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데이터베이스를 다루다 보면 "이걸 SQL 한 번으로 처리할 수 있을까?" 고민되는 순간이 있습니다. 가장 대표적인 경우가 바로 계층형 데이터(Hierarchical Data)를 탐색할 때입니다.대댓글의 대댓글을 찾거나, 회사의 조직도를 최상위 사장님부터 말단 사원까지 한 번에 뽑아내야 할 때, 우리에게 필요한 것은 바로 WITH RECURSIVE입니다. 오늘은 이 재귀 쿼리의 작동 원리와 실전 활용법을 분석해 보겠습니다.1. 재귀 쿼리(Recursive CTE)란 무엇인가?일반적인 WITH 절이 단순히 쿼리를 가독성 있게 정리하는 용도라면, WITH RECURSIVE는 자기 자신을 참조하여 반복적으로 실행되는 쿼리입니다. 프로그래밍 언어의 for문이나 while문, 혹은 재귀 함수와 매우 흡사한 동작을 ..
데이터베이스를 설계할때 한 번쯤은 마주하는 결정의 순간이 있습니다. “이 로직을 서브쿼리로 넣을까, WITH 절로 뺄까, 아니면 VIEW로 정의할까?” 단순히 쿼리가 돌아가게 만드는 단계를 넘어, 성능, 유지보수, 운영 관점에서 어떤 선택이 최선인지 분석하고, 수백만 건의 데이터 환경에서도 견고하게 버티는 최종 설계 가이드라인을 생각해보겠습니다.1. 가상 테이블의 본질과 옵티마이저우리가 사용하는 VIEW, CTE, Subquery는 모두 “테이블처럼 보이지만 물리적 데이터는 존재하지 않는 논리적 구조”라는 공통점이 있습니다. 하지만 데이터베이스 엔진(옵티마이저)이 이들을 처리하는 방식은 판이합니다.① VIEW: 전사적 인터페이스VIEW는 DB 카탈로그에 쿼리 정의가 저장된 영구 객체입니다.동작 원리: 사..
데이터베이스 설계자에게 있어 "가독성"과 "성능"은 언제나 트레이드오프(Trade-off) 관계에 있습니다. MySQL 8.0 이후 우리는 복잡한 쿼리를 처리하기 위해 VIEW와 WITH 절(CTE)이라는 비슷한 두개의 방식을 알수 있습니다.이 두가지의 기능은 단순히 "문법이 다르다"는 간단한 수준을 넘어, 이번 포스팅에서는 메모리 구조, 옵티마이저의 처리 방식, 그리고 실무 아키텍처 관점에서 두 기능을 비교해 보겠습니다.1. 근본적인 아키텍처의 차이VIEW: 영구적인 논리 레이어 (Permanent Logical Layer)VIEW는 데이터베이스 카탈로그에 저장되는 객체(Object)입니다.컴파일 시점: VIEW를 생성할 때 MySQL은 구문을 분석하고 권한을 체크합니다.생명 주기: DROP VIEW를..
지난 포스팅에서 데이터베이스에 영구적으로 저장되는 가상 테이블인 VIEW에 대해 알아보았습니다. 하지만 모든 가상 테이블이 영구적일 필요는 없습니다. 특정 쿼리 안에서만 잠시 사용하고 버려질 '일회성' 가상 테이블이 필요할 때, 우리는 WITH 절(Common Table Expression, CTE)을 사용합니다.MySQL 8.0부터 도입된 이 강력한 기능을 통해 지저분한 서브쿼리를 어떻게 깔끔하게 정리할 수 있는지 분석해 보겠습니다.1. WITH 절(CTE)이란 무엇인가?CTE(Common Table Expression)는 복잡한 쿼리문 내에서 임시적으로 정의하여 사용하는 결과 집합입니다.일시성: 쿼리가 실행되는 동안에만 존재하며, 실행이 끝나면 메모리에서 사라집니다.가독성: 쿼리 상단에 로직을 정의하..
데이터베이스를 설계하고 쿼리를 작성하다 보면, 수많은 테이블을 조인(Join)하거나 복잡한 계산식을 반복해서 사용해야 하는 상황에 직면합니다. 이때 가장 먼저 떠올릴 수 있는 효율적인 도구가 바로 VIEW(뷰)입니다. 오늘은 MySQL의 핵심 기능 중 하나인 VIEW의 개념부터 실무 활용 전략까지 상세히 분석해 보겠습니다.1. VIEW란 무엇인가?VIEW는 한마디로 "저장된 SELECT 문"입니다. 사용자에게는 일반 테이블과 똑같이 보이지만, 실제로 데이터를 물리적으로 저장하고 있지는 않습니다. 사용자가 VIEW에 접근할 때마다 정의된 쿼리가 실행되어 결과를 보여주는 가상 테이블(Virtual Table)입니다.2. VIEW를 사용하는 이유?단순히 "쿼리가 짧아져서"라는 이유만으로 VIEW를 사용하는 것..
흔히 개발을 하다보면 서브쿼리를 쓰지마라 서브쿼리를 사용하면 안좋단 이런 말을 들은 적이 있을겁니다. 서브쿼리는 간편하게 데이터를 연결해주고 가져와주지만 서브쿼리는 해당 데이터의 규모가 커지면 커질수록 서비스가 커지면 커질수록 병목현상이 발생되고 성능이슈의 주 원인이 되기 때문입니다. 이 내용을 아래에서 자세하게 살펴보겠습니다. 1. 서브쿼리가 위험한 3가지 기술적 이유① 연산 비용의 수직 상승 (RBAR 현상)가장 큰 문제는 상관 서브쿼리(Correlated Subquery)에서 발생합니다. 메인 쿼리의 한 행마다 서브쿼리가 매번 실행되는 구조라면, 데이터가 10만 건일 때 서브쿼리도 10만 번 호출됩니다. 이를 RBAR(Row-By-Agonizing-Row)라고 부르는데, 말 그대로 "한 줄씩 고통스..