[기능 개선] “31s 걸리던 쿼리를 146ms로 줄인 이야기”

🚀 연령대별 인기 키워드, 31s에서 146ms까지! 성능 개선 여정

 

💭 문제 인식

서비스 내에서 제공하는 "연령대별 인기 키워드" 기능은 사용자 통계를 기반으로 추천 기능과 연동되는 핵심 기능이었다.
하지만 데이터를 조회할 때마다 응답 속도가 지나치게 느리다는 피드백이 들어오기 시작했다.

🐢 성능 테스트 결과

 

• 로컬 조회 시간 : 31.49초
• 배포 서버 : 504 Gateway Timeout 발생
• JMeter 부하 테스트 : 에러율 90% 이상

📌 통계 페이지조차 열리지 않는 상황..운영 환경에서는 사실상 사용이 불가능한 상태였다.

 

🔍 현재 구조 분석

문제가 발생한 기존 쿼리는 다음과 같이
서브 쿼리를 활용한 다단계 집계 방식으로 작성되어 있었다.

서브쿼리를 활용한 코드

 

해당 쿼리는 다음과 같은 흐름으로 동작한다.
1️⃣ 내부 서브 쿼리
     👉 userKeyword와 user 테이블 조인
     👉 user.Age가 minAge ~ maxAge 사이인 사용자만 필터링
     👉 조건에 맞는 userKeyword.id의 개수를 count로 계산
     👉 keywordCount라는 alias로 외부 쿼리에 전달
2️⃣ 외부 쿼리
     👉 userKeyword → keyword → user 테이블을 조인
      👉 동일한 연령 필터를 한번 더 수행
      👉 keyword.id, keyword.name을 기준으로 group by 수행
      👉 가장 많이 등장한 키워드 순으로 정렬 (order by count desc)
      👉 상위 10개만 조회 (limit 10)

 

🛠️ 개선 전략 수립

🎯 성능 개선을 위한 두 가지 계획

1️⃣ 서브 쿼리를 제거하고, 단일 쿼리로 집계 최적화
    👉 중복된 조인과 필터링 제거
    👉 쿼리 실행 횟수 최소화
    👉 응답 속도 개선 기대
2️⃣ user.age 컬럼에 인덱스를 적용하여 WHERE 조건의 성능 개선
     👉 Full Scan → Index Scan 전환
     👉 필터링 속도 향상 예상

각 전략은 별도로 실험하며 효과를 측정했고, 실제 개선 수치로 적용 여부를 판단하기로 했다.

 

✅ 1단계: 서브 쿼리 제거 → 단일 쿼리로 리팩토링

기존 서브 쿼리 구조를 개선하기 위해 QueryDSL의 NumberTemplate을 활용하여 단일 쿼리 내에서 집계를 바로 수행할 수 있도록 리팩토링했다.

단일 쿼리로 변경한 코드

🧪 테스트 결과

항목	변경 전	변경 후
실행 시간	31.49s	146ms
에러 발생 비율	90%	0%

🎉 서브 쿼리 제거만으로도 응답 속도는 약 215배 향상, 서버 타임아웃/에러 모두 해결되었다!

복잡한 서브 쿼리보다 단일 쿼리와 명확한 Group By가 훨씬 효율적인 구조라는 걸 직접 체감했다.

 

✅ 2단계: user.age에 인덱스 적용해보기

서브 쿼리 제거만으로도 충분히 성능이 개선되었지만, 추가적인 최적화를 위해 user.age 컬럼에 인덱스를 적용해봤다.

CREATE INDEX idx_user_age ON user (age);

🔎 실행 계획 전후 비교 요약

항목	인덱스 전	인덱스 후	개선 내용
user 테이블 조회 방식	Full table Scan(ALL)	Index Range Scan(range)	필터 성능 개선
실행 시간	62.5ms	52.4ms	약 16% 개선
부하 테스트	평균 50ms	50ms	개선 체감 미미

📌 인덱스를 적용한 결과, 실행 계획 상에서는 개선이 확인되었지만 부하 환경에서는 성능 차이를 체감하기 어려웠다.

 

🤔 그런데... 인덱스를 유지해야 할까?

 

user 테이블은 사용자 가입 시마다 지속적으로 INSERT 발생하는 구조이다.

그런데 age 컬럼에 인덱스를 설정하게 되면?!
⚠️ 삽입/갱신이 발생할 때마다 인덱스를 정렬 & 재정렬
⚠️ 데이터가 많아질수록 인덱스 유지 비용이 증가
⚠️ 쓰기 성능이 저하될 가능성도 배제할 수 없다.

읽기 성능에 비해 쓰기 부담이 커질 수 있는 상황이다!
👉 이미 쿼리 최적화만으로도 충분한 성능 향상을 확보했기 때문에,
👉 인덱스를 굳이 유지하지 않기로 결정했다.

 

 

✅ 결론 및 회고

이번 성능 개선 작업으로 서브 쿼리 제거만으로도 충분한 최적화 효과를 얻을 수 있었다.

💡 핵심 정리

✅ 복잡한 서브 쿼리 → 단일 쿼리로 리팩토링
👉 실행 시간 31.49초 → 146ms, 약 215배 속도 개선

✅ JMeter 부하 테스트 통과
👉 100 스레드 기준, 에러율 0% 유지

⚖️ 인덱스 적용은 왜 제외했을까?

👉 user.age 컬럼에 인덱스를 적용하자 실행 계획 상 일부 성능 개선 효과는 있었지만 쓰기 연산 시 정렬/재정렬 비용과 데이터 증가에 따른 유지 비용을 고려할 때 장기적으로 악영향을 줄 가능성이 있다고 판단했다.