실무에서 바로 써먹는 SQL 쿼리 성능 개선 팁

 

 

안녕하세요 이번 주제는 실무에서 바로 써먹는 SQL 쿼리 성능 개선 팁 입니다.

SQL 쿼리는 단순히 동작하는 것보다 "빠르게" 동작해야 실무에 적합합니다.

대용량 테이블에서 성능 병목을 줄이기 위해 고려해야 할 몇 가지 실전 팁을 소개합니다.

 

 

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SELECT * 사용 금지

왜 문제인가요?

• 불필요한 I/O 발생
• 인덱스를 무효화할 수 있음
• 네트워크 전송량 증가

 

대안

SELECT user_id, user_name FROM user_table;

 

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인덱스 타기 위한 WHERE 절 조건 정교화

좋은 예:

SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2024-01-01';

 

나쁜 예 (함수 사용으로 인덱스 미사용) :

SELECT * FROM orders WHERE TO_CHAR(order_date, 'YYYY') = '2024';

 

팁 : 인덱스를 타려면 컬럼에 직접 조건을 줘야 합니다.

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IN vs EXISTS vs JOIN 성능 비교

상황	추천
작은 서브쿼리	IN 사용
큰 서브쿼리	EXISTS 또는 JOIN
데이터 중복 제거 필요	JOIN + DISTINCT 또는 EXISTS

 

예시 (EXISTS가 유리한 경우):

SELECT name FROM users u
WHERE EXISTS (
  SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id
);

 

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서브쿼리보다 JOIN이 유리한 경우

-- 서브쿼리 방식
SELECT name FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);

-- JOIN 방식 (더 빠름)
SELECT DISTINCT u.name FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

 

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LIMIT 사용 시 ORDER BY 고려

ORDER BY 없이 LIMIT 사용 시

• 결과가 예측 불가 (성능은 좋음)

ORDER BY와 함께 사용 시

 

SELECT * FROM logs ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

 

→ 인덱스를 잘 설계해야 함 (created_at DESC로 구성된 인덱스)

 

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조건절 함수 사용 금지

X

WHERE DATE(created_at) = '2025-08-01'

 

O

WHERE created_at >= '2025-08-01' AND created_at < '2025-08-02'

 

→ 함수 제거 시 인덱스 효율적으로 사용 가능

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임시 테이블 (Temp Table) 사용 전략

대규모 중간 결과 재사용 시 유리

• 반복적인 계산 제거
• 복잡한 조인을 단순화

CREATE TEMPORARY TABLE temp_result AS
SELECT user_id FROM actions WHERE action_type = 'login';

SELECT * FROM users u
JOIN temp_result t ON u.id = t.user_id;

 

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정렬, 그룹핑 전에 인덱스 확인

GROUP BY, ORDER BY 는 정렬 비용이 크므로 정렬 대상 컬럼에 인덱스가 있는지 확인하세요.

-- created_at에 인덱스가 없으면 정렬 비용 ↑
SELECT COUNT(*) FROM logs GROUP BY created_at;

 

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쿼리 실행계획(Explain Plan) 보는 습관

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123;

 

• type: index 또는 range 이면 좋음
• type: ALL → 풀스캔 (성능 문제 있음)

 

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불필요한 DISTINCT 남발 금지

• 중복 제거는 CPU/메모리 비용 ↑
• 조인 전에 중복을 줄이거나, 로직에서 처리할 수 있는지 검토

 

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마무리

실무에서는 쿼리 하나가 전체 서비스의 병목이 될 수 있습니다.

코드를 잘 짜는 것도 중요하지만, 데이터 조회가 병목이면 결국 사용자에게는 느린 서비스로 보입니다.

오늘 소개한 팁들은 간단하지만 실제 프로젝트에서 매우 큰 효과를 냅니다.

 

 

 

 

학스의 개발일지

 

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