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※ ANSI SQL Standard Window Function LAG(). 안녕하세요. 듀스트림입니다. 오늘의 포스팅은 오랜만에 SQL 관련이에요.ANSI 표준 윈도우 함수인 LAG()에 대해 한번 알아보겠습니다. 이걸 어디다 쓰냐고요? 이제 어떤 시스템을 만들었을 때 정산 관련 처리를 해야 되잖아요? 거기에도 사용하고, 주식 종가 대비 변화율 계산과 어떤 데이터의 변화 시점 추적 등에 사용합니다. (시계열 데이터나 순차적인 데이터에서 이전 값과의 비교나 차이를 계산할 때 사용)1. LAG() 함수란?ANSI 표준 윈도우 함수(Window Function) 중 하나로, 이전 행의 값을 현재 행에서 참조할 수 있게 해주는 함수입니다 문법은 아래와 같습니다.LAG(value_expression [, off..

※ PostgreSQL: Indexes on Expressions. 안녕하세요. 듀스트림입니다. 오늘은 표현식(Expressions) 인덱스에 대해 알아보겠습니다. 11.7. Indexes on Expressions11.7. Indexes on Expressions # An index column need not be just a column of the underlying table, but can be …www.postgresql.org1. 표현식 인덱스?표현식 인덱스는 하나 이상의 열에 함수나 계산식을 적용한 결과를 인덱싱합니다.단순히 컬럼 자체가 아니라 그 컬럼에 특정 연산을 수행한 값을 미리 계산하여 인덱스로 저장하는 방식입니다. 예를 들면 아래와 같이 사용할 수 있습니다.케이스 무시 검색:이메..

※ Index in PostgreSQL. 안녕하세요. 듀스트림입니다. 설 연휴네요.그래서 그냥 쉬면서 인덱스에 대한 내용을 정리해봤습니다.1. 인덱스?인덱스는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 데이터를 더 빠르고 효율적으로 검색하기 위해 사용되는 데이터 구조입니다.책의 목차처럼, 데이터가 저장된 위치를 미리 정리해 두어 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.2. 인덱스의 특징• 빠른 데이터 검색: 테이블 전체를 검색(Full Table Scan)하는 대신, 인덱스를 사용하여 검색 시간을 단축합니다. • 데이터 정렬: 인덱스는 특정 컬럼을 기준으로 데이터를 정렬된 상태로 유지합니다. • 추가 저장 공간 필요: 인덱스를 저장하기 위한 추가적인 디스크 공간이 필요합니다. • 삽입/삭제/수정 시..

※ PostgreSQL: Optimizer(Planner).※ Version: PostgreSQL 16. 안녕하세요. 듀스트림입니다. 요즘 계속 튜닝의 연속인 날들 보내고 있습니다. 그래서 작성하는 이번 포스팅은 PostgreSQL의 옵티마이저에 관한 내용입니다.1. 옵티마이저 단계 ① SQL 입력클라이언트가 입력한 SQL 문이 PostgreSQL에 전달됩니다.② 파서(Parser)구문 분석: 입력된 SQL 문을 구문 분석하여 파스 트리(Parse Tree)를 생성합니다.문법 검사: SQL 문이 문법적으로 올바른지 확인하며, 오류가 있을 경우 이 단계에서 에러를 반환합니다. ③ 애널라이저(Analyzer)의미 분석: 재작성된 파스 트리를 기반으로 테이블, 칼럼, 데이터 타입 등의 정보를 시스템 카탈로그에..

※ PostgreSQL: Execution Plan Optimization for Bind Variables. 안녕하세요. 듀스트림입니다. 오늘도 재밌는 사례를 하나 가져왔습니다. 고객사에서 오래 걸리는 쿼리에 대해 진단 요청을 받아 방문했습니다. 진단 후, 엔진 및 인덱스 튜닝을 통해 쿼리 수행 시간을 4초에서 0.2초로 단축시켰습니다. 문제는 여기서 끝나지 않았습니다. 다음 날, 고객사로부터 다시 연락이 왔습니다. "튜닝 후 DB 서버에서 수행할 때는 분명 빠른데, APP에서는 여전히 느립니다." 상황을 듣자마자 떠오르는 게 하나 있어서 질문을 던졌습니다. "바인드 변수를 사용하고 계신가요?" 예상대로 바인드 변수를 사용하고 있었습니다. 이번 포스팅에서는 바인드 변수를 PostgreSQL 엔진 관점에..

※ Metadata integrity check methods during migration from PostgreSQL ↔ Oracle.PostgreSQL 체크용 쿼리-- 1.스키마별 디스크 사용량SELECT schema_name, pg_size_pretty(sum(table_size)::bigint) as disk_spaceFROM (SELECT pg_catalog.pg_namespace.nspname as schema_name, pg_relation_size(pg_catalog.pg_class.oid) as table_size FROM pg_catalog.pg_class JOIN pg_catalog.pg_namespace ON relnamespace = pg_catalog.pg..

※ ANSI SQL: CTE vs. Subquery Comparison. 안녕하세요. 듀스트림입니다. 새해 복 많이 받으세요. 2025년의 첫 포스팅은 많이 사용되는 CTE(Common Table Expression)와 서브쿼리(Subquery)의 차이를 살펴보도록 하겠습니다.1. CTE와 서브쿼리의 차이점항목CTE서브쿼리가독성직관적복잡한 구조일수록 어려워짐재사용성동일 CTE를 여러 번 참조 가능재사용 불가디버깅 용이성각 CTE 단위로 결과를 쉽게 디버깅 가능서브쿼리 단위로 디버깅하기는 어려움성능반복 참조가 필요한 경우 우수단순 필터링, 작은 데이터 셋, 중첩 구조가 단순한 경우 우수코드 구조명시적으로 분리된 블록 구조메인 쿼리 내에 포함되어 복잡해질 수 있음사용 목적반복적 참조 및 복잡한 쿼리 단순화단..

※ PostgreSQL: LEFT JOIN ... IS NULL vs NOT EXISTS — What's the Difference? 안녕하세요. 듀스트림입니다. 오늘은 LEFT JOIN ... IS NULL과 NOT EXISTS는 어떤 차이가 있고 어떻게 동작하는지 더 깊게 알아보겠습니다. 차이점을 표로 먼저 보여드리겠습니다.항목LEFT JOIN ... IS NULLNOT EXISTS동작 방식조인 결과에서 NULL 값을 확인서브쿼리를 통해 조건 불만족 여부 확인성능큰 데이터셋에서 조인으로 데이터 크기 증가 가능조건이 적은 경우 효율적일 가능성 있음가독성비교적 간단하나 큰 데이터셋에서는 복잡해질 수 있음직관적으로 이해 가능사용 예시외부 조인 결과에서 매칭되지 않는 데이터 확인특정 조건에 맞는 데이터가 존..

※ Transforming LEFT JOIN ... IS NULL to NOT EXISTS for Better Index Utilization in PostgreSQL. 안녕하세요. 듀스트림입니다. 오늘 포스팅은 오랜만에 쿼리 튜닝 사례입니다. 이번 사례는 LEFT JOIN ... NULL 필터링을 NOT EXISTS로 변환하고, 인덱스를 추가하여 성능 최적화한 사례입니다.최적화 결과, 실제 운영 쿼리 성능이 약 2배 정도 향상되었습니다. 주요 포인트는 다음과 같습니다.1. LEFT JOIN ... IS NULL → NOT EXISTS로 조인 방식을 변경하여 조인 비용 감소와 락 경합 발생 최소화2. 필터 조건에 맞는 인덱스 추가로 데이터 접근 방식 최적화: Seq Scan(전체 스캔) → Bitmap ..

※ Converting INSERT INTO to CTAS for PostgreSQL Query Optimization 안녕하세요. 듀스트림입니다. 오늘은 쿼리 튜닝 사례를 하나 가져왔습니다.기존 INSERT INTO 문으로 만들어져 있는 쿼리를 CTAS(Create Table As Select) + INSERT INTO로 병렬 처리 가능하게 최적화하여 성능 개선한 사례입니다. 주요 포인트는 다음과 같습니다.1. PostgreSQL은 병렬 INSERT를 지원하지 않습니다.2. CTAS는 병렬 처리를 지원합니다. (SELECT ... INTO도 병렬 지원)3. max_parallel_workers, max_parallel_workers_per_gather 파라미터가 적절하게 설정되어 있어야 합니다.4. 상..