바쁜 데이터베이스: 아키텍처의 숨은 병목 현상

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터베이스 설계, DevOps

대상자

• 데이터베이스 성능 최적화를 고려하는 개발자 및 시스템 아키텍처 설계자
• 복잡한 쿼리 또는 불필요한 처리 로직으로 인한 성능 저하 문제 해결에 관심 있는 분야
• 난이도 수준: 중급 이상 (데이터베이스 아키텍처 및 성능 튜닝 이해 필요)

핵심 요약

• 바쁜 데이터베이스(Busy Database)는 고부하 쿼리, 불필요한 DB 내 처리, 비최적화된 스키마로 인해 발생하며, 스케일링이 아닌 아키텍처 설계 문제로 인해 발생함
• DB에서 비즈니스 로직 처리를 애플리케이션 레이어로 이전하는 것이 해결 방법
• 성능 저하 지표로는 높은 CPU 사용률 및 낮은 IOPS가 주요 신호

섹션별 세부 요약

1. 바쁜 데이터베이스의 정의

• 고부하 쿼리/트랜잭션 또는 복잡한 트리거/스토어드 프로시저로 인해 DB가 과도한 처리 작업을 수행
• 스케일링 이슈가 아닌 아키텍처 설계로 인한 문제 (예: DB에 로직 처리를 과도하게 위임)

2. 바쁜 데이터베이스의 문제점

• DB는 데이터 접근에 최적화되어 있고, 처리 작업은 애플리케이션 레이어에 해당
• 운영 비용 증가 (예: Azure DTU 기반의 클라우드 DB 비용)
• 확장성 부족 (DB는 컴퓨팅 자원만큼 쉽게 확장 불가)

3. 잘못된 실천 사례

• 복잡한 스토어드 프로시저 사용
• SQL 내 날짜/화폐 포맷팅
• XML/JSON 생성 로직을 DB에서 직접 수행

4. 해결 방법

• 애플리케이션 레이어로 처리 로직 이전 (예: SUM(), AVG(), WHERE 조건 등)
• DB에 집중시킬 작업 (예: CAST, ROUND 등 간단한 데이터 변환)
• 비즈니스 로직 및 지역별 변환 로직은 애플리케이션 측에서 처리

5. 문제 감지 방법

• 트루스루프가 감소하지만 데이터 트래픽은 낮음
• DB CPU 사용률 높음이지만 IOPS(읽기/쓰기)는 낮음
• 부하 하에서 응답 시간 지연
• 간단한 데이터 요청에도 긴 실행 시간

6. 실행 전략

1. DB 프로파일링 (pg_stat_activity, SHOW PROCESSLIST, 클라우드 제공업체 도구 활용)
2. SQL 트래픽 모니터링 (느리거나 CPU 사용량 높은 쿼리 분석)
3. 제어된 로드 테스트 (사용자 부하 변화 분석)
4. 쿼리 감사 (포맷팅, 분기 로직, 애플리케이션 레이어 작업 검토)

결론

• 데이터베이스는 데이터 저장 및 검색에 집중하고, 처리 로직은 애플리케이션 레이어로 이전해야 한다
• 성능 저하 초기 단계부터 모니터링 및 프로파일링을 통해 문제를 사전에 해결해야 함
• "DB는 컴퓨팅 엔진이 아니다"라는 인식을 바탕으로, 확장 가능한 컴퓨팅 레이어로 작업을 이전하는 것이 핵심 전략