[SQL] 효율적인 쿼리 작성 방법

효율적인 쿼리 작성 방법

효율적인 쿼리 작성 방법에 대해서는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. 인덱스를 활용하기 데이터베이스에 인덱스를 생성해 놓으면 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 인덱스를 생성할 때는 자주 사용하는 컬럼에 대해서 생성하는 것이 좋습니다. 하지만 인덱스를 너무 많이 생성하면 데이터 삽입, 수정, 삭제 시간이 길어질 수 있으므로 적절한 인덱스를 생성해야 합니다.
2. 적절한 쿼리 작성하기 조건절에 적절한 컬럼을 사용하고, 중복되는 데이터를 최소화하는 등 적절한 쿼리 작성 방법이 중요합니다. 불필요한 연산을 피하고, 필요한 컬럼만 가져오는 것도 성능에 도움이 됩니다.
3. 데이터 정규화 데이터를 정규화하여 중복 데이터를 제거하면 저장 공간을 절약할 수 있고, 데이터 무결성이 유지됩니다. 하지만 데이터를 가져올 때 여러 테이블을 조인해야 하므로 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
4. 캐싱 사용하기 자주 사용하는 데이터나 쿼리 결과를 캐싱해 놓으면 성능을 향상시킬 수 있습니다. 캐싱은 주로 메모리에 저장되므로 디스크에서 데이터를 읽어오는 것보다 빠릅니다.
5. 서버 하드웨어 업그레이드 데이터베이스 서버의 하드웨어를 업그레이드하여 CPU, 메모리, 디스크 용량 등을 증가시키면 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 하드웨어 업그레이드는 비용이 많이 들기 때문에 쉽게 선택할 수 있는 방법은 아닙니다.
6. 분산 데이터베이스 사용하기 데이터베이스를 분산하여 처리할 수 있는 분산 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스 서버의 부하를 분산시킬 수 있습니다. 하지만 분산 데이터베이스를 구성하려면 추가적인 구성이 필요하기 때문에 구축하기 어려운 측면이 있습니다.

 

 

쿼리란

쿼리(query)는 데이터베이스나 데이터베이스와 같은 데이터 저장소에 저장된 데이터를 검색하거나 조작하는 명령문입니다. 쿼리는 일반적으로 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 작성됩니다.

데이터베이스에는 많은 양의 데이터가 저장되어 있기 때문에, 쿼리를 사용하여 필요한 데이터를 빠르게 검색하고 결과를 가져올 수 있습니다. 쿼리를 사용하여 데이터를 필터링, 정렬, 그룹화, 집계, 수정 및 삭제하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

일반적으로 쿼리는 SELECT 문과 함께 사용됩니다. SELECT 문은 데이터베이스에서 데이터를 가져와 결과를 반환하는 쿼리입니다. 쿼리의 결과는 일반적으로 테이블 형식으로 반환되며, 결과 테이블에는 데이터베이스에서 검색된 열(column)과 행(row)이 포함됩니다.

 

 

DDL문이란

DDL (Data Definition Language)은 데이터베이스 개체의 스키마를 정의하거나 수정하는 SQL 명령어의 한 유형입니다. DDL 명령어는 데이터베이스 개체를 생성, 수정 또는 삭제하는 데 사용됩니다.

DDL 명령어는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

1. CREATE: 데이터베이스 개체 (테이블, 뷰, 인덱스 등)를 생성합니다.
2. ALTER: 이미 생성된 데이터베이스 개체의 구조를 변경합니다.
3. DROP: 데이터베이스 개체를 삭제합니다.
4. TRUNCATE: 테이블에서 모든 레코드를 제거합니다.
5. RENAME: 데이터베이스 개체의 이름을 변경합니다.

DDL 명령어는 데이터베이스 스키마를 변경하는 데 사용됩니다. 이러한 변경 사항은 데이터베이스에 저장된 모든 데이터에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 DDL 명령문을 실행하기 전에 데이터베이스 관리자나 개발자는 잠재적인 영향을 평가하고 필요한 경우 데이터베이스 백업을 수행하는 것이 좋습니다.

 

 

 

쿼리 종류

쿼리(Query)는 데이터베이스에서 데이터를 검색하거나 조작하기 위해 사용되는 명령어의 집합을 의미합니다. 대표적으로 사용되는 쿼리 종류는 다음과 같습니다.

1. SELECT: 데이터베이스에서 데이터를 조회할 때 사용하는 쿼리입니다. 특정 테이블에서 원하는 열(컬럼)을 선택하고, 원하는 조건에 맞는 행(로우)을 검색합니다.
2. INSERT: 새로운 데이터를 데이터베이스 테이블에 추가할 때 사용하는 쿼리입니다. 새로운 행을 추가할 때, 추가할 값을 지정해줍니다.
3. UPDATE: 이미 존재하는 데이터를 수정할 때 사용하는 쿼리입니다. 기존 행의 값을 변경하거나 추가할 값을 지정하여 수정합니다.
4. DELETE: 데이터베이스 테이블에서 특정 행을 삭제할 때 사용하는 쿼리입니다. 삭제할 행의 조건을 지정해줍니다.
5. CREATE: 데이터베이스나 테이블, 인덱스 등을 생성할 때 사용하는 쿼리입니다. 새로운 데이터베이스나 테이블을 생성하고, 컬럼과 제약조건 등을 설정합니다.
6. DROP: 데이터베이스나 테이블, 인덱스 등을 삭제할 때 사용하는 쿼리입니다. 데이터베이스나 테이블을 삭제할 경우, 그 안에 포함된 모든 데이터도 함께 삭제됩니다.
7. ALTER: 이미 존재하는 데이터베이스, 테이블 등의 구조를 변경할 때 사용하는 쿼리입니다. 컬럼 추가, 제거, 수정 등 다양한 작업을 할 수 있습니다.
8. GRANT: 데이터베이스 사용자에게 권한을 부여할 때 사용하는 쿼리입니다. 특정 사용자에게 특정 권한을 부여해 데이터베이스를 사용할 수 있도록 합니다.
9. REVOKE: 데이터베이스 사용자에게 부여된 권한을 취소할 때 사용하는 쿼리입니다. 특정 사용자에게 부여된 권한을 취소해 데이터베이스 사용을 제한할 수 있습니다.

위와 같은 쿼리문들을 통해 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 조작할 수 있습니다.

 

 

MySQL에서 데이터 타입 종류

MySQL에서 지원하는 데이터 타입은 크게 다음과 같이 분류됩니다.

1. 숫자 타입

• INT: 정수형 타입입니다. 최대값은 2147483647이며, 크기에 따라 TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, BIGINT로 구분됩니다.
• FLOAT, DOUBLE: 부동소수점 타입입니다. FLOAT은 4바이트, DOUBLE은 8바이트를 사용합니다.
• DECIMAL: 고정 소수점 타입으로, 소수점 이하 자릿수를 정확하게 지정할 수 있습니다.

1. 문자열 타입

• CHAR: 고정 길이 문자열입니다. 최대 길이를 지정할 수 있습니다.
• VARCHAR: 가변 길이 문자열입니다. 최대 길이를 지정할 수 있습니다.
• TEXT: 가변 길이 문자열입니다. 긴 문자열을 저장할 때 사용합니다.

1. 날짜/시간 타입

• DATE: 날짜 타입입니다. 'YYYY-MM-DD' 형식으로 저장됩니다.
• TIME: 시간 타입입니다. 'HH:MM:SS' 형식으로 저장됩니다.
• DATETIME: 날짜와 시간을 모두 저장하는 타입입니다. 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS' 형식으로 저장됩니다.
• TIMESTAMP: 날짜와 시간을 모두 저장하는 타입입니다. DATETIME과 유사하지만, UTC 시간으로 저장됩니다.

1. 이진 데이터 타입

• BLOB: 이진 데이터 타입입니다. 대용량 바이너리 데이터를 저장할 때 사용합니다.
• LONGBLOB: BLOB보다 큰 용량의 이진 데이터를 저장할 때 사용합니다.

위와 같은 데이터 타입 이외에도, ENUM, SET 등 다양한 데이터 타입이 존재합니다. 이들 데이터 타입은 각각의 특징과 용도에 따라 선택하여 사용할 수 있습니다.

 

 

쿼리의 조인

2개의 테이블을 조인(Join)하는 방법은 SQL에서 가장 기본적이면서도 중요한 기능 중 하나입니다. 일반적으로 두 테이블이나 더 많은 테이블을 조합해 하나의 결과를 얻고자 할 때 사용합니다. 이를 통해 데이터의 무결성을 유지하면서 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

Join은 크게 Inner Join, Outer Join, Cross Join으로 분류됩니다.

1. Inner Join 두 테이블에서 공통적으로 가지고 있는 값만 출력됩니다. 예를 들어, A 테이블과 B 테이블이 있다고 가정할 때, A 테이블과 B 테이블에서 모두 같은 값을 가지는 컬럼에 대해 Inner Join을 수행하면 해당 값들만 출력됩니다.

SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.key = B.key;

1. Outer Join Outer Join은 Inner Join과 비슷하지만, Inner Join에서는 포함되지 않은 값도 함께 출력됩니다. Outer Join은 Left Outer Join, Right Outer Join, Full Outer Join으로 나뉩니다.

• Left Outer Join: 왼쪽 테이블(A)의 모든 값과 오른쪽 테이블(B)에서 일치하는 값만 출력합니다. B 테이블에서 일치하는 값이 없을 경우 NULL 값을 출력합니다.

SELECT * FROM A LEFT OUTER JOIN B ON A.key = B.key;

• Right Outer Join: Left Outer Join과 반대로 오른쪽 테이블(B)의 모든 값과 왼쪽 테이블(A)에서 일치하는 값만 출력합니다. A 테이블에서 일치하는 값이 없을 경우 NULL 값을 출력합니다.

SELECT * FROM A RIGHT OUTER JOIN B ON A.key = B.key;

• Full Outer Join: 두 테이블의 모든 값을 출력합니다. A와 B 모두에서 일치하는 값이 없을 경우 NULL 값을 출력합니다.

SELECT * FROM A FULL OUTER JOIN B ON A.key = B.key;

1. Cross Join Cross Join은 두 테이블의 모든 조합을 출력합니다. 따라서, 두 테이블의 크기가 커지면 결과값도 매우 많아질 수 있습니다.

SELECT * FROM A CROSS JOIN B;

위와 같이 SQL에서 Join을 사용해 두 개 이상의 테이블을 조합하여 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 쿼리에도 효율적으로 대응할 수 있습니다.

 

 

쿼리 최적화 방법

쿼리를 최적화하는 방법은 데이터베이스 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 아래는 쿼리를 최적화하는 몇 가지 방법입니다.

1. 인덱스 사용: 인덱스는 검색 조건에 사용되는 열에 대한 데이터를 정렬하여 빠른 검색을 지원합니다. 적절한 인덱스를 생성하면 데이터베이스 쿼리의 실행 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
2. 적절한 조인 사용: 불필요한 조인을 피하고 적절한 조인 방법을 선택하여 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 조인 시 작은 테이블을 기준으로 하거나, 조인 대상 테이블에 인덱스가 생성되어 있는 경우 성능이 향상될 수 있습니다.
3. 서브쿼리 사용 줄이기: 서브쿼리는 복잡한 쿼리를 만드는 데 도움이 되지만, 대개 실행 속도가 느립니다. 서브쿼리를 사용하지 않고 JOIN 등의 다른 방법으로 대체할 수 있다면 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. 불필요한 데이터 조회 피하기: 데이터 조회 시 불필요한 컬럼을 선택하지 않고, 필요한 데이터만 조회하도록 쿼리를 작성하는 것이 좋습니다. 불필요한 데이터를 조회하면 데이터 전송 시간이 증가하고, 데이터베이스 성능이 저하될 수 있습니다.
5. UNION 대신 UNION ALL 사용: UNION은 중복된 결과를 제거하므로 데이터 정렬 과정이 필요하며, 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 중복된 결과가 없는 경우 UNION ALL을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
6. 데이터베이스에 부하를 줄이기 위한 캐시 기능 활용: 캐시를 사용하면 데이터베이스에서 데이터를 검색할 때 매번 디스크에서 읽어오지 않고, 캐시에서 불러오기 때문에 성능이 향상될 수 있습니다.
7. 데이터베이스 튜닝: 데이터베이스 성능 튜닝을 통해 데이터베이스의 설정을 최적화하고, 최적화된 쿼리 실행 계획을 생성하여 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.

위와 같은 방법을 활용하여 쿼리를 최적화하면 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

쿼리 속도 향상시키는 방법

 

쿼리의 속도를 향상시키는 방법은 여러 가지가 있습니다. 아래는 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법들입니다.

1. 인덱스 사용하기: 인덱스는 테이블 내의 검색 속도를 높여주는 기능입니다. 쿼리가 WHERE, JOIN, ORDER BY 절에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 추가하면 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.
2. 적절한 JOIN 유형 선택하기: JOIN 유형은 LEFT JOIN, RIGHT JOIN, INNER JOIN 등이 있으며, 쿼리에 따라 적절한 JOIN 유형을 선택해야 합니다. INNER JOIN은 가장 기본적인 JOIN으로, 적어도 하나의 테이블에서 매칭되는 데이터만을 반환합니다. LEFT JOIN은 왼쪽 테이블의 데이터는 모두 반환하고 오른쪽 테이블의 매칭되는 데이터만 반환합니다. RIGHT JOIN은 반대로 오른쪽 테이블의 데이터는 모두 반환하고 왼쪽 테이블의 매칭되는 데이터만 반환합니다. 쿼리의 목적에 맞게 적절한 JOIN 유형을 선택하면 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.
3. LIMIT 사용하기: LIMIT은 쿼리에서 반환되는 결과의 개수를 제한하는 기능입니다. 대부분의 경우, 많은 수의 데이터를 가져올 필요가 없기 때문에 LIMIT을 사용하여 결과 개수를 제한하면 쿼리의 실행 속도를 높일 수 있습니다.
4. 서브쿼리 사용 최소화하기: 서브쿼리는 다른 쿼리 안에 중첩하여 사용되는 쿼리입니다. 서브쿼리는 주로 복잡한 쿼리를 작성할 때 사용되지만, 쿼리의 실행 속도를 늦출 수 있습니다. 따라서, 쿼리의 결과를 최대한 줄이고 서브쿼리 사용을 최소화하여 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.
5. 데이터 적재 및 인덱스 생성 최적화하기: 대량의 데이터를 적재하거나 인덱스를 생성하는 작업은 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 작업은 적절한 크기의 데이터를 적재하거나 인덱스를 생성하는 것으로 분할하여 진행하면 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.
6. 쿼리 캐시 사용하기: 매번 새로운 쿼리를 실행하면 데이터베이스의 부하가 커집니다. 이를 해결하기 위해서

 

 

쿼리 튜닝 방법

쿼리 튜닝(Query tuning)은 데이터베이스에서 쿼리의 실행 속도와 성능을 최적화하는 과정을 말합니다. 쿼리를 튜닝하는 것은 데이터베이스 전체의 성능을 향상시키는 중요한 요소 중 하나입니다.

쿼리를 튜닝하기 위해서는 쿼리의 실행 계획을 분석하고 최적화해야 합니다. 실행 계획은 데이터베이스가 쿼리를 실행하는 방법을 정의하는 것으로, 데이터베이스는 쿼리를 실행할 때 이 실행 계획을 참고합니다. 쿼리의 실행 계획을 분석하여 어떤 부분에서 성능이 떨어지는지 파악하고, 최적화하여 성능을 향상시킵니다.

쿼리를 튜닝하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 인덱스 사용: 쿼리의 WHERE 절이나 JOIN 절에 사용되는 열에 인덱스를 생성하여 쿼리의 실행 속도를 향상시킵니다.
2. 쿼리의 단순화: 복잡한 쿼리는 실행 속도가 느릴 수 있습니다. 쿼리를 단순화하여 실행 속도를 향상시킵니다.
3. 부적절한 JOIN 제거: JOIN 절을 사용할 때, 부적절한 JOIN이 사용될 경우 실행 속도가 느려질 수 있습니다. 부적절한 JOIN을 제거하여 실행 속도를 향상시킵니다.
4. 서브쿼리 최적화: 서브쿼리를 사용하는 쿼리의 경우, 실행 속도가 느려질 수 있습니다. 서브쿼리를 최적화하여 실행 속도를 향상시킵니다.
5. 쿼리 실행 계획 분석: 쿼리 실행 계획을 분석하여 어떤 부분에서 성능이 떨어지는지 파악하고, 최적화하여 실행 속도를 향상시킵니다.
6. 쿼리 캐싱: 쿼리의 실행 결과를 캐시에 저장하여, 동일한 쿼리를 실행할 때 캐시에서 불러와 실행 속도를 향상시킵니다.
7. 하드웨어 업그레이드: 데이터베이스 서버의 하드웨어를 업그레이드하여 처리 속도를 향상시킵니다.