Index를 생성해서 약 10배 성능 개선

자주 조회되는 컬럼에 인덱스를 생성해두면 빠른 검색이 가능해지기 때문에 프로젝트에서 인덱스를 생성해서 성능을 높일 수 있는 부분이 있는지 찾아 보았습니다.

 

인덱스가 단점으로는 데이터 변경 시 인덱스도 업데이트 해야 되기 때문에 데이터를 추가하거나 변경, 삭제시에 느려지게 됩니다.

재료를 이용해 레시피를 검색하는 쿼리가 있어서 재료에 대해 인덱스를 생성해보았습니다.
jpa를 이용해 index를 생성했습니다.

@Table(
        name = "recipe",
        indexes = @Index(name = "idx_ingredient", columnList = "ingredient")
)

 

index를 생성하고 explain을 이용해서 인덱스가 잘 사용되는지 확인 했더니 인덱스가 사용되지 않고 있었습니다. (key가 null이기 때문에)
이유를 찾아보니 와일드카드(%)를 사용하면 B-Tree 인덱스를 사용할 수 없습니다.

 

 

그래서 이 문제를 해결할 수 있는 Full-Text Search 인덱스를 사용했습니다.

인덱스 생성

ALTER TABLE recipe ADD FULLTEXT INDEX idx_ingredient_fulltext (ingredient);

EXPLAIN
SELECT *
FROM recipe
WHERE MATCH(ingredient) AGAINST('떡*' IN BOOLEAN MODE)
ORDER BY recommend_count DESC;

 

key에 생성한 index가 들어가면 index를 사용하는 것입니다.

 

 

데이터도 정상적으로 조회되는 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

이제 스프링 api 서버에도 쿼리를 변경하겠습니다.

@Query(value = "SELECT * FROM recipe WHERE MATCH(ingredient) AGAINST(:ingredient IN BOOLEAN MODE) ORDER BY recommend_count DESC LIMIT :limit OFFSET :offset", nativeQuery = true)
    List<Recipe> findByIngredientOrderByRecommendCountDesc(@Param("ingredient") String ingredient, @Param("limit") int limit, @Param("offset") int offset);

 

인덱스를 사용하지 않고 검색했을 때 응답 속도

 

 

FTS 인덱스를 적용 했을 때 응답 속도

 

 

nativeQuery로 조회하는 것은 엔티티 매핑 오버헤드와 컨텍스트 관리 비용이 생기기 때문에 성능이 저하될 수 있습니다.

jdbc를 이용해서 검색했을 때 응답 속도