이 프레젠테이션에서는 Rails 애플리케이션에서 흔히 발생하는 10가지 데이터베이스 실수를 살펴보고, 각 문제에 대한 구체적인 해결책을 제시합니다.
10. 잦은 릴리스 부족
- 문제: Git Flow와 같은 레거시 프로세스, 피처 플래그 미사용, Rails 마이그레이션에만 의존한 DDL 변경은 팀의 민첩성을 저해하고 사이클 시간을 증가시킵니다.
- 해결: 트렁크 기반 개발(Trunk-based development) 채택, 피처 플래그(Feature Flags)를 통한 릴리스와 기능 가시성 분리, DORA 및 SPACE와 같은 DevOps 지표 추적, Anchor Migrations Gem을 활용한 안전하고 비블로킹(non-blocking) SQL 마이그레이션.
9. 데이터베이스 경험 부족
- 문제: Active Record ORM에만 의존하고 데이터베이스 전문가(DBA)를 고용하지 않으며, SQL 쿼리 실행 계획을 이해하고 활용하지 못하는 경우 성능 저하를 초래합니다.
- 해결: 데이터베이스 전문가 고용 또는 팀 내 경험 증진(책, 교육, 커뮤니티), 프로덕션 클론 환경에서 DDL 변경 테스트, 페이지(pages), 버퍼(buffers), 카디널리티(cardinality) 등 데이터베이스 내부 개념 학습, 비효율적인 설계(예: 무작위 UUID 기본 키) 회피.
8. 추측성 DB 설계
- 문제: 미래의 불확실한 요구사항 때문에 유익한 데이터베이스 제약 조건을 회피하거나, 정규화(normalization) 및 비정규화(denormalization) 원칙을 적절히 적용하지 않아 데이터 버그와 유지보수 비용을 증가시킵니다.
- 해결: 데이터 일관성, 참조 무결성, 데이터 품질 향상을 위해 모든 데이터베이스 제약 조건 활용(CORE 원칙), Active Record 유효성 검사와 일치하는 DB 제약 조건 생성, Database Consistency Gem 활용, 데이터 증가와 쿼리 볼륨을 고려한 설계, 전략적 비정규화 적용.
7. DB 모니터링 누락
- 문제: 애플리케이션 성능 모니터링(APM)에 비해 데이터베이스 활동(클라이언트 쿼리, 백그라운드 프로세스)에 대한 가시성이 부족하고, 느린 쿼리 로깅 및 실행 계획 분석이 미흡합니다.
- 해결: Query Logs 및 Marginelia Gem을 사용하여 쿼리 소스 코드 위치 로깅, 쿼리 실행 계획 수집 및 분석(EXPLAIN), PGAT statements를 통한 정규화된 쿼리 통계 캡처, PG Hero, PG Analyze, PG Badger와 같은 데이터베이스 관찰성 도구 활용.
6. ORM 함정
- 문제: 불필요하거나 비용이 많이 드는 ORM 쿼리(예:
COUNT쿼리,ORDER BY), 비확장적인 쿼리 패턴(예: 거대한IN리스트),SELECT *쿼리, 비효율적인 페이지네이션, Active Record 캐시 미사용. - 해결: ‘SQL 쿼리 다이어트’를 통한 불필요한 쿼리 제거,
select및pluck을 사용하여 필요한 컬럼만 선택,IN리스트 쿼리를JOIN또는ANY연산자로 재구성, Endless Pagination(Key-set pagination)을 위한 Pagi Gem 활용, Prepared Statements 캐시, Counter Cache 등 Active Record 캐시 적극 활용.
5. DDL 두려움
- 문제: 스키마 변경을 회피하기 위한 코드 우회, 잠금(lock) 메커니즘에 대한 이해 부족으로 인한 블로킹(blocking) DDL 작업, DDL 마이그레이션 안전성 린팅 미흡, 대규모 DDL 변경에 대한 연습 부족.
- 해결: 프로덕션 DB 클론에서 DDL 변경 테스트, Strong Migrations, Online Migrations, Squawk와 같은 안전 도구 활용,
ignored_columns기능을 통한 코드와 스키마 분리, 낮은lock_timeout설정으로 블로킹 방지 및 재시도.
4. 과도한 데이터 접근
- 문제: 사용자가 기다리는 동안 수만 개 이상의 행을 조회하는 등 대규모 데이터 세트 검색, 비효율적인 필터링 및 인덱싱, 느린 집계 쿼리, 테이블 파티셔닝 미사용.
- 해결: 작은 데이터 세트 작업, 추가 필터링을 통한 행/컬럼/조인 수 감소, 고카디널리티 컬럼에 대한 인덱스 기회 탐색(PG Analyze Lint, Hypothetical Indexes), 다중 컬럼 인덱스, 부분 인덱스(partial indexes), GIN/GIST와 같은 고급 인덱스 전략 활용, Rollup Gem을 통한 집계 미리 계산, Scenic Gem을 통한 Materialized View 관리, 대규모 테이블 파티셔닝.
3. 데이터 아카이빙 누락
- 문제: 정기적으로 쿼리되지 않는 데이터를 테이블과 인덱스에 저장하여 지연 시간 증가, 고성장 데이터(예: 활동 로그) 아카이빙 부족, 플랫폼을 떠난 고객 데이터 또는 사용되지 않는 기능 데이터 미정리, 대규모 삭제 작업으로 인한 리소스 소모.
- 해결: 정기적으로 쿼리되지 않는 모든 데이터 아카이빙(copy swap drop 전략), 파티션 테이블 활용, CoverBand와 같은 도구를 사용하여 사용되지 않는 기능 식별 및 관련 데이터 아카이빙, 대규모 삭제 대신 파티션 분리(detach)를 통한 효율적인 데이터 제거.
2. 데이터베이스 유지보수 누락
- 문제: 지원되지 않는 버전의 Postgres/MySQL/SQLite 사용, 심하게 단편화된 테이블/인덱스(bloat) 방치, autovacuum과 같은 유지보수 매개변수 미조정, 불필요한 데이터베이스 객체 미제거.
- 해결: 데이터베이스 업그레이드(Yupgrade 도구 활용), 워크로드에 맞춰 Postgres autovacuum 튜닝, 인덱스 지속적인 정리 및 튜닝, 불필요한 데이터베이스 객체 제거, 단편화된 테이블/인덱스 재구성(rebuild/reindex concurrently).
1. 기계적 공감 거부 (Rejecting Mechanical Sympathy)
- 문제: 데이터베이스 작동 방식을 학습하지 않고 그 강점을 활용하지 못하며, 높은 변경률(high churn) 설계(잦은 업데이트/삭제), 비효율적인 쿼리 생성, 느슨한 로딩(lazy loading) 및 N+1 문제 방치, 과도하게 긴 쿼리/유휴 트랜잭션 허용.
- 해결:
to_sql을 사용하여 생성된 SQL 검토 및 개선,EXPLAIN을 통한 실행 계획 분석, 추가 위주(append-mostly) 디자인(Slotted Counters Gem, HOT updates) 채택,strict_loading기능을 통해 느슨한 로딩 방지, 쿼리/유휴 트랜잭션/연결에 대한 타임아웃 매개변수 설정으로 시스템 안정성 확보.