데이터베이스 성능 최적화는 단순 쿼리 튜닝을 넘어 DB 구조 설계와 튜닝이 핵심입니다.
이번 글에서는 데이터 모델링, 테이블 설계, 인덱스, 파티셔닝, 정규화/반정규화 등 실무 고려사항을 정리합니다.
1. 테이블 설계 고려사항
- 컬럼 타입 최적화: 필요 최소 크기, 적합한 자료형 사용
- NULL 처리: 불필요한 NULL 허용 최소화 → 저장공간/검색 효율 향상
- 기본 키/식별자 설계: 단일 컬럼 또는 복합 키 고려
- 외래키(FK) 관계: 무분별한 FK는 INSERT/UPDATE 성능 저하, 데이터 무결성 균형 필요
2. 인덱스 설계
- 단일 컬럼 인덱스: 자주 조회되는 컬럼 우선
- 복합 인덱스: WHERE, JOIN 조건 컬럼 순서 중요
- 인덱스 남발 금지: INSERT/UPDATE/DELETE 성능 저하
- 유니크 인덱스 활용: 중복 방지 + 조회 성능 향상
3. 정규화 vs 반정규화
- 정규화(Normalization): 데이터 중복 최소화, 무결성 확보
- 반정규화(Denormalization): 조회 성능 향상, JOIN 감소
- 실무 접근: 핵심 트랜잭션 테이블은 정규화 유지, 조회 중심 테이블은 반정규화 고려
4. 파티셔닝 전략
- 목적: 대용량 데이터 관리 효율, 쿼리 성능 향상, 유지보수 편의
- 종류: Range, List, Hash, Composite
- 적용 사례: 로그 테이블, 주문/거래 테이블, 월별/연도별 데이터
5. 테이블 구조 튜닝 팁
- 컬럼 순서: 자주 검색/조인 컬럼 앞쪽 배치 → 레코드 스캔 최소화
- 적절한 자료형: INT, BIGINT, DATE 등 정확한 타입 사용
- TEXT/BLOB 컬럼 분리: 필요시 별도 테이블로 분리 → 메모리/IO 효율
- 인덱스 커버링 활용: SELECT 컬럼 포함 인덱스 → 쿼리 성능 향상
- 정기적 통계 수집: 옵티마이저 정확도 유지
6. 실전 설계 고려사항
- 업무 요구사항 기반 스키마 설계 + 확장성 확보
- 트랜잭션과 조회 패턴 분석 → 정규화/반정규화 결정
- 파티셔닝, 클러스터링, 인덱스 설계 종합 적용
- 모니터링 도구와 함께 구조적 병목점 확인
7. 마무리
- 데이터베이스 구조 튜닝은 설계 초기 단계부터 쿼리 성능과 저장 효율을 함께 고려해야 합니다.
- 인덱스, 파티셔닝, 정규화/반정규화, 컬럼 설계, 자료형 최적화가 핵심 포인트입니다.
- 다음 학습: 실전 튜닝 통계와 파티셔닝 활용, 커서/바인딩 변수 최적화 전략