Django ORM 성능 최적화: `Count()` 함수의 숨겨진 함정과 Subquery를 활용한 해결책

핵심 기술: Django ORM에서 Count() 함수를 여러 개 사용할 때 발생할 수 있는 심각한 성능 저하 문제와, 이를 해결하기 위한 Subquery 활용 방안을 심층 분석합니다.

기술적 세부사항:
* 문제 발생 시나리오: 여러 관계를 가진 모델에서 annotate()와 Count()를 중복 사용 시, 내부적으로 생성되는 SQL의 복잡성 증가 및 JOIN 남발로 인한 성능 저하.
* Count(field, distinct=True) 사용 시 발생하는 JOIN의 카디널리티 증가 문제.
* 예시: Store 모델에 departments__employees와 products를 Count로 연결 시, 엄청난 수의 임시 레코드 생성.
* 성능 저하 유발 SQL: 여러 테이블에 대한 LEFT OUTER JOIN이 중첩되어 엄청난 수의 행(예: 2천 5백만 행)을 생성하고, 이후 GROUP BY와 COUNT(DISTINCT) 연산으로 인해 CPU 및 메모리 사용량 폭증.
* 해결 방안: Subquery를 사용하여 각 카운트를 독립적인 쿼리로 분리.
* Subquery 내에서 필요한 filter 및 annotate를 적용하여 최적화된 COUNT 쿼리 생성.
* Coalesce 함수를 사용하여 결과가 없는 경우 0으로 처리.
* 최적화된 SQL: 각 COUNT가 별도의 Subquery로 처리되어, 원래의 조인 폭발 현상 없이 효율적인 실행 계획을 갖게 됨.
* 독립적인 Subquery는 각 테이블에 대한 최적화된 스캔 및 조인 전략을 사용 가능.

개발 임팩트:
* Django 애플리케이션에서 발생할 수 있는 ORM 관련 성능 병목 현상을 사전에 인지하고 방지할 수 있습니다.
* 대규모 데이터셋을 다룰 때 효율적인 데이터 조회 전략을 수립하고 적용하는 능력을 향상시킵니다.
* 복잡한 데이터 관계에서 성능 저하 없이 필요한 정보를 정확하게 집계하는 방법을 배울 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 이와 유사한 문제는 개발자 커뮤니티에서 자주 논의되는 주제입니다. 많은 개발자들이 유사한 경험을 공유하며 Subquery나 다른 최적화 기법을 적용하여 문제를 해결한 사례를 찾아볼 수 있습니다.)