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비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)

MySQL 성능 최적화를 본격적으로 배우기 전에!

신입 백엔드 면접에서 자주 물어보는 ‘DB 성능 최적화’ 경험?!
DB 성능 개선할 때 ‘SQL 튜닝’을 가장 먼저 해야 하는 이유 (vs 스케일업, 레플리케이션, 샤딩, 캐싱)
성능 개선을 위한 MySQL 구조 파악 / SQL 튜닝의 핵심

인덱스(Index) 기본 개념 / 실전 활용법

인덱스(Index)란?
[실습] 인덱스 직접 설정해보기 / 성능 측정해보기
기본으로 설정되는 인덱스 (PK)
제약 조건을 추가하면 자동으로 생성되는 인덱스 (UNIQUE)
[실습] 인덱스를 무식하게 많이 걸면 어떻게 될까?
멀티 컬럼 인덱스 (Mulitple-Column Index)란?
[실습] 멀티 컬럼 인덱스 직접 설정해보기 / 작동방식 이해하기
멀티 컬럼 인덱스 생성 시 주의점
커버링 인덱스(Covering Index)란?

실행 계획(EXPLAIN)을 활용해 성능 저하 요인 찾아내기

SQL문의 ‘실행 계획’ 사용해보기 (EXPLAIN)
실행 계획에서 type 의미 분석하기 (ALL, index)
실행 계획에서 type 의미 분석하기 (const, range, ref)

SQL문 튜닝 연습하기

[실습] 한 번에 너무 많은 데이터를 조회하는 SQL문 튜닝하기
[실습] WHERE문이 사용된 SQL문 튜닝하기 - 1
[실습] WHERE문이 사용된 SQL문 튜닝하기 - 2
[실습] 인덱스를 걸었는데도 인덱스가 작동하지 않는 경우 - 1
[실습] 인덱스를 걸었는데도 인덱스가 작동하지 않는 경우 - 2
[실습] ORDER BY문이 사용된 SQL문 튜닝하기
[실습] WHERE문에 인덱스를 걸기 vs ORDER BY문에 인덱스를 걸기
[실습] HAVING문이 사용된 SQL문 튜닝하기

실전 SQL문으로 튜닝 직접 해보기

[실습] 유저 이름으로 특정 기간에 작성된 글 검색하는 SQL문 튜닝하기
[실습] 특정 부서에서 최대 연봉을 가진 사용자들 조회하는 SQL문 튜닝하기
[실습] 부서별 최대 연봉을 가진 사용자들 조회하는 SQL문 튜닝하기
[실습] 2023년 주문 데이터 조회하는 SQL문 튜닝하기
[실습] 2024년 1학기 평균 성적이 100점인 학생 조회하는 SQL문 튜닝하기
[실습] 좋아요 많은 순으로 게시글 조회하는 SQL문 튜닝하기
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[실습] 인덱스를 걸었는데도 인덱스가 작동하지 않는 경우 - 1

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 03. 24.
author
JSCODE 박재성
category
MySQL
createdAt
Dec 2, 2025 10:02 AM
isPublic
isPublic
series
비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)
slug
index-not-used-1
type
post
updatedAt
Mar 24, 2026 09:00

✅ 인덱스가 작동하지 않는 예시

  1. 테이블 생성
    1. DROP TABLE IF EXISTS users; # 기존 테이블 삭제 CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), age INT );
 
  1. 100만 건의 랜덤 데이터 삽입
    1. -- 높은 재귀(반복) 횟수를 허용하도록 설정 -- (아래에서 생성할 더미 데이터의 개수와 맞춰서 작성하면 된다.) SET SESSION cte_max_recursion_depth = 1000000; -- 더미 데이터 삽입 쿼리 INSERT INTO users (name, age) WITH RECURSIVE cte (n) AS ( SELECT 1 UNION ALL SELECT n + 1 FROM cte WHERE n < 1000000 -- 생성하고 싶은 더미 데이터의 개수 ) SELECT CONCAT('User', LPAD(n, 7, '0')), -- 'User' 다음에 7자리 숫자로 구성된 이름 생성 FLOOR(1 + RAND() * 1000) AS age -- 1부터 1000 사이의 난수로 나이 생성 FROM cte;
 
  1. 인덱스 생성하기
    1. CREATE INDEX idx_name ON users (name);
       
  1. 실행 계획 조회해보기
    1. EXPLAIN SELECT * FROM users ORDER BY name DESC;
      notion image
      분명 인덱스를 걸었음에도 왜 풀 테이블 스캔으로 데이터를 조회했을까?
      그 이유는 옵티마이저가 넓은 범위의 데이터를 조회할 때는 인덱스를 활용하는 것이 비효율적이라고 판단한다. 인덱스를 활용하지 않고 풀 테이블 스캔으로 데이터를 찾을 때 훨씬 효율적이라고 판단한다.
      즉, 굳이 인덱스를 거쳤다가 각 원래 테이블의 데이터를 일일이 하나씩 찾아내는 것보다, 바로 원래 테이블에 접근해서 모든 데이터를 통째로 가져와서 정렬하는 게 효율적이라고 판단한 것이다. 실제 성능상으로도 풀 테이블 스캔을 통해 데이터를 가져오는 게 효율적이다.
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
 
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
 
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[이것만은 꼭 기억해두자!] 넓은 범위의 데이터를 조회하는 경우, 인덱스를 사용해서 조회하는 것보다 풀 테이블 스캔이 효과적이라고 판단한다. (실제로도 그렇다.)
 
📎
이 글은 비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편) 강의의 수업 자료 중 일부입니다.