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[실습] ORDER BY문이 사용된 SQL문 튜닝하기

✅ 예시 테이블 생성 100만 건의 랜덤 데이터 삽입 데이터 조회해서 성능 측정하기 실행 계획 조회해보기 성능 개선을 위한 인덱스 추가 성능 측정 [이것만은 꼭 기억해두자!] - ORDER BY는 시간이 오래걸리는 작업이므로 최대한 피해주는 것이 좋다

✅ 좋아요 많은 순으로 게시글 조회하기 기본 테이블 셋팅 더미 데이터 추가 성능 개선해야 할 SQL문 실행 계획 조회해보기 성능 개선 성능 개선 후 실행 계획

✅ 특정 부서에서 최대 연봉을 가진 사용자들 조회하기 테이블 생성 100만 건의 랜덤 데이터 삽입 기존 SQL문 성능 체크하기 실행 계획 조회해보기 인덱스 추가하기 성능 측정해보기

✅ const : 1건의 데이터를 바로 찾을 수 있는 경우 조회하고자 하는 1건의 데이터를 헤매지 않고 단번에 찾아올 수 있을 때 const가 출력된다. 그러다보니 고유 인덱스 또는 기본 키를 사용해서 1건의 데이터만 조회한 경우에 const가 출력

✅ 신입 백엔드 개발자 면접에 종종 등장하는 ‘DB 성능 최적화 경험’ MySQL과 같은 DB를 개인 프로젝트나 토이 프로젝트에서 사용할 때는 DB 성능이 느려지는 경우가 거의 없다. 하지만 실제 현업에서 DB를 사용하다보면 성능이 느려지는 경우를 꼭

✅ 특정 유저의 2023년 주문 데이터 조회하기 기본 테이블 셋팅 더미 데이터 추가 기존 SQL문 성능 조회해보기 실행 계획 조회해보기 성능 개선해보기

✅ 멀티 컬럼 인덱스 직접 설정해보기 테이블 생성 더미 데이터 생성 멀티 컬럼 인덱스 생성 멀티 컬럼 인덱스 생성 잘 됐는 지 확인하기 ✅ 데이터 조회할 때 인덱스를 어떻게 활용하는 지 과정 이해하기 아래 SQL문을 실행시킬 때 멀티 컬럼 인덱스를 어

✅ 인덱스 직접 설정해보기 / 성능 측정하고 비교해보기 아래의 구성과 동일하게 테이블을 셋팅해보고, 인덱스를 설정해보자. 테이블 생성 100만 건의 랜덤 데이터 삽입 데이터 조회해보기 SQL문 실행 시 걸리는 소요 시간 측정하기 인덱스 설정하기 데이터

✅ 최근 3일 이내에 가입한 유저 조회하기 테이블 생성 100만 건의 랜덤 데이터 삽입 데이터 조회해서 성능 측정하기 실행 계획 조회해보기 성능 개선을 위한 인덱스 추가 데이터 조회해서 성능 측정하기 실행 계획 조회해보기 [이것만은 꼭 기억해두자!]

✅ 멀티 컬럼 인덱스를 만들어두면 일반 인덱스처럼 활용할 수 있다. 이전에 우리는 멀티 컬럼 인덱스를 아래와 같은 구성으로 만들었다. 부서를 기준으로 먼저 정렬이 되어 있고, 그 다음 같은 부서 내에서 이름을 기준으로 정렬되어 있다. 이런 구조로 되어