이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터베이스 성능 튜닝을 학교 프로젝트에서 처음 경험하였습니다. 쿼리가 너무 느려서 원인을 분석했는데, 실행 계획을 보니 풀 테이블 스캔이 발생하고 있었습니다. 자주 조회하는 컬럼에 인덱스를 추가하였더니 응답 시간이 크게 줄었습니다. 처음에는 인덱스를 많이 추가하면 좋을 것이라 생각하였으나, 쓰기 성능이 저하되는 것을 경험하고 나서 균형이 중요하다는 것을 배웠습니다. 이 경험이 DB 튜닝에 관심을 갖게 된 계기가 되었습니다. 작은 변경이 성능에 미치는 영향을 직접 확인하면서 실행 계획 분석의 중요성을 배웠습니다.
팀 프로젝트에서 데이터 조회 속도가 느려져서 슬로우 쿼리 로그를 분석한 경험이 있어요. 가장 자주 느린 쿼리를 추려보니 N+1 문제가 원인이었어요. ORM에서 관계 데이터를 하나씩 요청하는 구조였는데, 으로 한 번에 가져오도록 바꿨더니 응답 속도가 눈에 띄게 개선됐습니다. 그 과정에서 팀원과 같이 원인을 분석하고 해결책을 찾는 경험이 좋았어요.
성능 문제는 대부분 쿼리 구조에서 시작한다는 걸 그때 배웠습니다. 데이터 로딩 로직을 수정했더니 응답 속도가 줄었어요. 실제 데이터 흐름을 추적해야 진짜 문제를 찾을 수 있다는 걸 그때 배웠습니다. 인덱스 설계와 쿼리 패턴 모두 함께 봐야 한다는 걸 다시 확인했습니다.
DB 성능 튜닝을 공부하면서 가장 흥미로웠던 건 같은 결과를 내는 쿼리도 쓰는 방식에 따라 성능이 크게 달라진다는 점이었어요. 서브쿼리보다 이 빠른 경우, 와일드카드 검색이 인덱스를 못 쓰는 경우 등을 직접 실습하면서 배웠어요. 프로젝트에서 실행 계획 분석 도구를 써서 병목을 찾고, 쿼리를 수정해서 개선하는 사이클을 경험했습니다. Aurora 같은 클라우드 DB의 특성은 아직 배우는 중이지만, 쿼리 최적화 감각은 어느 DB에서든 중요하다고 생각해요.
JOIN 방향에 따라 성능이 달라지는 것도 흥미로웠어요. 단순히 동작하는 쿼리보다 왜 이 방식이 빠른지 이해하는 게 더 중요하다고 생각하게 됐습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 DBA 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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