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이 페이지는 성능 좋은 SQL을 쓰는 방법, 특히 대량의 데이터를 처리하는 SQL의 성능을 향상시키는 방법을 정리한 페이지입니다.
프로젝트를 하면서 SQL을 많이 사용하게 되었습니다. 작성일 기준으로 저의 메인 직무는 Tableau를 이용한 대시보드 개발이기에 Tableau를 잘 다루는 것이 중요합니다. 하지만, 대시보드를 만들기 위해 데이터에 대한 분석과 DB를 다루는 역량 또한 매우 중요합니다. 마치 요리사가 음식을 만들기에 앞서 식재료에 대해서 잘 알아야하며(어떤 식재료를 써야하며, 어떻게 써야할지 등), 요리 도구를 잘 다루어야하는 것과 동일합니다.
어떤 관점에서는 대시보드 개발자에게 DB를 다루는 능력이 Tableau를 활용하는 능력보다도 더 중요하다고 볼 수도 있을 것 같습니다. 아무리 대시보드를 만드는 능력이 뛰어나다고 하더라도 데이터 정합성을 충족시키지 못한다면, 그 대시보드는 의미가 없기 때문입니다.
처음에는 대시보드 검증을 위해서 데이터 조회의 목적으로 주로 사용했었지만, 이제는 대시보드 개발을 위해 구조를 바꾸거나 결합 등 다양한 쿼리를 이용해 대시보드 개발을 하기도 했습니다. 또한, Tableau 입장에서 DB에서 집계나 로직에 대한 부담을 덜어가 준다면 대시보드의 성능 향상으로도 이어질수 있기에 대시보드 개발에 있어서 고민해볼 포인트이기도 합니다.이에 쿼리를 많이 작성해보게 되면서 자연스럽게 요건을 충족시킬 수 있으면서 성능이 좋은 쿼리에 대해 알고싶은 마음이 커졌습니다.
SQL의 첫 번째 목적은 사용자가 원하는 데이터를 선택하는 것 또는 데이터를 갱신하는 것입니다. 일반적인 프로그램 언어와 마찬가지로, 한 가지 목적을 구현하는 코드는 많고 다양합니다.
다만 그러한 구현 방법은 기능적으로는 차이가 없어도 성능적으로는 큰 차이가 있습니다. 따라서 SQL을 작성할 때는 효율과 성능을 중시해서 코드를 작성해야 합니다.
데이터베이스 성능을 이해하려면, SQL뿐만 아니라 데이터 베이스 내부 아키텍쳐와 같이 저장소 같은 하드웨어 특성을 고려해야합니다. 어떤 SQL이 빠르고 왜 그러한 결과가 나오는지, 왜 다른 SQL은 느린지를 이해하려면 블랙박스의 뚜껑을 열어 안을 들여다봐야 합니다. 성능 최적화는 뚜껑을 열고 실행 계획을 들여다봄으로써 블랙박스를 화이트박스로 만드는 것이 목적입니다.
최적화된 쿼리문을 작성하는 방법을 익히고 적용하여 더 나은 데이터 분석가이자 BI 컨설턴트가 되기를 저 스스로에게 기대해봅니다.
