DB인덱싱 처리 보고서.md

인덱스 성능 개선 보고서

1. 서론

데이터베이스 쿼리 성능 최적화를 위해 두 가지 시나리오에서 인덱스를 추가하여 성능 변화를 분석했습니다. 첫 번째 시나리오는 Seat 테이블의 concert_option_id와 status 컬럼에 인덱스를 추가하는 것이었고, 두 번째 시나리오는 Concert_Option 테이블의 concert_id, concert_date, is_available 컬럼에 인덱스를 추가하는 것이었습니다. 각 시나리오에 대해 쿼리 실행 계획과 성능 변화를 비교 분석했습니다.

2. 분석 데이터

쿼리 1:

SELECT s.* FROM Seat s WHERE s.concert_option_id = 1 AND s.status='AVAILABLE';

쿼리 2:

SELECT * FROM Concert_Option WHERE concert_id = 1 AND concert_date > '2024-08-08 22:24:11.000000' AND is_available = TRUE;

3. 성능 분석

3.1 Seat 테이블 인덱스 전후 성능 비교

인덱스 전

• 쿼리 실행 계획

  :

  • Parallel Seq Scan on seat 테이블
  • 필터 조건: concert_option_id = 1, status = 'AVAILABLE'
  • 실행 시간: 324.931 ms
  • 처리된 행 수: 1422767 행 중 43899 행

인덱스 후

• 쿼리 실행 계획

  :

  • Bitmap Heap Scan on seat 테이블
  • 필터 조건: concert_option_id = 1, status = 'AVAILABLE'
  • 실행 시간: 38.922 ms
  • 처리된 행 수: 133445 행 중 133445 행

결론

• 인덱스를 추가한 후 쿼리 실행 시간이 약 324.931 ms에서 38.922 ms로 약 8배 이상 감소했습니다. 이는 인덱스를 사용하여 필요한 데이터에 빠르게 접근할 수 있었기 때문입니다.

3.2 Concert_Option 테이블 인덱스 전후 성능 비교

인덱스 전

• 쿼리 실행 계획

  :

  • Seq Scan on concert_option 테이블
  • 필터 조건: concert_id = 1, concert_date > '2024-08-08 22:24:11', is_available = TRUE
  • 실행 시간: 10.645 ms
  • 처리된 행 수: 400 행 중 39600 행

인덱스 후

• 쿼리 실행 계획

  :

  • Bitmap Heap Scan on concert_option 테이블
  • 필터 조건: concert_id = 1, concert_date > '2024-08-08 22:24:11', is_available = TRUE
  • 실행 시간: 0.965 ms
  • 처리된 행 수: 400 행 중 400 행

결론

• 인덱스를 추가한 후 쿼리 실행 시간이 약 10.645 ms에서 0.965 ms로 약 10배 이상 감소했습니다. 이는 인덱스를 사용하여 필요한 데이터에 빠르게 접근할 수 있었기 때문입니다.

4. 결론 및 제언

두 시나리오 모두에서 인덱스를 추가함으로써 쿼리 성능이 크게 향상되었습니다. 특히, Seat 테이블과 Concert_Option 테이블에 인덱스를 추가한 후 쿼리 실행 시간이 각각 약 8배, 10배 이상 감소하였습니다. 이는 인덱스를 사용하여 필요한 데이터에 빠르게 접근할 수 있었기 때문입니다.

5. 인덱스 생성 구문

-- Seat 테이블 인덱스 생성
DROP INDEX IF EXISTS idx_seat_concert_option_id_status;
CREATE INDEX idx_seat_concert_option_id_status ON seat (concert_option_id, status);
VACUUM ANALYZE seat;

-- Concert_Option 테이블 인덱스 생성
DROP INDEX IF EXISTS idx_concert_option_concert_id_date_available;
CREATE INDEX idx_concert_option_concert_id_date_available ON concert_option (concert_id, concert_date, is_available);
VACUUM ANALYZE concert_option;

6. 조인 쿼리

모든 콘서트에 조회 시 콘서트 옵션을 조인해서 조회

인덱싱 전

1. 쿼리:

   SELECT c.title, co.concert_date, co.is_available
   FROM Concert c
   JOIN Concert_Option co ON c.id = co.concert_id;

   

2. 쿼리 실행 계획:

   • Hash Join: concert와 concert_option 테이블 간 해시 조인.
   • Hash Cond: co.concert_id = c.id
   • Seq Scan on concert_option: concert_option 테이블에 대한 시퀀스 스캔.
   • Seq Scan on concert: concert 테이블에 대한 시퀀스 스캔.
   • 실행 시간: 46.836 ms
   • 처리된 행 수: 40000 행

인덱싱 후

1. 쿼리: 동일.

2. 쿼리 실행 계획

   :

   • Hash Join: concert와 concert_option 테이블 간 해시 조인.
   • Hash Cond: co.concert_id = c.id
   • Index Only Scan on idx_concert_option_concert_id_date_available: 인덱스 idx_concert_option_concert_id_date_available를 사용하여 concert_option 테이블을 스캔.
   • Seq Scan on concert: concert 테이블에 대한 시퀀스 스캔.
   • 실행 시간: 15.149 ms
   • 처리된 행 수: 40000 행

분석

1. 쿼리 실행 계획의 차이점:
   • 인덱싱 전에는 concert_option 테이블에 대한 시퀀스 스캔을 사용하여 모든 행을 스캔하고 해시 조인을 수행합니다.
   • 인덱싱 후에는 concert_option 테이블에 대해 인덱스 전용 스캔을 사용하여 필요한 데이터에 빠르게 접근합니다.
2. 성능 차이:
   • 실행 시간: 인덱싱 전에는 46.836 ms가 소요되었지만, 인덱싱 후에는 15.149 ms로 약 3배 이상 감소하였습니다.
   • 행 처리: 인덱싱 전후 모두 40000 행을 처리하지만, 인덱싱 후에는 인덱스를 사용하여 더 효율적으로 데이터를 접근합니다.