SQL 최적화 쿼리 만들기 | Query 간 주의할 7가지

SQL로 최적화된 쿼리를 만들 때 주의할 사항입니다. 쿼리는 아주 좋은 데이터 처리 언어입니다. CRUD라 불리는 데이터 생성, 조회, 수정, 삭제 작업을 진행할 수 있죠. 게다가 SQL은 구조적 언어이므로 RDB에 최적화되어 있습니다. 하지만, 사용할 때 쿼리 성능을 위해 주의해야 할 사항이 있으니 고려하여 사용하세요.

 

 

주의사항 7가지

 

많은 회사가 클라우드에서 데이터를 처리하고 저장하기에 쿼리 최적화는 회사의 IT비용에 영향을 준다. 이에 쿼리 최적화 작업은 비용을 줄이고 효율을 높이는 작업이다.

 

1. 와일드카드(% 또는 _ ) 사용 자제하기

• 와일드카드는 전체 테이블 스캔이 필요할 수 있기에, 쿼리 성능을 떨어트린다.
• 조건식에서 와일드카드 사용을 줄여 쿼리 성능을 올리도록 하자. 

-- 기존 > 
  Select * from emp where first_name like 'K%';

-- 개선   
  Select * from emp where first_name >= 'K' and first_name >= 'L' ;

 

 

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2. 하위 쿼리 사용하지 않기

하위 쿼리는 Select 문 안에 또 다른 Select 문이 있는 경우이다.

이는 쿼리 성능을 상당히 저하시킨다. (가능성이 높다)

이유는 하위 쿼리를 먼저 수행 후 그 결과를 본 쿼리에 다시 반영하는 이중적인 쿼리 수행 때문이다.

대신, JOIN이나 임시 테이블을 사용하면 효율을 높일 수 있다.

이런 Join이나 임시 테이블 사용은 비즈니스 및 데이터 처리 프로세스에 대한에 대한 지식이 갖추어졌을 때 유용하다. 

 

아래 예시를 보자

[요구사항] 최근 일주일 동안 주문한 모든 고객 정보 조회

-- 하위 쿼리 이용 ----
SELECT  *  
  FROM  customer 
 WHERE  customer_ID IN ( SELECT customer_ID 
                       FROM order 
                      WHERE order_date >= DATEADD( Day , -7 , GETDATE()));
                     
-- 개선" 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());

 

하위쿼리 대신 JOIN을 이용하여 결과를 처리하였다. 속도는 분명 빠를 것이다. 데이터 양이 많다면 더욱더 빠를 것이다.

 

 

SQL 최적화 쿼리 만들기 ❘ Query 간 주의할 7가지

 

 

 

 

 

3. 전체 요청 대신 "LIMIT" 또는 "TOP"을 사용하라

보통 "Select * from Table" 쿼리를 많이 사용한다. 하더라도 전체보다는 제한적인 결과를 돌려준다

이유는 쿼리 작성하는 툴에서 제어를 해 주기 때문이다.(Dbeaver 같은) 

하지만, 쿼리를 최적화하려면 LIMIT(MySQL의 경우) 또는 TOP(SQL Server의 경우)을 사용하여 반환되는 행 수를 제한하는 주의가 필요하다. 전체 데이터 필요 없는 경우가 많기 때문에 필수 데이터에만 집중하자.

 

아래 예시를 보자

[요구사항] 최근 90일 동안 주문한 모든 고객 정보 조회

 

위 요구사항의 결과는 아주 많은 양이 될 것이다. 하지만, 데이터를 확인하기 위해서는 전부가 필요하지 않은 경우가 많다. 이럴 때는 아래와 같이 "TOP 10"(또는 LIMIT 10)으로 제한을 걸어 일부만 가져와서 살펴보는 게 효율이 더 좋다.

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

 

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4. SELECT * 자제하기

우리가 자주 또는 무의식으로 사용하는 쿼리가 있다.

"Select * From Table"이다. 정말 많이 사용한다. 이유는 빠르게 코딩할 수 있기 때문이다. 

하지만 우리가 필요한 것은 모든 열이 아니다. 필요한 열은 제한적일 경우가 많다. 그러니 쿼리 할 때, 보고자 하는 열을 지정하여 쿼리 하도록 하자.

이는 불필요한 데이터 검색 자원을 줄이고, 데이터 추출을 위한 쿼리 효율성이 높여지게 된다.

 

아래 예시를 보자

[요구사항] 최근 90일 동안 주문한 모든 고객 정보 중 "id, 이름, 성"을  조회

 

customer 테이블의 전체 칼럼이 아닌 필요한 부분인 "id, 이름, 성"만 추출합니다.

 

-- 기존

SELECT  *  
  FROM  customer 
 WHERE  customer_ID IN 
        ( SELECT customer_ID 
            FROM order 
           WHERE order_date >= DATEADD( day , -90 , GETDATE()));
           
 -- 수정
 SELECT customer_ID, first_name, last_name 
   FROM customer 
  WHERE customer_ID IN 
         ( SELECT customer _ID 
             FROM order 
             WHERE order_날짜 >= DATEADD( day , -90 , GETDATE()));

 

 

 

 

5. IN보다 EXISTS를 사용하라

IN은 하위 쿼리 내에서 전체 테이블 스캔을 한다. 그러니 오래 걸리게 된다. 데이터가 많

EXISTS는 IN 보다 더 좋은 성능을 보인다.

하위 쿼리에 IN 대신 EXISTS를 사용하여 성능을 향상하자.

EXIST구문은 하위쿼리 결과가 있는지 여부를 보여준다. 

 

- EXISTS: 특정 칼럼값이 존재하는지 여부를 확인
- IN: 괄호 안의 값 혹은 서브쿼리의 결과가 포함되는지 여부를 확인

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)

 

 

 

데이터베이스 중에 많이 사용하는 것 중 하나인 MySQL입니다. 아래는 MySQL의 튜토리얼입니다. 학습에 도움 되실 것입니다. 한 번씩 내용 보시기 바랍니다.

 

[youtube] MySQL Workbench Tutorial

 

 

6. 데이터베이스 설계 최적화 및 데이터 정규화 준수

데이터베이스 스키마가 최적화되고 정규화 원칙을 따르도록 합니다. 이렇게 하면 중복을 최소화하고 쿼리 효율성을 개선하여 데이터 무결성과 쿼리 성능이 향상됩니다.

 

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7. 인덱싱 사용

WHERE, JOIN, ORDER BY 절에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 만듭니다. 인덱스는 데이터베이스 엔진이 관련 행을 빠르게 찾을 수 있도록 하여 더 빠른 데이터 검색을 용이하게 합니다.

 

 

 

[블로그] MySQL 블로그 | 오라클

Oracle Blogs | The Oracle MySQL Blog

 

 

 

참조 링크

 

 ◎  SQL 쿼리 최적화 기술

 

◎  더 빠른 성능을 위한 SQL 쿼리 최적화를 위한 12가지 팁

12 Tips for Optimizing SQL Queries for Faster Performance