검색시 필요한 컬럼만 검색하면 리소스를 절약하는 것을 물론, 불필요한 작업을 수행하지 않아도 되어 검색과 처리 시간이 단축되기 때문에 네트워크 부하를 감소시킬 수 있습니다. LIMIT을 이용해 반환되는 행의 수를 제한하면 서버가 불필요한 작업을 수행하지 않아도 되기 때문에 실행시간을 단축시켜 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그 외에도 자원 절약을 할 수 있는 DISTINCT 문, 검색 정확성을 향상시키기 위해 와일드 카드를 문장의 끝에서만 사용하는 등의 방법도 있습니다.
- 김민선
- 쿼리 최적화는 데이터베이스에서 쿼리의 실행 계획을 향상시켜 성능을 최적화하는 프로세스를 말합니다. 잘 최적화된 쿼리는 빠른 응답 시간과 효율적인 자원 사용을 보장할 수 있습니다. 아래는 쿼리 최적화를 위한 주요 방법과 기술에 대한 간략한 설명입니다:
- 인덱스 활용:
- 필요한 컬럼에 적절한 인덱스를 생성하여 검색 속도를 향상시킵니다. WHERE 조건, JOIN, ORDER BY 등에서 자주 사용되는 컬럼에 인덱스를 생성하는 것이 좋습니다.
- 정규화 및 데-normalization:
- 데이터베이스 설계에서 적절한 정규화를 통해 중복을 최소화하면서도 쿼리의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 데-normalization은 읽기 성능을 높일 수 있습니다.
- 쿼리 작성의 주의:
- 불필요한 컬럼이나 데이터를 가져오지 않도록 쿼리를 최소화합니다. '*' 대신 필요한 컬럼만 명시적으로 선택하는 것이 좋습니다.
- 인덱스 결합:
- 여러 개의 인덱스를 사용해야 할 때, 인덱스를 결합하여 사용하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 쿼리 최적화 힌트 사용:
- 데이터베이스 제공자가 제공하는 쿼리 최적화 힌트를 사용하여 쿼리 실행 계획을 직접 제어할 수 있습니다.
- 쿼리 캐싱 활용:
- 자주 사용되는 쿼리 결과를 캐시하여 중복 실행을 방지하고, 빠른 응답 속도를 유지합니다.
- 분석 도구 활용:
- 데이터베이스 성능을 분석하는 도구를 사용하여 쿼리 실행 계획을 검토하고 병목 현상을 찾아 최적화합니다.
- 알맞은 JOIN 사용:
- INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN 등을 적절하게 사용하여 필요한 데이터만을 가져오도록 합니다.
- 데이터베이스 통계 갱신:
- 데이터베이스는 쿼리 실행 계획을 수립할 때 통계 정보를 활용합니다. 주기적으로 통계 정보를 갱신하여 최적의 실행 계획을 선택할 수 있도록 합니다.
- 적절한 페이징 기법 사용:
- 대량의 데이터를 페이징 처리할 때 OFFSET, LIMIT 등을 효과적으로 활용하여 데이터를 효율적으로 가져옵니다.
쿼리 최적화는 데이터베이스 성능 향상을 위한 지속적인 과정으로, 데이터베이스의 구조와 쿼리 패턴을 이해하고 효율적으로 조치하는 것이 중요합니다.