SQL 데이터베이스에서 성능 통계를 수집하는 것은 데이터베이스 성능을 모니터링하고 최적화하기 위해 매우 중요합니다. 성능 통계 데이터를 통해 다양한 차원에서 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

1. 쿼리 실행 시간 분석

성능 통계 데이터를 분석하여 쿼리 실행 시간에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 성능 저하가 발생하는 쿼리를 식별하고 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. 인덱스 활용 분석

성능 통계를 기반으로 인덱스 사용 효율을 분석할 수 있습니다. 어떤 테이블의 어떤 인덱스가 자주 사용되는지를 파악하여 추가 인덱스 필요성을 판단하거나 불필요한 인덱스를 제거하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

3. 테이블 및 인덱스 스캔 비율 분석

성능 통계를 통해 테이블 또는 인덱스가 얼마나 스캔되었는지를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 액세스 패턴을 이해하고, 데이터의 물리적 배치를 최적화하여 입출력 성능을 향상시킬 수 있습니다.

4. 데드락 및 락 경합 분석

성능 통계를 이용하여 데이터베이스에서 발생한 데드락과 락 경합을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 락 경합이 발생하는 원인을 찾고, 트랜잭션 처리 방식을 개선하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

성능 통계를 효과적으로 수집하고 분석함으로써 데이터베이스 성능 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 전반적인 성능을 향상시키고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

참고 자료

• “Effective MySQL Optimizing SQL Statements” - Oracle, https://docs.oracle.com/cd/E17952_01/mysql-5.7-en/optimization.html