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SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스의 데이터를 조작하고 관리하는 데 필수적인 언어입니다. 데이터베이스를 통해 사용자들은 데이터를 생성(CRUD), 조회, 수정 및 삭제할 수 있으며, SQL은 관계형 데이터베이스(RDB)에 최적화되어 있습니다. 하지만 이러한 SQL 쿼리를 작성할 때는 성능을 고려해야 하며, 이를 통해 쿼리의 효율성을 높일 수 있습니다. 이번 글에서는 SQL 쿼리 최적화를 위한 기본 원칙에 대해 알아보겠습니다.

쿼리 성능 최적화를 위한 7가지 주의사항

효율적인 SQL 쿼리 작성을 위해 유념해야 할 몇 가지 중요한 지침이 있습니다. 이들은 데이터 처리 비용에 직접적인 영향을 미치므로, 신중하게 고려해야 합니다. 다음은 쿼리 성능 향상을 위해 지켜야 할 7가지 주의사항입니다.

1. 와일드카드 사용 자제

SQL 쿼리에서 와일드카드(%)는 데이터 검색 시 편리하지만, 과도하게 사용하면 전체 테이블 스캔이 발생할 수 있습니다. 이렇게 되면 성능이 저하되므로, 와일드카드의 사용을 줄이는 것이 좋습니다. 예를 들어, 다음과 같은 쿼리에서:

• 기존: SELECT * FROM emp WHERE first_name LIKE 'K%';
• 개선: SELECT * FROM emp WHERE first_name >= 'K' AND first_name < 'L';

2. 하위 쿼리 대신 JOIN 활용

하위 쿼리를 사용하면 쿼리 성능이 저하되는 경향이 있습니다. 이는 하위 쿼리가 먼저 실행되고 그 결과를 기반으로 다시 쿼리하는 방식 때문입니다. 대신 JOIN을 활용하면 성능이 개선됩니다. 예를 들어:

• 하위 쿼리: SELECT * FROM customer WHERE customer_ID IN (SELECT customer_ID FROM order WHERE order_date >= DATEADD(Day, -7, GETDATE()));
• JOIN 사용: SELECT DISTINCT c.* FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id WHERE o.order_date >= DATEADD(day, -7, GETDATE());

3. 전체 결과 대신 제한된 데이터 요청

대량의 데이터를 요청할 필요가 없을 경우, LIMIT 또는 TOP을 사용하여 반환되는 행 수를 제한하는 것이 좋습니다. 예를 들어:

• 기존: SELECT * FROM customers WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE order_date >= DATEADD(day, -90, GETDATE()));
• 개선: SELECT TOP 10 * FROM customers WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE order_date >= DATEADD(day, -90, GETDATE()));

4. SELECT * 사용 자제

많은 개발자가 흔히 사용하는 SELECT * 구문은 불필요한 데이터 검색을 초래할 수 있습니다. 필요한 열만을 선택하는 것이 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

5. IN 대신 EXISTS 사용

IN 구문은 내부적으로 전체 테이블 스캔을 발생시킬 수 있습니다. 대신 EXISTS 구문을 사용하면 성능이 향상됩니다. EXISTS는 서브쿼리의 결과 존재 여부를 확인합니다. 예시:

• 기존: SELECT * FROM dept a WHERE a.deptno IN (1000, 2000, 3000) AND EXISTS (SELECT 1 FROM emp b WHERE b.sal BETWEEN 500 AND 1300 AND b.deptno = a.deptno);

6. 데이터베이스 설계 최적화 및 정규화 준수

데이터베이스 설계를 최적화하고 정규화 원칙을 준수해야 합니다. 이를 통해 중복을 줄이고 데이터 무결성을 확보할 수 있으며, 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

7. 인덱스 활용

인덱스는 WHERE, JOIN, ORDER BY 구문에서 자주 사용되는 열에 대해 생성해야 합니다. 인덱스를 활용하면 데이터베이스 엔진이 필요한 행을 더욱 빠르게 찾을 수 있습니다.

EXPLAIN 명령어 활용

쿼리 성능을 향상시키기 위해 EXPLAIN 명령어를 활용하는 것이 중요합니다. EXPLAIN은 SQL 쿼리의 실행 계획을 분석하여 쿼리가 실행될 때 데이터베이스가 어떤 작업을 수행하는지 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 쿼리 최적화를 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

EXPLAIN 결과 분석하기

EXPLAIN의 출력 결과는 다음과 같은 정보를 제공합니다:

• id: 쿼리 내 단계의 순서
• select_type: 쿼리 유형 (예: 단순 SELECT, UNION 등)
• table: 접근하는 테이블의 이름
• type: 데이터 액세스 방법 (ALL, index 등)
• possible_keys: 사용할 수 있는 인덱스 목록
• key: 실제 사용된 인덱스
• key_len: 사용된 인덱스의 길이
• rows: 검색된 행 수
• extra: 추가 정보 (예: Using where 등)

정리하자면, SQL 쿼리 최적화는 데이터베이스 성능에 있어 중요한 요소입니다. 위의 지침들을 통해 쿼리를 개선하면, 응답 속도 저하와 시스템 리소스 낭비를 방지할 수 있습니다. 효율적으로 작성된 SQL 쿼리는 대량의 데이터를 다룰 때 성능을 극대화하고, 기업의 생산성 향상에도 기여합니다. 최적화된 쿼리를 통해 더 나은 데이터 관리 환경을 구축하시길 바랍니다.

자주 묻는 질문과 답변