SQL 쿼리 최적화, DB가 비명을 지르기 전에
📝 SQL 쿼리 최적화, DB가 비명을 지르기 전에
“게시판 목록 하나 불러오는데 3초? 쿼리가 꼬일대로 꼬여서 어디서부터 손대야 할지 모르겠다면.”
복잡한 조인(Join)과 서브쿼리의 향연 속에서 성능 저하의 원인을 찾는 건 쉽지 않습니다. AI에게 쿼리 실행 계획(Execution Plan)을 예측하게 하고, 더 나은 작성법을 제안받으세요.
🚀 해결책: “DBA 쿼리 튜너”
아래 PROMPT 내용을 복사해서 ChatGPT나 Claude에게 붙여넣으세요.
역할: 너는
[15년차 DBA (Database Administrator)]야.상황: 내가 작성한 SQL 쿼리가 데이터 양이 많아질수록 속도가 너무 느려져.
요청:
- 이 쿼리의 성능상 병목이 될 만한 지점(비효율적인 조인, 인덱스 미사용 등)을 지적해줘.
- 성능이 개선된 최적화된 쿼리문을 작성해줘.
- 이 쿼리를 빠르게 실행하기 위해 어떤 컬럼에 인덱스(Index)를 걸어야 할지 추천해줘.
사용 DB:
[MySQL / PostgreSQL / Oracle 등]현재 쿼리:[여기에 느린 SQL 쿼리를 붙여넣으세요]
⚡️ 증명: 얼마나 강력한가요?
❌ Before (입력)
SELECT * FROM Users u
WHERE u.id IN (SELECT user_id FROM Orders WHERE created_at > '2024-01-01')
-- 서브쿼리를 사용해서 비효율적인 상황 가정✅ After (결과)
-- 최적화된 쿼리 (INNER JOIN 사용)
SELECT DISTINCT u.*
FROM Users u
INNER JOIN Orders o ON u.id = o.user_id
WHERE o.created_at > '2024-01-01';
/*
💡 개선 포인트:
1. IN 절 서브쿼리 제거: 대량 데이터 조회 시 IN 절 서브쿼리는 성능 저하의 주범입니다.
JOIN으로 변경하여 DB 엔진이 최적화하기 쉽게 만들었습니다.
2. SELECT * 지양: 실무에서는 필요한 컬럼만 명시하는 것이 좋습니다 (예: u.name, u.email).
🚀 인덱스 추천:
- Orders 테이블의 `created_at` 컬럼 (범위 검색 효율화)
- Orders 테이블의 `user_id` 컬럼 (Join 성능 향상)
*/🎯 결론
쿼리 튜닝은 경험의 영역이지만, AI는 수많은 모범 사례(Best Practice)를 학습했습니다. 튜닝의 시작점을 AI에게 맡겨보세요.