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3-1. 페이징 성능 개선하기 - 검색 버튼 사용시 페이지 건수 고정하기 모든 코드는 Github에 있습니다. 앞서 포스팅에서 실질 페이징 쿼리 성능을 올리는 방법들을 소개 드렸는데요. 1. 페이징 성능 개선하기 - No Offset 사용하기 2. 페이징 성능 개선하기 - 커버링 인덱스 사용하기 페이징 기능을 구현하는데 있어, 페이징 쿼리 자체를 개선하는 것도 방법이지만 그 외 다른 기능을 개선하는 방법도 함께할 수 있습니다. 여기서 말하는 그 외 기능은 바로 count 쿼리입니다. 일반적인 페이징 기능에 있어 데이터 조회와 함께 매번 함께 수행되는 것이 바로 count 쿼리인데요. 해당 조건으로 조회되는 총 건수를 알아야만 아래와 같이 pageNo들을 노출시킬 수 있기 때문입니다. (총 건수 / pageSize) 당연히 No Offset을 사용한다면 사용되지 않는 쿼리입니다.. 2020. 11. 1.
2. 페이징 성능 개선하기 - 커버링 인덱스 사용하기 2. 커버링 인덱스 사용하기 앞서 1번글 처럼 No Offset 방식으로 개선할 수 있다면 정말 좋겠지만, NoOffset 페이징을 사용할 수 없는 상황이라면 커버링 인덱스로 성능을 개선할 수 있습니다. 커버링 인덱스란 쿼리를 충족시키는 데 필요한 모든 데이터를 갖고 있는 인덱스를 이야기합니다. 즉, select, where, order by, limit, group by 등에서 사용되는 모든 컬럼이 Index 컬럼안에 다 포함된 경우인데요. 여기서 하나의 의문이 드는 것은 select절까지 포함하게 되면 너무 많은 컬럼이 인덱스에 포함되지 않겠냐는 것인데요. 그래서 실제로 커버링 인덱스를 태우는 부분은 select를 제외한 나머지만 우선으로 수행합니다. 예를 들어 아래와 같은 페이징 쿼리를 SELECT.. 2020. 10. 24.
1. 페이징 성능 개선하기 - No Offset 사용하기 일반적인 웹 서비스에서 페이징은 아주 흔하게 사용되는 기능입니다. 그래서 웹 백엔드 개발자분들은 기본적인 구현 방법을 다들 필수로 익히시는데요. 다만, 그렇게 기초적인 페이징 구현 방식은 서비스가 커짐에 따라 큰 장애를 유발할 수 있는데요. 서비스 초기에는 수천 ~ 수십만건정도로 데이터가 적어서 큰 문제가 없지만, 점차 적재된 데이터가 많아짐에 따라 페이징 기능이 수십초 ~ 수분까지 조회가 느려지는걸 경험하게 됩니다. 특히 1억건이 넘는 테이블에서의 페이징은 단순히 인덱스만 태운다고해서 성능 문제가 해결되진 않습니다. 그래서 이번 시간에는 일반적인 페이징 기능에서 성능을 개선하는 방법을 알아보겠습니다. 당연하겠지만, 인덱스를 이용한 쿼리 튜닝이 되어있다는 가정하에 진행됩니다. 조회 쿼리의 인덱스 사용조차.. 2020. 10. 15.
Querydsl select에서 상수 사용하기 쿼리 성능을 개선할 수 있는 여러 방법 중에 가장 쉬운 방법은 조회하는 컬럼의 수를 최소화하는 것입니다. dzone-6-simple-performance-tips-sql 무분별하게 Entity를 가져오기 보다는 Dto로 필요한 필드만 가져오길 권장하는 이유이기도 한대요.(물론 Entity를 사용하지 않음으로 Hibernate 1차 캐시도 없다는 것도 주요 이유입니다.) 조회에 필요한 필드들만 조회하였지만, 그럼에도 더 줄일 수 있는 방법은 무엇이 있을까요? 가장 쉽게 해볼 수 있는 것이 이미 선언되어있는 값은 그대로 사용하는 것입니다. 메소드의 인자값으로 넘어왔거나, 다른 메소드를 통해서 이미 알고 있는 값을 굳이 DB에서 다시 조회해올 필욘 없겠죠? 그래서 이번 시간에는 Querydsl에서 상수를 사용.. 2020. 9. 3.
MySQL Update Subquery 성능 비교 (ver.5.6) 지난 포스팅으로 select ~ where in (서브쿼리)와 같은 서브쿼리가 MySQL 5.6 버전에서 대폭 최적화 되었음을 확인하였는데요. 이번에는 update (update ~ where in (서브쿼리)) 에서도 서브쿼리 최적화가 잘 작동하는지 확인해보겠습니다. 0. 테스트 환경 테스트 환경은 이전 select 테스트때와 같습니다. 메인 테이블 100만건 서브 테이블1 (인덱스 O) 1000건 서브 테이블2 (인덱스 X) 1000건 DDL 쿼리는 다음과 같습니다. 메인 테이블 -- 업데이트 대상 테이블 create table main_table ( id int not null auto_increment, target_id int not NULL, primary key (id) )ENGINE=Inn.. 2020. 9. 1.
MySQL where in (서브쿼리) vs 조인 조회 성능 비교 (5.5 vs 5.6) MySQL 5.5에서 5.6으로 업데이트가 되면서 서브쿼리(Subquery) 성능 개선이 많이 이루어졌습니다. 이번 시간에는 MySQL 2개의 버전 (5.5, 5.6) 에서 서브쿼리를 통한 조회 (Select)와 Join에서의 조회간의 성능 차이를 비교해보겠습니다. MySQL의 정석과도 같은 Real MySQL 책이 MySQL 5.5 버전을 기준으로 하다보니 5.6 변경분에 대해서 별도로 포스팅하게 되었습니다. 0. 테스트 환경 테스트용 테이블은 2개를 만들었습니다. 메인 테이블 100만건 서브 테이블1 (인덱스 O) 1000건 서브 테이블2 (인덱스 X) 1000건 DDL 쿼리는 다음과 같습니다. 메인 테이블 -- 업데이트 대상 테이블 create table main_table ( id int not .. 2020. 8. 27.

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