느린 데이터베이스 query를 어떻게 최적화하나요?

Question

Accepted Answer

**query plan부터 시작해, 가장 비싼 부분을 고치세요.** `EXPLAIN`/`EXPLAIN ANALYZE`로 데이터베이스가 실제로 무엇을 하는지 보고, 올바른 **index**를 추가하고, **N+1** query를 제거하고, 필요한 데이터만 select하세요.

## query plan 읽기

`EXPLAIN ANALYZE`는 실행 계획과 실제 시간을 보여줍니다. 큰 테이블에 대한 **Seq Scan**은 전형적인 경고 신호입니다:

```sql
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 42;
-- Seq Scan on orders  (cost=0.00..18500 rows=120)
--   Filter: (customer_id = 42)
--   rows removed by filter: 999880   ← 테이블 전체를 스캔!
```

## 올바른 index 추가

index는 full scan을 빠른 lookup으로 바꿉니다:

```sql
CREATE INDEX idx_orders_customer ON orders (customer_id);
-- 이제: Index Scan using idx_orders_customer  (cost=0.42..8.5 rows=120)
--   1,000,000행 스캔 → ~120행 lookup
```

index는 **쓰기에 비용**이 있습니다: 모든 INSERT/UPDATE가 index도 갱신해야 하므로, filter/join/sort하는 컬럼에 index를 — 모든 컬럼이 아니라. **composite** index `(customer_id, created_at)`는 `WHERE customer_id = ? ORDER BY created_at`를 하나의 구조로 처리합니다.

## N+1과 과다 조회 수정

**N+1 문제** — 목록을 위한 query 하나, 그 다음 각 행마다 하나 — 는 느림의 주요 원인입니다. eager loading, `JOIN`, 또는 배치 `IN (...)`으로 대체하세요:

```sql
-- N+1: 1 + 100 query
SELECT * FROM orders;            -- 그다음 order마다: SELECT * FROM users WHERE id = ?

-- 수정: 하나의 JOIN, 필요한 컬럼만
SELECT o.id, o.total, u.name
FROM orders o JOIN users u ON u.id = o.user_id;
```

또한 **필요한 컬럼만 select**하고(`SELECT *` 피하기) `LIMIT`/keyset pagination으로 **페이지네이션**하여 수백만 행을 절대 로드하지 마세요.

## 왜 중요한가

데이터베이스는 가장 흔한 병목입니다. plan을 읽으면 추측 대신 query가 *왜* 느린지 알 수 있고; 올바른 index, N+1 제거, 결과 집합 축소는 하드웨어 확장 없이도 초 단위 query를 밀리초 단위로 흔히 바꿉니다.