Trace는 개별 SQL 문에 대한 성능 관련 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 이는 원시 추적 데이터를 보다 읽기 쉬운 형식으로 형식화하는 TKPROF 유틸리티로 분석할 수 있는 추적 파일을 생성합니다. TKPROF에서 생성된 보고서는 각 SQL 문에 대한 실행 계획, 경과 시간 및 리소스 사용량에 대한 자세한 정보를 제공하며, 이는 문제가 있는 쿼리를 식별하고 최적화하는 데 매우 유용할 수 있습니다.
MySQL 성능 스키마 및 쿼리 분석기
MySQL 성능 스키마는 MySQL 서버의 성능 문제를 프로파일링하고 진단하기 위한 도구를 제공하는 스토리지 엔진입니다. 쿼리 실행, 리소스 활용 등 다양한 성능 관련 이벤트에 대한 정보를 캡처합니다. 그런 다음 성능 스키마 데이터를 쿼리하고 분석하여 성능 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 또한 MySQL Enterprise Monitor의 일부인 MySQL Query Analyser는 쿼리 성능에 대한 통찰력을 제공하고 문제가 있는 쿼리를 식별하는 데 도움이 되는 그래픽 도구입니다. 실시간 쿼리 활동을 모니터링하고 실행 계획을 분석하며 최적화를 위한 권장 사항을 제공합니다.
설명하고 분석하라
대부분의 RDBMS는 쿼리 실행 계획을 분석하기 위해 EXPLAIN 명령을 제공합니다. EXPLAIN 명령은 데이터베이스 엔진이 특정 SQL 쿼리를 처리하는 방법에 대한 통찰력을 제공하여 작업, 실행 순서, 테이블 액세스 방법, 조인 유형 등을 보여줍니다. PostgreSQL 에서 EXPLAIN ANALYZE 사용하면 실제 실행 시간, 행 수 및 기타 런타임 통계에 대한 추가 정보가 제공됩니다. EXPLAIN 명령의 출력을 이해하면 비효율적인 조인이나 전체 테이블 스캔과 같은 문제가 있는 영역을 인식하고 최적화 노력을 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다.
일반적인 SQL 쿼리 최적화 패턴
더 나은 성능을 위해 SQL 쿼리에 다양한 최적화 패턴을 적용할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 패턴은 다음과 같습니다.
상호 연관된 하위 쿼리를 조인으로 다시 작성
상관 하위 쿼리는 외부 쿼리의 각 행에 대해 한 번씩 실행되므로 성능 저하의 중요한 원인이 될 수 있습니다. 상관 하위 쿼리를 일반 또는 측면 조인으로 다시 작성하면 실행 시간이 크게 향상되는 경우가 많습니다.
IN 절을 EXISTS 또는 JOIN 연산으로 바꾸기
IN 절을 사용하면 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 성능이 최적이 아닐 수 있습니다. IN 절을 EXISTS 하위 쿼리 또는 JOIN 작업으로 바꾸면 데이터베이스 엔진이 인덱스 및 기타 최적화 기술을 더 잘 활용할 수 있으므로 SQL 쿼리를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
WHERE 절에서 인덱스 친화적 술어 사용
인덱스는 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있지만 SQL 쿼리가 인덱스를 적절하게 사용하도록 설계된 경우에만 효과적입니다. WHERE 에서 인덱스 친화적인 조건자(사용 가능한 인덱스를 사용하여 효과적으로 평가할 수 있는 조건)를 사용하는지 확인하세요. 여기에는 인덱스된 열 활용, 적절한 비교 연산자 사용, 인덱스 사용을 방해하는 함수나 표현식 방지가 포함될 수 있습니다.
복잡한 계산을 위한 구체화된 뷰 생성
구체화된 뷰는 쿼리 결과를 저장하며 자주 액세스하지만 거의 업데이트되지 않는 복잡한 계산 또는 집계의 출력을 캐시하는 데 사용할 수 있습니다. 구체화된 뷰를 활용하면 읽기 작업이 많은 워크로드의 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
최적화와 유지 관리성의 균형
SQL 쿼리를 최적화하는 것은 우수한 데이터베이스 성능을 달성하는 데 중요하지만 최적화와 유지 관리성의 균형을 유지하는 것도 중요합니다. 과도한 최적화는 코드를 복잡하고 이해하기 어렵게 만들어 유지 관리, 디버그 및 수정을 어렵게 만듭니다. 최적화와 유지 관리성의 균형을 맞추려면 다음을 고려하세요.
- 영향 측정: 성능에 큰 영향을 미치는 쿼리에 최적화 노력을 집중하세요. 프로파일링 및 진단 도구를 사용하여 가장 문제가 있는 쿼리를 식별하고, 중요한 시스템 기능에 영향을 미치거나 성능 향상 가능성이 가장 큰 쿼리의 우선 순위를 지정합니다.
- 증분식 최적화 : 쿼리를 최적화할 때 증분 변경을 수행하고 각 변경 후 성능 향상을 측정합니다. 이 접근 방식은 가장 중요한 이점을 제공하는 특정 최적화를 식별하는 데 도움이 되며 쿼리가 여전히 올바른 결과를 반환하는지 확인할 수 있습니다.
- 코드 가독성 유지 : SQL 쿼리를 읽기 쉽고 체계적으로 유지하세요. 적용한 최적화로 인해 쿼리 목적이 모호해지거나 다른 개발자가 이해하기가 더 어려워지지 않는지 확인하세요.
- 최적화 문서화 : SQL 쿼리에 최적화를 적용할 때 변경 사항을 문서화하고 그 이유를 설명합니다. 이를 통해 다른 팀 구성원이 최적화를 더 쉽게 이해할 수 있고 나중에 쿼리를 수정할 때 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
최적화와 유지 관리 가능성 사이의 올바른 균형을 찾으면 관계형 데이터베이스와 애플리케이션이 원하는 성능을 제공하는 동시에 유연성, 유지 관리 및 향후 변경 사항에 대한 적응성을 유지할 수 있습니다.
