MySQL 튜닝을 잘 하기 위한 핵심 개념 정리

MySQL 튜닝을 잘 하기 위한 핵심 개념 정리

 

모든 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 MySQL은 데이터베이스 관리에서 흔히 발생하는 문제를 겪을 수 있습니다. 그러나 이러한 문제의 대다수는 일반적인 실수에서 비롯됩니다. MySQL 서버를 최고 속도로 실행하여 안정적이고 일관성 있는 성능을 제공하기 위해서는 워크로드의 모호성을 만들거나 이러한 일반적인 실수를 피하고 구성상의 함정을 피하는 것이 중요합니다. 다행히도 많은 MySQL의 성능 문제는 해결책이 있으므로 문제를 해결하고 조정하는 것은 어렵지 않습니다. MySQL의 성능을 향상시키기 위해 알아야 할 중요한 개념과 팁을 찾아봅니다.

 

 

1. Workload Profiling

MySQL의 성능 문제를 해결하기 위해 워크로드 프로파일링은 중요한 도구로 자리잡고 있습니다. 이를 통해 어떤 작업이 서버 리소스를 사용하고 있는지, 특히 어떤 쿼리가 시간을 많이 소비하는지를 파악할 수 있습니다. 이러한 정보를 토대로 성능에 영향을 미치는 쿼리를 식별하고 대응할 수 있습니다.

 

MySQL에서는 다양한 도구를 활용하여 워크로드를 프로파일링할 수 있습니다. 그 중에서도 대표적인 도구로 MySQL Enterprise Monitor의 쿼리 분석기와 Percona Toolkit의 pt-query-digest를 꼽을 수 있습니다.

 

MySQL Enterprise Monitor는 MySQL의 공식 모니터링 및 관리 도구로, 쿼리 분석기를 활용하여 서버에서 실행되는 쿼리를 캡처하고 응답 시간을 기준으로 정렬하여 성능 문제를 식별할 수 있습니다.

 

Percona Toolkit의 pt-query-digest는 MySQL 성능을 분석하고 최적화하는 데 유용한 도구로, 서버에서 실행되는 쿼리를 캡처하고 분석하여 성능 문제를 파악합니다. 응답 시간이 가장 큰 쿼리부터 순서대로 표시되므로 어떤 쿼리에 집중해야 하는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

 

이러한 도구를 통해 MySQL의 워크로드를 프로파일링하면 어떤 쿼리가 성능에 영향을 미치는지 신속하게 파악할 수 있습니다. 이를 토대로 최적화할 쿼리를 식별하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

2. Basic resources

MySQL 데이터베이스 서버의 성능을 최적화하고 문제를 해결하기 위해서는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등 4가지 기본 리소스를 이해하는 것이 필수적입니다. 이러한 리소스 중 하나가 취약하거나 불안정하면 데이터베이스 서버의 성능이 저하될 수 있습니다.

 

먼저, 하드웨어 선택 단계에서는 모든 컴포넌트가 적절하게 동작하는 것과 함께 균형 잡힌 구성이 중요합니다. 예를 들어, CPU와 디스크가 고속이지만 메모리가 부족한 경우가 있습니다. 이런 경우 메모리 추가는 디스크 의존 워크로드의 성능을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. 또한 디스크 사용률이 높을 경우 메모리 부족으로 인해 작업 데이터 세트를 적절하게 저장하지 못할 수 있습니다. MySQL은 대부분 고속 CPU에서 높은 성능을 발휘하므로 CPU의 선택 역시 중요합니다.

둘째로, 문제 해결 단계에서는 MySQL에서 발생한 문제의 원인을 식별하기 위해 4가지 리소스의 성능과 사용 현황을 모두 체크해야 합니다. 성능이 저하되었는지, 아니면 단순히 과도한 작업이 필요한지를 판단하기 위해 이러한 리소스를 모니터링하고 분석해야 합니다.

요약하면, MySQL 데이터베이스의 성능 문제를 해결하고 최적화하기 위해서는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등의 4가지 기본 리소스를 이해하고 적절하게 관리해야 합니다. 이를 통해 효율적인 데이터베이스 운영이 가능해집니다.

 

 

3. Access pattern

큐나 유사한 액세스 패턴으로 인한 문제를 다루는 것은 애플리케이션의 성능과 신뢰성을 유지하기 위해 중요합니다. 이러한 상황은 처리되기 전에 아이템이 특정 상태에 있어야 하거나, 작업이 완료된 후에 상태가 변경되어야 할 때 발생할 수 있습니다. 전자 메일 전송이나 다른 비동기 작업에서 흔히 발생하는 이러한 문제는 처리 속도를 저하시키고 데이터베이스 부하를 증가시킬 수 있습니다.

 

이러한 문제의 주요 원인은 두 가지입니다. 첫째로, 작업을 직렬화하여 병렬 처리를 방해하는 경우입니다. 둘째로, 처리된 작업과 관련된 이전 데이터를 유지하는 테이블을 유지하는 경우입니다. 이러한 상황은 애플리케이션에 레이턴시를 추가하고 MySQL의 부하를 늘릴 수 있습니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 고려할 수 있는 접근 방법은 다음과 같습니다:

1. 병렬 처리: 가능한 경우 작업을 병렬로 처리하여 큐에 대한 의존성을 줄입니다. 이렇게 하면 처리 속도를 높일 수 있고 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 상태 관리 개선: 작업의 상태를 관리하는 방법을 개선하여 큐에 대한 의존성을 줄입니다. 상태 전이를 최소화하거나 필요한 경우 상태를 비동기적으로 변경함으로써 이를 달성할 수 있습니다.
3. 최적화된 데이터베이스 구조: 데이터베이스 스키마를 최적화하여 큐 관련 작업에 대한 부하를 줄입니다. 이는 적절한 인덱싱, 테이블 분할 및 샤딩과 같은 기술을 사용하여 수행될 수 있습니다.
4. 캐싱 및 메모리 최적화: 자주 액세스되는 데이터를 캐싱하고 메모리를 최적화하여 데이터베이스 부하를 줄입니다. 이를 통해 데이터베이스 액세스 시간을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 접근 방법을 사용하여 큐나 유사한 액세스 패턴으로 인한 문제를 해결하고 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 데이터베이스 서버의 부하를 줄이고 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.

 

 

4. Low-resource operation

CPU를 많이 사용하는 작업을 최소화하거나 피하는 것은 MySQL을 최적화하는 중요한 전략 중 하나입니다. 특히 대량의 데이터셋을 처리하거나 정확도가 높은 작업을 수행할 때 CPU 집약적인 작업은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있습니다.

 

예를 들어, 특정 지리적 위치 내에 무언가를 찾는 작업은 대원, 하버신 공식과 같은 삼각 함수를 사용하여 거리를 계산하는 등 CPU 집약적인 작업을 포함할 수 있습니다. 이러한 작업은 데이터베이스 서버의 성능에 부하를 줄 수 있습니다.

 

이러한 상황에서 MySQL을 최적화하는 한 가지 방법은 다음과 같습니다:

1. 공간 인덱스 사용: 지리 정보를 다루는 경우 MySQL의 공간 인덱스를 활용하여 거리 계산을 최적화할 수 있습니다. 공간 인덱스는 지리 정보를 저장하고 쿼리를 빠르게 실행할 수 있도록 도와줍니다.
2. 사전 계산된 데이터 사용: CPU 집약적인 작업을 사전에 계산하고 그 결과를 데이터베이스에 저장하여 쿼리 실행 시에 계산을 최소화할 수 있습니다. 특정 지역의 모든 포인트에 대한 거리 정보를 미리 계산하여 테이블에 저장하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
3. 쿼리 최적화: CPU 집약적인 작업을 포함하는 쿼리를 최적화하여 실행 계획을 개선할 수 있습니다. 쿼리를 재구성하거나 인덱스를 추가하여 CPU 부하를 최소화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 방법을 사용하여 CPU 집약적인 작업을 최적화하고 MySQL의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 성능 향상을 위해서는 데이터베이스 및 애플리케이션의 특정 요구 사항을 고려하여 최적화 전략을 선택하는 것이 중요합니다.

 

 

5. Death-scalability trap

시스템이나 서비스를 확장할 때 발생할 수 있는 문제를 묘사하는 용어입니다. 이 함정은 확장할 때 성능이 나아지지 않거나 오히려 나빠질 수 있는 상황을 설명합니다.

 

이 용어는 주로 확장성 문제와 관련이 있습니다. 시스템이나 서비스를 확장할 때 일부 구성 요소만 확장하거나 전체 아키텍처를 고려하지 않는 경우 발생할 수 있습니다. 이로 인해 시스템의 일부분은 과도하게 확장되어 리소스가 낭비되거나 병목 현상이 발생하게 되지만, 다른 부분은 여전히 병목 현상을 겪어 성능이 개선되지 않는 상황이 생길 수 있습니다.

 

"Death-scalability trap"은 이러한 상황에서 전반적인 시스템 성능이 저하되는 것을 의미합니다. 시스템의 부분적인 확장만으로는 전체 시스템의 성능을 향상시키기 어려우며, 오히려 리소스의 낭비나 성능 저하를 야기할 수 있습니다.

 

이 용어는 전체적인 아키텍처와 모든 구성 요소를 고려하여 시스템을 균형있게 확장하는 것의 중요성을 강조합니다. 부분적인 확장만으로는 전체 시스템의 성능을 향상시키기 어려우므로, 시스템을 전체적으로 고려하고 균형있게 확장하는 것이 필요합니다.

 

 

6. Obsession with the composition of

DBA(Database Administrator)는 데이터베이스 시스템의 설정과 운영을 담당하며, 이는 시스템의 성능과 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 설정을 조정하는 것은 DBA의 주요 업무 중 하나이며, 이를 통해 시스템의 성능을 최적화하고 안정성을 유지하는 데 기여합니다.

 

그러나 설정을 변경하는 것은 항상 쉽거나 안정적인 것은 아닙니다. 잘못된 설정 변경으로 인해 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 메모리 설정을 지나치게 조정하면 서버가 메모리 부족으로 인해 성능이 저하될 수 있습니다. 또한 일부 설정은 다른 설정과 조합하여 예상치 못한 부작용을 일으킬 수 있습니다.

 

그래서 DBA는 설정 변경을 신중하게 검토하고 테스트해야 합니다. 이러한 과정은 시간이 소요되며, 결과가 항상 개선되지는 않을 수 있습니다. 그러나 올바르게 수행된 경우 설정 변경은 시스템의 성능을 향상시키고 안정성을 높일 수 있습니다. 따라서 DBA는 지속적인 모니터링과 조정을 통해 최상의 결과를 얻을 수 있도록 노력해야 합니다.

 

MySQL의 기본값은 모든 상황에 적합하지 않을 수 있습니다. 때로는 특정 환경에 맞게 설정을 조정해야 할 필요가 있습니다. 그러나 모든 옵션을 변경하는 것은 권장되지 않습니다. 오히려 기본적인 설정은 대부분의 상황에서 잘 작동할 수 있습니다.

일반적으로 MySQL에서 성능을 향상시키는 데 가장 중요한 옵션은 다음과 같습니다:

1. 버퍼 풀 크기: innodb_buffer_pool_size
2. 쿼리 캐시 크기: query_cache_size
3. 로그 설정: slow_query_log, log_queries_not_using_indexes 등
4. 연결 제한: max_connections
5. 스레드 풀 설정: thread_pool_size, thread_handling 등

이러한 옵션을 적절하게 설정하면 대부분의 경우 MySQL 서버의 최상의 성능을 얻을 수 있습니다. 그러나 모든 상황에 맞게 일일이 조정할 필요는 없습니다. 필요한 경우에만 해당 옵션을 변경하고 테스트하는 것이 바람직합니다.

 

또한 서버 조정 도구를 사용할 때 조심해야 합니다. 이러한 도구는 구체적인 상황에 맞는 조언을 제공하지 않을 수 있으며, 잘못된 설정을 권장할 수도 있습니다. 따라서 서버 조정에 대한 결정은 신중하게 내려져야 하며, 가능한 경우 전문가의 조언을 구하는 것이 좋습니다.

 

 

7. Page mark query

페이징 작업을 최적화하는 데 사용되는 한 가지 방법은 사용자 인터페이스를 수정하여 다음 페이지로 이동하는 링크만을 표시하는 것입니다. 이렇게 함으로써 사용자가 처음 페이지에서 멀리 이동하는 것을 방지할 수 있습니다. 일반적으로 대부분의 사용자는 처음에는 처음 몇 페이지만을 탐색하고, 필요한 경우에만 더 많은 페이지를 찾게 됩니다. 

 

또 다른 최적화 방법은 OFFSET 및 LIMIT을 사용하는 대신에 키를 사용하여 데이터를 페이징하는 것입니다. OFFSET 및 LIMIT을 사용하면 MySQL은 결과 집합의 처음부터 지정된 오프셋까지 모든 레코드를 읽어야 합니다. 이는 결과적으로 성능 문제를 초래할 수 있습니다. 대신에 키를 사용하면 마지막으로 읽은 레코드의 키 값을 기억하고, 다음 페이지를 가져올 때 해당 키 값보다 큰 값의 레코드를 가져오는 것이 더 효율적입니다. 이렇게 하면 MySQL은 오프셋만큼의 레코드를 건너뛰지 않고 필요한 레코드만을 직접 찾아 가져오게 되어 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

마지막으로, 페이징 작업을 최적화하기 위해 적절한 인덱스를 사용하는 것이 중요합니다. 페이징 쿼리에 대한 인덱스를 생성하여 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 일반적으로는 페이징에 사용되는 열에 인덱스를 생성하는 것이 가장 효과적입니다. 이렇게 함으로써 데이터베이스는 페이지를 가져오는 데 필요한 레코드를 효율적으로 찾을 수 있으며, 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 최적화 방법을 사용하면 페이징 작업의 성능을 향상시킬 수 있으며, 서버에 과도한 부하를 줄일 수 있습니다.

 

쿼리측에서 LIMIT와 OFFSET을 사용하는 대신에 사용자가 '다음 페이지' 링크를 클릭할 때마다 마지막 줄을 다음 결과 세트의 시작점으로 설정하는 방법은 일반적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방식으로는 쿼리의 실행 속도를 개선하고 서버 부하를 줄일 수 있습니다. 사용자가 각 페이지를 요청할 때마다 이전 페이지의 마지막 행을 기준으로 새로운 결과를 가져오는 방식은 효율적입니다. 이를 통해 서버는 매번 처음부터 데이터를 다시 읽어오는 것이 아니라 이전 결과에서 이어서 데이터를 가져올 수 있으므로, 데이터베이스의 부담을 줄여주고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

 

또한, 이 방법은 LIMIT 및 OFFSET을 사용하는 것보다 메모리 사용을 줄일 수 있습니다. OFFSET을 사용하면 데이터베이스가 결과 집합의 처음부터 OFFSET 값까지 모든 레코드를 스캔해야 하지만, 이 방법을 사용하면 필요한 데이터만을 가져오므로 메모리 사용이 줄어듭니다. 따라서 쿼리측에서 마지막 줄을 다음 결과 세트의 시작점으로 설정하는 방법은 일반적으로 효율적인 방법입니다.

 

 

 

8. Statistics are positive, news is stingy

시스템 모니터링과 알림은 매우 중요하지만, 실제로 이를 관리하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 알림의 과잉 혹은 부정확한 알림이 발생할 때 문제가 될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다.

 

적절한 알림 필터링: 알림을 필터링하여 오검출 송신과 같은 노이즈를 방지합니다. 이는 정확한 경고만을 수신하고 불필요한 알림을 줄이는 데 도움이 됩니다.

 

모니터링 메트릭의 적절한 선택: 중요한 메트릭만을 선택하여 모니터링합니다. 이를 통해 중요한 문제를 신속하게 파악하고 대응할 수 있습니다.

 

동적인 임계값 설정: 임계값을 서버마다 다르게 설정하고 워크로드가 변할 때마다 동적으로 조정합니다. 이를 통해 정확한 알림을 받을 수 있습니다.

 

자동화된 대응 메커니즘: 일부 문제에 대한 자동화된 대응 메커니즘을 설정하여 신속하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 서버 재부팅이나 장애 복구 등을 자동으로 수행할 수 있습니다.

 

지속적인 모니터링 시스템 개선: 모니터링 시스템을 지속적으로 개선하여 정확도를 높이고 알림의 효과를 향상시킵니다.

이러한 전략을 통해 시스템 모니터링 및 알림 관리를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이는 시스템의 안정성과 가용성을 유지하는 데 중요합니다.

 

요약하면 알림은 신중하게 관리되어야 하며, 인상적이고 신뢰성 있는 상황에만 전송되어야 합니다. 예를 들어, 버퍼 히트율이 낮다는 것은 관리 가능한 문제가 아니며, 실제 문제의 원인이 아닐 수 있습니다. 반면에, 서버가 접속 시도에 응답하지 않는 상황은 실제로 대응이 필요한 문제입니다. 따라서 알림을 받을 때는 실제로 조치가 필요한 문제에 대해서만 주의를 기울여야 합니다.

 

 

9. Index rule

인덱스 작성은 데이터베이스에서 혼란을 불러일으키는 작업 중 하나일 수 있지만, 이를 통해 쿼리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 인덱스는 데이터베이스 서버에서 세 가지 주요 목적을 위해 사용됩니다.

 

• 인접한 행 그룹 검색: 인덱스를 사용하면 서버가 단일 행이 아닌 인접한 행 그룹을 검색할 수 있습니다. 많은 사람들이 인덱스의 주요 목적은 개별 행을 찾는 것이라고 생각하지만, 실제로는 인접한 행 그룹을 찾는 것이 더 효율적입니다. 이는 랜덤 디스크 액세스를 줄여 성능을 향상시킵니다.
• 정렬 회피: 인덱스를 사용하면 서버가 원하는 순서로 행을 가져올 수 있어서 정렬 작업을 회피할 수 있습니다. 정렬은 많은 리소스를 필요로 하지만, 인덱스를 사용하여 원하는 순서로 행을 읽는 것이 더 효율적입니다.
• 커버링 인덱스 또는 인덱스 전용 쿼리: 인덱스를 사용하면 서버가 테이블에 액세스하지 않고도 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 인덱스만으로 쿼리를 완전히 처리할 수 있습니다. 이를 커버링 인덱스 또는 인덱스 전용 쿼리라고 합니다.

이러한 세 가지 고려 사항을 통해 인덱스를 설계하면 쿼리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 따라서 데이터베이스에서 쿼리 성능을 개선하려는 경우, 올바른 인덱스를 작성하는 것이 매우 중요합니다.

 

 

10. Colleagues' expertise

문제를 스스로 해결하려는 노력은 가치 있는 노력이지만, 때로는 도움을 받는 것이 필요할 수 있습니다. 특히 한 가지 방식에만 집착하여 문제를 해결하는 데 많은 시간과 비용을 소비하는 경우가 있습니다. 이러한 경우에는 MySQL 관련 리소스 네트워크를 활용할 수 있습니다.

• 메일링 리스트 및 포럼: MySQL 커뮤니티에서는 다양한 메일링 리스트와 온라인 포럼이 있습니다. 여기에는 경험이 풍부한 전문가들이 많이 참여하고 있으며, 다른 사용자들과의 상호 작용을 통해 문제를 해결할 수 있습니다.
• Q&A 웹사이트: 스택 오버플로우(Stack Overflow)와 같은 Q&A 웹사이트는 MySQL 관련 질문에 대한 답변을 얻을 수 있는 훌륭한 플랫폼입니다. 수많은 전문가들이 여기에서 질문에 답변하고 다른 사용자들과 지식을 공유합니다.
• 컨퍼런스 및 업계 박람회: MySQL 컨퍼런스 및 업계 박람회에 참여하면 다른 전문가들과 직접 소통하고 지식을 공유할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 이러한 행사에서는 다양한 주제에 대한 세션과 워크샵이 제공되며, 실제 경험을 나눌 수 있습니다.
• 지역 사용자 그룹 행사: 지역 사용자 그룹 행사는 지역에서 MySQL에 관심 있는 사람들이 모여 지식을 공유하고 네트워킹하는 장소입니다. 이러한 행사에 참여하면 동료들로부터 도움을 받을 수 있는 소중한 기회를 얻을 수 있습니다.

이러한 MySQL 관련 리소스 네트워크를 활용하여 문제를 해결하고 다른 전문가들과의 협업을 통해 빠르고 효율적으로 해결책을 찾을 수 있습니다.