분석 프로시저 만들 때 자주 하는 실수 분석

오늘은 PL/pgSQL로 하는 이 대장정의 마지막을 장식하면서, 한 가지 확실히 하자: 분석 프로시저에서 실수는 피할 수 없어. 왜냐면, 분석에서는 빅데이터, 복잡한 계산, 그리고 가끔은 꽤나 꼬인 조건들을 다루거든. 쿼리나 프로시저가 복잡해질수록, 미로처럼 돼서 한두 번만 잘못 가도 결과가 완전 엉뚱하게 나올 수 있어.

다행히도, 대부분의 실수는 흔하게 일어나고, 예측(그리고 예방)할 수 있어. 하나씩 짚어보자.

1. 주요 필드에 인덱스가 없음

인덱스는 데이터베이스 세계의 내비게이션 같은 거야. 인덱스가 없으면, 데이터베이스는 테이블의 모든 행을 일일이 걸어서 찾아야 해. 작은 테이블이면 그럭저럭 괜찮지만, 데이터가 수백만 행으로 늘어나면, 네 쿼리는 Windows XP가 Pentium III에서 돌아가는 것보다 느려질 거야.

예를 들어, 주문 테이블이 있고, 지난 한 달간의 매출을 계산하고 싶다고 해보자:

SELECT SUM(order_total)
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 month';

order_date 필드에 인덱스가 없으면, PostgreSQL은 테이블 전체를 다 훑는 (Seq Scan) 작업을 해. 이건 거의 항상 느려.

해결책: 인덱스를 써! 명령어는 이거면 충분해:

CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);

이제 PostgreSQL은 order_date 필드로 훨씬 빠르게 검색할 수 있어.

비효율적인 쿼리 사용

어떤 쿼리는 보기엔 멋져 보여도, 실제론 열쇠 대신 콘크리트 벽돌로 문을 따는 거랑 다를 게 없어. 예를 들어, JOIN으로 바꿀 수 있는 서브쿼리를 쓰거나, 쓸데없이 필터링을 많이 하는 경우가 그래.

이렇게 하지 말고:

SELECT product_id, SUM(order_total)
FROM orders
WHERE product_id IN (SELECT id FROM products WHERE category = 'electronics')
GROUP BY product_id;

이렇게 하는 게 훨씬 나아:

SELECT o.product_id, SUM(o.order_total)
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE p.category = 'electronics'
GROUP BY o.product_id;

이러면 PostgreSQL이 각 행마다 서브쿼리를 실행하지 않아도 돼서, 훨씬 빨라져.

임시 테이블 구조가 잘못됨

임시 테이블은 잘만 쓰면 강력한 도구야. 근데 필요한 컬럼이나 인덱스를 빼먹으면, 임시 테이블이 병목 현상의 원인이 돼서 전체 프로시저가 느려져.

예시를 들어보자. 중간 계산용 임시 테이블을 만들어보자:

CREATE TEMP TABLE temp_sales AS
SELECT region, SUM(order_total) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY region;

근데 나중에 total_sales 컬럼으로 필터링을 해야 하는데, 인덱스가 없어.

임시 테이블을 쓰기 전에, 어떻게 쓸지 먼저 생각해봐. 컬럼으로 필터링이 필요하면, 인덱스를 추가해:

CREATE INDEX idx_temp_sales_total_sales ON temp_sales (total_sales);

계산 실수 (예: 0으로 나누기)

0으로 나누기는 분석에서 고전적인 문제야. SQL은 이런 실수를 봐주지 않고, 그냥 쿼리 실행을 중단시켜버려.

예를 들어, 주문의 평균 금액을 계산하고 싶다고 해보자:

SELECT SUM(order_total) / COUNT(*) AS avg_order_value
FROM orders;

orders 테이블에 데이터가 없으면, 0으로 나누기가 발생해서 쿼리가 에러로 끝나.

이런 문제를 피하려면, 카운터가 0일 때를 처리해줘야 해:

SELECT
    CASE 
        WHEN COUNT(*) = 0 THEN 0
        ELSE SUM(order_total) / COUNT(*)
    END AS avg_order_value
FROM orders;

로깅과 실행 체크가 없음

PL/pgSQL 프로시저는 복잡할 수 있고, 중간 계산부터 최종 리포트까지 여러 단계로 이뤄질 수 있어. 이 과정에서 뭔가 꼬이면, 로깅이 없으면 어디서 왜 망가졌는지 알 방법이 없어.

예를 들어, 메트릭 계산 프로시저를 만들었는데, 각 단계마다 기대한 데이터를 체크하지 않으면, 예상치 못한 데이터(예: 빈 테이블)를 만나서 프로시저 전체가 뻗어버릴 수 있어.

이걸 피하려면, 프로시저의 중요한 단계마다 로깅을 추가해. 예를 들면:

RAISE NOTICE '판매 계산 시작';
-- 네 코드가 여기 들어감...

RAISE NOTICE '모듈 % 성공적으로 끝남', 모듈;

더 복잡한 프로시저라면, 로그를 따로 테이블에 저장하는 게 좋아:

CREATE TABLE log_analytics (
    log_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    log_message TEXT
);

프로시저에서 이렇게 추가해:

INSERT INTO log_analytics (log_message)
VALUES ('프로시저가 성공적으로 끝남');

최적화 부족으로 인한 성능 문제

최적화는 쿼리뿐만 아니라 프로시저 자체에도 중요해. 여러 사용자가 프로시저를 쓰면, 실행이 시스템의 병목이 될 수 있어.

예를 들어, 모든 지역에 대해 메트릭을 재계산하는 프로시저가 있다고 해보자. 사실 한 지역 데이터만 필요할 때도 말이지:

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_sales()
RETURNS VOID AS $$
BEGIN
    -- 모든 지역에 대해 재계산
    INSERT INTO sales_metrics(region, total_sales)
    SELECT region, SUM(order_total)
    FROM orders
    GROUP BY region;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

이건 불필요한 부하를 만들어.

이럴 땐, 지역을 파라미터로 받아서 필터링할 수 있게 해봐:

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_sales(p_region TEXT)
RETURNS VOID AS $$
BEGIN
    INSERT INTO sales_metrics(region, total_sales)
    SELECT region, SUM(order_total)
    FROM orders
    WHERE region = p_region
    GROUP BY region;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

이제 프로시저가 쓸데없는 데이터를 처리하지 않아서, 쿼리가 더 빨리 끝나.

성능 분석 도구 무시하기

EXPLAIN ANALYZE 같은 도구는 쿼리가 어디서 느려지는지, 어떻게 고칠 수 있는지 보여주는 친절한 친구야. 프로시저를 짜면서 성능을 분석하지 않으면, 마치 양자컴퓨터 프로그래머가 오실로스코프 없이 일하는 거랑 똑같아 — 돌아가긴 하는데, 실제로 무슨 일이 일어나는지 아무도 몰라.

예시를 들어보자. 이 쿼리의 문제는 EXPLAIN ANALYZE로 보면 바로 보여:

SELECT *
FROM orders
WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2023;

이 쿼리는 비효율적인데, EXTRACT() 함수가 인덱스 사용을 막아버리거든.

이 문제는 이렇게 해결할 수 있어. 쿼리를 분석해봐:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT *
FROM orders
WHERE order_date >= DATE '2023-01-01' AND order_date < DATE '2024-01-01';

자주 하는 실수, 어떻게 피할까?

실수를 예방하려면, 다음 팁을 지켜봐:

1. 필터링이나 조인에 쓰는 필드엔 꼭 인덱스를 써.
2. 쿼리를 최적화해: 쓸데없는 서브쿼리는 빼고, JOIN을 활용해.
3. 실행을 꼭 로깅해. 뭔가 잘못됐을 때 디버깅이 쉬워져.
4. 항상 EXPLAIN ANALYZE 같은 도구로 프로시저를 체크해.
5. 성능 문제가 보이면? 파티셔닝이나 쿼리 로직 개선을 고민해봐.

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