Posted by AI 및 데이터 분석 프로젝트에서 SQL 최적화는 필수적인 기술이다.
이번 포스트에서는 대용량 데이터 처리, 인덱스 최적화, 실행 계획 분석, 데이터 웨어하우스 활용 등
AI 및 데이터 사이언스에서 SQL을 최적화하는 고급 기법을 다뤄보도록 하자.
그 전에 SQL에 대해서 공부 하고 있다면 아래 링크를 참고 하도록 하자.
왜 SQL 최적화가 중요한가?
SQL을 최적화하지 않으면 데이터가 많아질수록 쿼리 실행 속도가 느려지고, AI 모델 학습 시간이 길어진다.
AI 및 데이터 사이언스 프로젝트에서 SQL을 최적화하면 다음과 같은 이점이 있다.
- 빅데이터 분석 속도 향상 – 데이터 웨어하우스에서 빠른 분석 수행
- AI 모델 학습 속도 향상 – 데이터 로딩 및 전처리 시간 단축
- 실시간 데이터 처리 최적화 – AI 기반 추천 시스템에서 실시간 쿼리 성능 개선
오늘 알아볼 내용
이번 포스트에서는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 SQL 최적화 기법을 다루며, 다음과 같은 핵심 내용을 살펴볼 예정이다
- 실행 계획 분석 (EXPLAIN & EXPLAIN ANALYZE) 활용법
- 인덱스 최적화 기법과 복합 인덱스 활용
- 데이터 파티셔닝을 통한 성능 개선
실행 계획 분석 (EXPLAIN & EXPLAIN ANALYZE)
SQL 쿼리의 성능을 개선하려면 실행 계획(Execution Plan)을 분석해야 한다.
실행 계획이란?
실행 계획은 데이터베이스가 SQL 쿼리를 실행하는 방식을 설명해주는 도구로, 다음과 같은 정보를 제공한다.
- 데이터베이스가 SQL 쿼리를 실행하는 방식을 설명해주는 도구
- 인덱스 사용 여부, 조인 방식, 필터링 방식 등을 확인할 수 있다.
EXPLAIN 기본 문법
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 101;결과 예시:
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | rows | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | ALL | NULL | NULL | 5000 | Using where |
문제점:
type = ALL→ 풀 테이블 스캔(Full Table Scan)이 발생, 성능이 저하됨possible_keys = NULL→ 인덱스가 없어서 느린 검색 발생
EXPLAIN ANALYZE로 실제 실행 시간 분석
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 101;결과 예시 (실제 실행 시간 포함)
Execution time: 32.45 ms
쿼리 실행 시간을 직접 측정하여 성능을 평가할 수 있다.
인덱스 최적화 (INDEX)
인덱스(Index)를 활용하면 SQL 쿼리의 검색 속도를 획기적으로 개선할 수 있다.
기본 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_customer ON orders(customer_id);인덱스 적용 후 EXPLAIN 결과:
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | rows | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | INDEX | idx_customer | idx_customer | 5 | Using index |
풀 테이블 스캔(Full Table Scan)이 아니라 인덱스를 사용하여 빠르게 검색
복합 인덱스 (Composite Index)
여러 개의 컬럼을 결합한 복합 인덱스(Composite Index)를 사용하면 성능이 더욱 향상된다.
CREATE INDEX idx_customer_date ON orders(customer_id, order_date);활용 예시
- AI 기반 추천 시스템에서 고객의 최근 구매 내역을 빠르게 조회할 때 유용
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 101 AND order_date >= '2024-01-01'; 단일 인덱스보다 더 빠르게 결과를 조회할 수 있음
데이터 파티셔닝 (PARTITION BY)
대량 데이터를 효율적으로 저장하고 조회 속도를 높이기 위해 데이터 파티셔닝(Data Partitioning)을 사용한다. 파티셔닝이란 데이터를 특정 기준에 따라 여러 개의 파티션으로 나누어 저장하는 기술로, 이를 통해 데이터 조회 시 필요한 파티션만 검색하여 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
데이터 파티셔닝의 장점
- 쿼리 속도 향상: 필요한 데이터만 검색하여 검색 범위 축소
- 데이터 관리 효율성 증가: 오래된 데이터를 손쉽게 삭제 또는 보관 가능
- 로드 밸런싱: 대용량 데이터베이스에서 트래픽을 분산하여 성능 향상
- 백업 및 복구 용이: 특정 파티션만 백업하거나 복구 가능
RANGE 파티셔닝
특정 범위를 기준으로 데이터를 나누어 저장한다.
CREATE TABLE orders (
order_id INT,
customer_id INT,
order_date DATE,
total_price DECIMAL(10,2)
) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2022),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2023),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2024)
);활용 예시
- AI 기반 시계열(Time-series) 데이터 분석
- 연도별 데이터 아카이빙
LIST 파티셔닝
- 특정 값을 기준으로 데이터를 나누어 저장
CREATE TABLE customers (
customer_id INT,
country VARCHAR(50)
) PARTITION BY LIST (country) (
PARTITION usa VALUES IN ('USA', 'Canada'),
PARTITION europe VALUES IN ('Germany', 'France', 'UK')
);활용 예시
- 국가별 AI 마케팅 캠페인 최적화
- 지역 기반 추천 시스템
HASH 파티셔닝
해시 함수를 사용하여 데이터를 균등하게 분할하여 사용한다.
CREATE TABLE transactions (
transaction_id INT,
user_id INT,
amount DECIMAL(10,2)
) PARTITION BY HASH (user_id) PARTITIONS 4;활용 예시
- 사용자 ID를 기준으로 균등한 데이터 분배
- 대규모 트랜잭션 데이터 처리
LIST + RANGE 복합 파티셔닝
LIST와 RANGE를 결합하여 복합적인 기준으로 데이터를 나누는 방법이다.
CREATE TABLE sales (
sale_id INT,
region VARCHAR(50),
sale_date DATE,
amount DECIMAL(10,2)
) PARTITION BY LIST (region) SUBPARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
PARTITION usa VALUES IN ('USA') (
SUBPARTITION p1 VALUES LESS THAN (2022),
SUBPARTITION p2 VALUES LESS THAN (2023)
),
PARTITION europe VALUES IN ('Germany', 'France') (
SUBPARTITION p3 VALUES LESS THAN (2022),
SUBPARTITION p4 VALUES LESS THAN (2023)
)
);활용 예시
- 국가별/연도별 매출 분석
- AI 기반의 지역 맞춤형 판매 전략
이번 포스트에서는 SQL 고급 기법을 활용하여 AI 및 데이터 분석을 위한 최적화 전략을 알아보았다. 실행 계획 분석, 인덱스 최적화, 데이터 파티셔닝 활용 등의 기법을 적용하여 대용량 데이터를 더욱 효과적으로 처리해 보자.