SQL 튜닝을 통한 API 성능 최적화 (1편)현재 댕글 데이터베이스에는 데이터가 약 1,000개 이하로 적은 양이기 때문에 비효율적으로 작성된 쿼리로도 원하는 데이터를 빠른 속도로 가져올 수 있습니다. 하지만 서비스가 성장하면서 데hyodeng.tistory.com 대기 진료 견적서 상세 조회 (GET)테스트 환경 : Local MySQL 8.0 / Local 애플리케이션 서버 / 100만 개 데이터 기준문제 상황사용자가 진료 견적서에 대한 상세 데이터를 조회하기 위해서는 care_estimates 테이블에 들어있는 vet_id, pet_id 등의 id 를 통해 각 vets, pets 에 해당하는 다른 테이블의 정보를 가져와야 했습니다. 기존 구현에서는 세 개의 개별 쿼리를 순차적으로 실행하여 데이터를..

현재 댕글 데이터베이스에는 데이터가 약 1,000개 이하로 적은 양이기 때문에 비효율적으로 작성된 쿼리로도 원하는 데이터를 빠른 속도로 가져올 수 있습니다. 하지만 서비스가 성장하면서 데이터 양이 100만 개 혹은 그 이상으로 늘어난다면, 초기에 예상했던 것보다 현저히 느린 조회 속도로 사용자 경험을 저하시키게 되고, 이는 사용자 이탈까지 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 미연에 방지하기 위해, 인프라 확장이나 캐싱 시스템 도입과 같은 복잡한 해결책을 적용하기 전에, 가장 기본적이면서도 효과적인 방법인 SQL 튜닝을 시도해보았습니다. 성능 개선 효과를 검증하기 위해 100만 개의 더미 데이터를 데이터베이스에 삽입한 후, 서비스의 주요 기능 중 하나인 “일반 진료 대기 견적서 반려동물 정보 반환 API”..