영상버전 : https://youtu.be/3bhK0B96zIQ
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이젠 chatgpt를 사용하면 저와 같은 레벨의 db튜닝을 하실 수 있습니다.
단! 아래와 같은 접근을 잘 연습하신다면 말이죠..
1. 인덱스 점검
먼저 ChatGPT에게 “이 테이블에 어떤 인덱스가 이미 있고, 어떤 게 부족해 보이는지”를 물어봤습니다. 그러자 놀랍게도, 각 테이블에 필요한 인덱스 목록과 개선 방향을 꽤 체계적으로 제시해주더군요.
2. 복합 인덱스
인덱스를 최소화하면서도 효율을 높이려면 복합 인덱스가 답일 때가 많습니다. 그래서 ChatGPT에게 “그럼 복합 인덱스를 구성한다면 어떤 필드 조합이 좋을까?”라고 물어봤죠.
예: return_date + shop_id, order_id + return_flag 등등
필드 순서를 어떻게 두느냐에 따라 성능이 확 달라진다는 이야기
Include 옵션을 활용하면 인덱스만으로 데이터를 조회할 수 있어 훨씬 빠르다는 조언
이런 내용이 나오는데, 솔직히 저도 모르는 건 아니었지만 다른 시각에서 정리된 결과를 보니 훨씬 명쾌했습니다.
3. ‘카디너리티’
인덱스 튜닝하면 꼭 등장하는 단어가 **카디너리티(Cardinality)**입니다. 쉽게 말해, 특정 필드가 갖는 값의 다양성 정도죠. 예를 들어, shop_id가 수천 개라면 카디너리티가 높고, dtenpocd처럼 점포코드가 57개밖에 안 된다면 카디너리티가 낮습니다.
ChatGPT가 강조하더군요.
“카디너리티가 높은 필드는 인덱스의 앞쪽에 두어야 효율을 극대화할 수 있어요.”
반면 카디너리티가 낮은 필드는 필요하면 Include에 넣거나 뒤로 빼서 쿼리 범위를 좁히는 식으로 사용하라고 했습니다.
4. 인덱스 필드 순서
실제로 저도 “기간 검색을 먼저 하고, 그 다음에 shop_id로 필터링하는 게 낫지 않을까?”라는 의문이 있었어요. 그런데 ChatGPT는 “shop_id로 먼저 필터링하고 기간 검색을 거는 게 더 나을 수도 있다”라고 하더군요.
그 이유는 shop의 개수가 적다면 먼저 shop_id로 범위를 확 줄이는 게 효율적이니까요.
반대로, shop이 워낙 많다면 기간으로 먼저 줄이는 편이 더 빠를 수도 있습니다.
결국 “데이터 분포를 실제로 확인해봐야 정답이 나온다”는 결론이었습니다. AI도 이 부분은 “케바케(케이스 바이 케이스)니까 꼭 테스트하라”고 강조하더라고요.
5. 결론
“왜 이 순서로 인덱스를 구성하는지?”
“카디너리티에 따른 인덱스의 방법론”
“Include는 언제 쓰면 좋은가?”
이런 질문을 던질수록, ChatGPT가 내놓는 답변도 점점 구체적이 되고, 저 역시 더 명확한 방향을 잡을 수 있었어요.
“AI는 질문자의 지식만큼만 대답해준다!”
라는걸 다시 느끼게 되었는데요..
내가 의문을 던지기 전까지는 대답을 안해주기 때문에
이런 공부를 해가면서 질문을 던진다면
누구나 튜닝 전문가가 될 수 있을 거 같습니다.
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