더 나은 성능을 위해 SQL 쿼리를 작성할 때 피해야 할 나쁜 습관

데이터베이스의 성능과 확장성을 유지하려면 효율적인 SQL 쿼리를 작성하는 것이 필수적입니다. 그러나 쿼리 속도 저하, 로드 증가, 데이터베이스 성능 문제를 초래할 수 있는 일반적인 실수(또는 "나쁜 관행")가 있습니다. SQL 쿼리를 작성할 때 피해야 할 10가지 나쁜 습관은 다음과 같습니다.

1. SELECT * 사용

SELECT *는 편리해 보이지만 상당한 성능 단점이 있을 수 있습니다. 데이터의 하위 집합만 필요한 경우에도 모든 열을 검색하므로 불필요한 데이터 전송 및 처리가 발생합니다.

• 나쁜 이유: 네트워크 트래픽과 메모리 사용량이 늘어납니다.
• 대신 취할 조치: 항상 필요한 열을 정확하게 지정하세요.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT id, name, department FROM employees;

2. 인덱스를 제대로 사용하지 않는 경우

인덱스는 쿼리 성능 속도를 높이는 데 필수적이지만 인덱스를 사용하지 않거나 과도한 인덱싱은 해로울 수 있습니다.

• 나쁜 이유: 인덱스가 없으면 전체 테이블 스캔이 발생하여 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다. 인덱스가 너무 많으면 쓰기 성능이 저하될 수 있습니다.
• 대체 방법: WHERE, JOIN, ORDER BY, GROUP BY 절에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 생성합니다.

-- Bad (no index on `email`)
SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';

-- Good (create an index on `email`)
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

3. WHERE 절에 OR 사용

WHERE 절에 OR을 사용하면 인덱스가 효율적으로 사용되지 않아 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다.

• 나쁜 이유: MySQL은 OR을 사용하여 인덱스를 효과적으로 사용하지 못해 전체 테이블 스캔이 발생할 수 있습니다.
• 대신 취할 조치: 여러 값에 IN을 사용하거나 쿼리를 리팩토링하세요.

-- Bad
SELECT * FROM employees WHERE department = 'HR' OR department = 'Engineering';

-- Good
SELECT * FROM employees WHERE department IN ('HR', 'Engineering');

4. 불필요하게 DISTINCT 사용

DISTINCT는 SQL이 중복 항목을 제거하도록 강제하여 특히 대규모 데이터세트에서 오버헤드를 추가합니다.

• 나쁜 이유: DISTINCT에는 추가 정렬이나 해싱이 필요하므로 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다.
• 대신 취할 조치: 꼭 필요한 경우에만 DISTINCT를 사용하세요.

-- Bad
SELECT DISTINCT department FROM employees;

-- Good (only if there are duplicates)
SELECT department FROM employees;

5. 결과 세트를 제한하지 않음

행 수를 제한하지 않고 큰 결과 집합을 반환하는 쿼리는 불필요한 처리 및 메모리 사용량을 초래할 수 있습니다.

• 나쁜 이유: 높은 메모리 사용량, 느린 성능, 과도한 데이터 전송을 유발할 수 있습니다.
• 대신 수행할 작업: 결과의 하위 집합만 필요한 경우 항상 LIMIT를 사용하세요.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT id, name, department FROM employees;

6. IS NULL 없이 WHERE 절에서 NULL 사용

=를 사용하여 NULL 값을 비교하면 등호 연산자를 사용하여 NULL을 비교할 수 없기 때문에 잘못된 동작이 발생합니다.

• 나쁜 이유: NULL을 확인할 때 쿼리가 결과를 반환하지 못합니다.
• 대신 취할 조치: IS NULL 또는 IS NOT NULL을 사용하세요.

-- Bad (no index on `email`)
SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';

-- Good (create an index on `email`)
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

7. WHERE 절에 함수 사용하기

WHERE 절에 함수를 사용하면 데이터베이스가 모든 행에 함수를 적용해야 하므로 인덱스 사용이 방지되고 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다.

• 나쁜 이유: WHERE 절의 함수는 인덱스 사용을 비활성화하여 전체 테이블 스캔을 발생시킵니다.
• 대신 취할 조치: WHERE 절의 인덱스 열에 함수를 사용하지 마세요.

-- Bad
SELECT * FROM employees WHERE department = 'HR' OR department = 'Engineering';

-- Good
SELECT * FROM employees WHERE department IN ('HR', 'Engineering');

8. JOIN을 효율적으로 사용하지 않음

올바른 순서나 적절한 인덱스를 고려하지 않고 여러 JOIN 작업으로 쿼리를 수행하면 성능이 크게 저하될 수 있습니다.

• 나쁜 이유: JOIN 순서가 잘못되거나 인덱스가 누락되면 실행 계획이 비효율적이고 쿼리 시간이 길어집니다.
• 대신 취할 조치: 항상 적절한 조인 순서를 사용하고 JOIN과 관련된 열에 인덱스가 있는지 확인하세요.

-- Bad
SELECT DISTINCT department FROM employees;

-- Good (only if there are duplicates)
SELECT department FROM employees;

9. 큰 결과를 반환하는 하위 쿼리에서 SELECT 사용

SELECT, WHERE 또는 HAVING 절 내에서 대규모 결과 집합을 반환하는 하위 쿼리를 사용하면 데이터베이스가 모든 행에 대해 하위 쿼리를 실행해야 하므로 성능이 저하될 수 있습니다.

• 나쁜 이유: 하위 쿼리가 큰 결과 집합을 반환하거나 하위 쿼리가 여러 번 실행되는 경우 하위 쿼리가 비효율적일 수 있습니다.
• 대신 수행할 작업: 해당되는 경우 JOIN 또는 EXISTS를 사용하도록 쿼리를 리팩터링합니다.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT * FROM employees LIMIT 100;

10. 쿼리 최적화 및 모니터링을 무시

쿼리를 최적화하거나 성능을 모니터링하지 못하면 시간이 지남에 따라 쿼리 속도가 느려지고 성능이 저하될 수 있습니다.

• 나쁜 이유: 최적화되지 않은 쿼리는 높은 CPU, 메모리 사용량 및 긴 응답 시간으로 이어질 수 있습니다.
• 대신 수행할 작업: EXPLAIN을 사용하여 쿼리 실행 계획을 분석하고 그에 따라 쿼리를 조정합니다. 또한 데이터베이스 성능을 정기적으로 모니터링하십시오.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT id, name, department FROM employees;

결론

이러한 나쁜 관행을 피함으로써 SQL 쿼리의 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 최적화된 SQL을 작성하면 애플리케이션 속도가 향상될 뿐만 아니라 데이터 양이 증가함에 따라 데이터베이스도 확장되는 데 도움이 됩니다. 항상 명확하고 효율적이며 유지 관리가 가능한 쿼리를 작성하는 데 집중하고 인덱싱, 제한 및 적절한 쿼리 구조를 사용하여 성능을 향상하세요.

위 내용은 더 나은 성능을 위해 SQL 쿼리를 작성할 때 피해야 할 나쁜 습관의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!