보따리 백엔드 팀의 느린 쿼리 진단 및 성능 개선 경험: 데이터 기반 접근 방식

핵심 기술

보따리 백엔드 팀은 '느린 쿼리' 문제를 데이터 기반으로 진단하고 개선한 구체적인 경험을 공유합니다. 핵심은 신뢰할 수 있는 학습 자료(DB 바이블)를 통한 지식 습득, 실제 운영 환경과 유사한 더미 데이터셋을 활용한 객관적인 성능 측정, 그리고 실행 계획 분석을 통한 점진적인 쿼리 최적화입니다.

기술적 세부사항

• 학습 및 기준 설정: "Real MySQL 8.0"을 교과서 삼아 핵심 챕터(인덱스, 옵티마이저, 실행 계획)를 집중 학습했습니다.
• 현재 상태 측정: 실제 운영 환경과 유사한 3년 치의 양적/질적 더미 데이터를 생성하여 부하를 시뮬레이션했습니다.
• 측정 및 문제 인식 기준: "1초 미만 응답" 또는 "Full Table Scan 회피"를 기준으로 삼았습니다.
• 쿼리 분석 및 개선:
  • 1단계: 불필요한 데이터 조회 제거 및 커서 기반 페이징(No-Offset) 도입으로 실행 시간을 77% 단축했습니다.
  • 2단계: LIKE '%검색어%'의 Full Scan 한계를 극복하기 위해 Full-Text Index (N-gram 파서)를 도입하여 95.4% 추가 개선했습니다.
• 데이터 생성: AI를 활용하여 비즈니스 규칙과 분포를 고려한 더미 데이터를 생성했습니다.
• 실행 계획 분석: JPA/Hibernate SQL 로그와 DB의 EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE를 활용했습니다.
• API 전체 응답 시간 고려: 쿼리 성능뿐 아니라 API 엔드포인트 전체의 사용자 경험을 최종 목표로 삼았습니다.

개발 임팩트

• 성능 향상: 쿼리 실행 시간을 획기적으로 단축하여 응답 속도를 개선했습니다.
• 사용자 경험 개선: 페이지 로딩 시간 단축으로 사용자 이탈률을 감소시켰습니다.
• 개발 생산성 향상: 데이터 기반의 체계적인 접근 방식으로 문제 해결 효율성을 높이고, 팀원 간의 지식 공유를 용이하게 했습니다.
• 서비스 확장성 확보: 초기 단계부터 성능 문제를 해결하여 향후 서비스 성장에 대비했습니다.

커뮤니티 반응

(해당 글에서는 외부 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없으나, "DB 바이블" 언급을 통해 개발자 커뮤니티의 인정받는 자료를 활용했음을 시사합니다.)