최적화되지 않은 Microsoft SQL Server(MSSQL) SQL 쿼리는 성능 저하, 과도한 리소스 사용, 일관성 없는 데이터, 보안 취약성 및 유지 관리 문제를 일으킬 수 있습니다. 이러한 문제는 프로그램의 기능, 안정성 및 보안에 부정적인 영향을 미쳐 잠재적으로 사용자 불만을 야기하고 추가 비용을 발생시킬 수 있습니다.
최적의 효율성과 신속한 운영을 달성하기 위해서는 Microsoft SQL Server(MSSQL)의 구조화된 쿼리 언어(SQL) 쿼리를 최적화하는 것이 필수적입니다. 이는 인덱싱, 쿼리 단순화 및 저장 프로시저와 같은 전략을 사용하여 쿼리 성능과 데이터 수정 성능 간의 조화로운 균형을 유지하여 데이터베이스 성능을 전반적으로 향상시킴으로써 달성할 수 있습니다.
인덱싱을 통한 쿼리 최적화
데이터베이스 인덱싱은 데이터베이스 구조 내에서 정보를 조직화하고 분류하는 과정으로, 검색 프로세스를 신속하게 처리하는 동시에 전반적인 효율성을 향상시키기 위한 목적으로 수행됩니다. 이 기술은 데이터베이스 관리 소프트웨어가 쉽게 탐색할 수 있도록 데이터 세트의 복제본을 생성하고 체계적인 방식으로 배열하는 것을 수반합니다.
쿼리 실행 과정에서 인덱스를 활용하면 데이터베이스 엔진이 필요한 정보를 신속하게 찾아 결과를 반환할 수 있으므로 쿼리 실행에 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다. 반대로 인덱싱을 사용하지 않으면 데이터베이스 엔진이 테이블 내의 모든 행을 검사하여 필요한 데이터를 찾아야 하므로 특히 레코드 수가 많은 테이블의 경우 힘든 작업이 될 수 있습니다.
MSSQL에서 인덱스 생성
관계형 데이터베이스 내에서 인덱스를 생성하는 프로세스는 간단하고 특별할 것이 없는데, Microsoft SQL Server(MSSQL)는 CREATE INDEX 문을 사용하여 이 기능을 지원하는 플랫폼 중 하나입니다.
CREATE INDEX index_name
ON table_name (column1, column2, ...);
앞서 언급한 SQL 코드에서 “index\_name”은 인덱스의 명칭을, “table\_name”은 테이블의 제목을, “column1”, “column2” 등은 인덱싱할 열의 모니커를 나타냅니다.
다음 SQL 문을 사용하여 “Customers” 테이블의 “LastName” 열에 클러스터링되지 않은 인덱스를 생성할 수 있습니다.
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Customers_LastName
ON Customers (LastName);
이 문을 사용하여 Customers 테이블의 LastName 열에 클러스터링 없이 IX\_Customers\_LastName이라는 인덱스가 생성됩니다.
인덱싱 비용
인덱싱은 쿼리 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 여기에는 몇 가지 단점이 있습니다.인덱스를 생성하는 과정에는 추가 저장 공간이 필요하므로 디스크 사용량이 증가할 수 있습니다. 또한 인덱스 유지 관리로 인해 레코드 삽입, 업데이트 또는 삭제와 같은 데이터 조작 작업이 지연될 수 있습니다. 데이터 수정 사항에 따라 인덱스를 최신 상태로 유지하려면 정기적인 업데이트가 필요하며, 이는 특히 대규모 데이터 세트의 경우 시간이 많이 걸리는 작업이 될 수 있습니다.
인덱싱 전략을 설계할 때 쿼리 성능과 데이터 수정 성능 간의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 인덱스는 자주 검색되는 열에만 생성해야 하며, 인덱스 리소스 사용량을 정기적으로 모니터링하여 중복 인덱스를 식별하고 제거해야 합니다.
쿼리 간소화를 통한 쿼리 최적화
데이터 추출을 목적으로 복잡한 쿼리를 사용하지만, 그 구현이 성능에 부정적인 영향을 미치고 비효율적인 데이터 검색을 초래할 수 있습니다.
조회의 복잡성을 줄이면 관리하기 쉽고 간단한 부분으로 나누어 처리 속도를 높이고 필요한 계산 리소스를 최소화할 수 있습니다.
쿼리 단순화 프로세스는 복잡한 쿼리를 보다 관리하기 쉬운 쿼리로 나누어 기능을 향상시키고 데이터 추출을 용이하게 합니다. 쿼리가 복잡하면 시스템 내에서 제약이 발생하여 개발자와 분석가 모두 문제를 이해하고 해결하는 데 어려움을 겪을 뿐만 아니라 최적화를 위한 잠재적 영역을 결정하는 데도 어려움을 겪을 수 있기 때문입니다.
정보 내의 경향과 패턴을 식별하는 것을 목적으로 하는 고객 주문 테이블과 관련된 MSSQL에서 작동 가능한 복잡한 검색 쿼리를 예로 들면 다음과 같습니다: “`vbnet SELECT CustomerName, OrderDate, ProductDescription, QuantityOrdered FROM OrdersTable WHERE CustomerID = ‘A123’ AND OrderDate BETWEEN ‘2022-01-01’ AND ‘2022-12-31’ GROUP BY CustomerName, OrderDate, ProductDescription, QuantityOrdered HAVING COUNT(QuantityOrdered) > 5; “` 이 쿼리는 고객 ID가
SELECT
customer_name,
COUNT(order_id) AS total_orders,
AVG(order_amount) AS average_order_amount,
SUM(order_amount) AS total_sales
FROM
orders
WHERE
order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'
AND order_status = 'completed'
GROUP BY
customer_name
HAVING
COUNT(order_id) > 5
ORDER BY
total_sales DESC;
인 ‘주문 테이블’에서 모든 레코드를 검색합니다. 검색 작업은 2022년도에 체결된 거래에서 총 판매 금액을 기준으로 내림차순으로 5건 미만의 거래가 있는 고객을 구분하여 고객 이름과 거래 내역을 검색하는 작업입니다.
이 쿼리는 유용한 인사이트를 제공할 수 있지만, 특히 주문 테이블에 여러 레코드가 포함되어 있는 경우 쿼리가 복잡하여 처리 시간이 길어질 수 있습니다.
쿼리를 여러 개의 하위 쿼리로 나누고 각 쿼리를 개별적으로 실행하면 전체 조회의 복잡성을 줄일 수 있습니다.
-- Get a list of customer names and the total number of orders they have placed
SELECT
customer_name,
COUNT(order_id) AS total_orders
FROM
orders
WHERE
order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'
AND order_status = 'completed'
GROUP BY
customer_name
HAVING
COUNT(order_id) > 5;
-- Get the average order amount for each customer
SELECT
customer_name,
AVG(order_amount) AS average_order_amount
FROM
orders
WHERE
order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'
AND order_status = 'completed'
GROUP BY
customer_name
HAVING
COUNT(order_id) > 5;
-- Get the total sales for each customer
SELECT
customer_name,
SUM(order_amount) AS total_sales
FROM
orders
WHERE
order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'
AND order_status = 'completed'
GROUP BY
customer_name
HAVING
COUNT(order_id) > 5
ORDER BY
total_sales DESC;
앞서 언급한 방법은 고객 이름과 모든 고객에 대한 총 주문, 평균 구매 금액 및 전체 매출을 획득하는 업무를 별개의 조회로 분리합니다. 모든 문의는 명확한 목표를 가지고 있으며 특정 기능에 맞게 미세 조정되어 데이터베이스의 요청 처리를 용이하게 합니다.
쿼리 간소화를 위한 팁
문의를 간소화하면 특정 업무에 맞게 세밀하게 조정된 검색 쿼리가 생성되고 이러한 단일 작업에만 집중하면 효율성이 크게 향상되므로 단일 작업에 집중하는 것이 필수적입니다.
프로그램의 접근성과 수명을 보장하기 위해 소프트웨어를 개발하는 동안 허용 가능한 명명법을 준수하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 시스템 내에서 문제가 있는 영역을 효율적으로 식별할 수 있을 뿐만 아니라 개선의 기회도 찾을 수 있습니다.
저장 프로시저를 통한 쿼리 최적화
저장 프로시저는 이전에 공식화되어 데이터베이스 내에 저장되어 있는 미리 정해진 SQL 명령의 모음입니다. 이 명령어 집합은 데이터베이스에서 정보를 수정하는 것부터 정보를 가져오거나 추출하는 것까지 다양한 기능에 활용할 수 있습니다. 또한 저장 프로시저는 매개변수 형태로 입력을 받을 수 있어 소프트웨어 생성 수단으로 다양하게 활용될 수 있습니다. 또한 이러한 프로시저는 다양한 프로그래밍 방언을 통해 호출할 수 있으므로 소프트웨어 개발을 위한 강력한 도구로서 그 중요성이 강조됩니다.
특정 부서에서 근무하는 모든 직원의 평균 급여를 계산하고 검색하기 위한 Microsoft SQL Server(MSSQL) 샘플 코드는 다음과 같습니다:
CREATE PROCEDURE [dbo].[GetAverageSalary]
@DepartmentName VARCHAR(50)
AS
BEGIN
SELECT AVG(Salary) as AverageSalary
FROM Employees
WHERE Department = @DepartmentName
END
앞서 언급한 저장 프로시저에서는 부서를 기준으로 결과를 제한하기 위해 WHERE 절 내에 명명된 매개 변수인 ‘@DepartmentName’을 활용합니다. 또한 해당 부서에 소속된 직원의 급여의 산술 평균을 구하기 위해 AVG 함수가 사용됩니다.
EXEC [dbo].[GetAverageSalary] @DepartmentName = 'Sales'
앞서 언급한 저장 프로시저 내의 선언은 Sales 부서의 급여를 나타내는 변수를 “Sales”로 참조하도록 지정합니다. 이 명령은 이 부서에서 근무하는 직원의 평균 연간 보수를 계산하여 반환하도록 설계되었습니다.
저장 프로시저는 쿼리 성능을 어떻게 개선합니까?
저장 프로시저는 여러 가지 방법으로 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.처음에는 서버 측에서 SQL 문을 실행하여 클라이언트와 서버 간의 데이터 교환을 최소화하여 네트워크를 통해 전송되는 정보의 양을 줄이고 응답에 필요한 시간을 줄입니다.
둘째, 실행 계획이 메모리에 저장되는 캐시된 저장 프로시저를 생성할 수 있습니다. 저장 프로시저를 호출할 때 서버는 SQL 문을 다시 컴파일하는 대신 메모리에서 실행 계획을 가져와 저장 프로시저의 실행 시간을 단축하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
우분투에서 MSSQL을 설정할 수 있음
Microsoft SQL Server(MSSQL)는 우분투 및 기타 Linux 배포판에 대한 지원에서 상당한 진전을 보여 왔습니다. 엔터프라이즈 환경에서 Linux의 보급률이 높아짐에 따라 Microsoft는 최고의 데이터베이스 관리 시스템의 범위를 Linux 플랫폼으로 확장하기로 결정했습니다.