- DB 단계 최적화: 불필요 인덱스/과도한 CASCADE 정리 → 쓰기 성능 및 무결성 개선.
- 쿼리 구조 개선: N+1 제거(폴더별 미읽은 수 집계), 다건 UPDATE를 CASE 단일 쿼리로 통합.
- 동시성 활용: 순차 처리 →
Promise.all기반 병렬 처리로 대량 작업 가속.- 결과: 응답 시간 50%+ 단축, DB 부하 70%↓, 코드 403줄 순감.
왜 이 글을 읽어야 할까?
운영 환경에서 API 응답이 튀고, 피크 타임에 DB가 뜨거워지는 문제는 대부분 “쿼리 구조·인덱스·동시성” 3축에서 원인이 드러납니다. 본 리팩터링은 이 세 축을 단계적으로 다뤄 측정 가능한 성과를 만들었습니다. (응답시간/부하/코드 줄 수)
1) 스키마·인덱스 정비: 쓰기 성능과 무결성을 동시에
운영 중 적체가 보이는 프로젝트의 공통점은 인덱스 과다와 과격한 CASCADE입니다.
이번 작업에서는 인덱스를 최소화하고, 외래키의 삭제 전이를 보수적으로 조정해 INSERT/UPDATE 성능을 회복하고 무결성을 보강했습니다.
예시 코드 (단순화된 엔티티)
// Before: 인덱스/연쇄 옵션이 과함 (예시)
@Entity('resource')
@Index(['ownerId', 'isArchived'])
export class Resource {
@Column({ default: false }) isArchived: boolean;
@ManyToOne(() => Folder, { onDelete: 'CASCADE' }) folder: Folder | null;
}
// After: 필요한 관계만, 보수적 전이 (예시)
@Entity('resource')
export class Resource {
@Column({ default: false }) isArchived: boolean;
@ManyToOne(() => Folder) folder: Folder | null; // onDelete 생략 → 애플리케이션 레벨로 제어
}2) N+1 제거: “폴더별 미읽은 개수”를 한 방에
기존엔 폴더 수만큼 COUNT가 반복되는 N+1 쿼리였고, 이를 IN + GROUP BY 단일 쿼리로 교체했습니다.
예시 코드 (집계 API)
// Before: 폴더마다 개별 COUNT (예시)
const withUnread = await Promise.all(
folders.map(async (f) => ({ ...f, unread: await countUnread(f.id) }))
);
// After: 한 번에 묶어서 조회 (예시)
const ids = folders.map(f => f.id);
const rows = await db.query(/* sql */ `
SELECT folder_id, COUNT(*) AS unread
FROM link
WHERE is_trashed = false
AND last_use_at IS NULL
AND folder_id = ANY($1)
GROUP BY folder_id
`, [ids]);
const unreadMap = new Map(rows.map(r => [Number(r.folder_id), Number(r.unread)]));
const withUnreadFast = folders.map(f => ({ ...f, unread: unreadMap.get(f.id) ?? 0 }));폴더 10개 기준 11쿼리 → 2쿼리로 축소(82%↓).
3) 대량 UPDATE 최적화: CASE 문으로 원자적 일괄 반영
아이템 정렬처럼 “행마다 다른 값”을 갱신해야 한다면, 반복 UPDATE 대신 CASE-based 단일 UPDATE로 전환합니다. 트랜잭션 비용이 줄고, 원자성이 보장됩니다.
예시 코드 (정렬 순서 일괄 반영)
// Before: 항목마다 UPDATE (예시)
for (const it of items) {
await db.update('sort', { sort_order: it.order }, { item_id: it.id });
}
// After: CASE 한 번으로 (예시)
const ids = items.map(x => x.id);
const cases = items.map(x => `WHEN item_id = ${x.id} THEN ${x.order}`).join(' ');
await db.query(`
UPDATE sort
SET sort_order = CASE ${cases} ELSE sort_order END
WHERE item_id = ANY($1)
`, [ids]);실측 예시: 5개 항목 정렬 시 10쿼리 → 1쿼리(90%↓).
4) 순차 → 병렬: 대량 이동·복사 작업 가속
목록 이동/복사 등 I/O가 많은 작업은 타입별 분리 + Promise.all로 병렬화하여 전체 처리 시간을 줄였습니다.
예시 코드 (이동 작업)
// Before: 순차 처리 (예시)
for (const it of items) await moveOne(it);
// After: 타입별 병렬 처리 (예시)
const linkItems = items.filter(i => i.type === 'link');
const folderItems = items.filter(i => i.type === 'folder');
await Promise.all([
Promise.all(linkItems.map(moveOneLink)),
Promise.all(folderItems.map(moveOneFolder)),
]);10개 항목(링크5/폴더5) 이동 시, 쿼리 수와 경로가 단축되며 처리 시간 체감이 발생.
5) 응용: Publication/Item 서비스 단순화
복잡한 재귀를 반복/분할로 치환하고, 알림 등 부가 책임을 분리했습니다.
정렬은 머지 정렬 커스텀 코드 → 내장 Array.prototype.sort로 단순화해 가독성과 성능을 동시에 얻었습니다.
예시 코드 (정렬 단순화)
// Before: 커스텀 병합 정렬 (예시)
function mergeSortByOrder(listA, listB) { /* ...길고 복잡... */ }
// After: 내장 sort로 충분 (예시)
const sorted = [...links, ...folders].sort((a, b) => a.order - b.order);6) 유지·데이터 모델 개선: Soft Delete/Unique 명시
운영 로그성 데이터엔 Soft Delete가 유용합니다. 또한 URL 등 고유키는 Unique 제약을 스키마에 명확히 두어 중복을 차단합니다.
예시 코드
// Soft Delete (예시)
@Entity('maintenance')
class Maintenance {
@DeleteDateColumn() deletedAt: Date;
}
// Unique 제약 (예시)
@Entity('og_metadata')
@Unique(['url'])
class OgMeta {
@Column() url: string;
}성과 (운영 지표 기준)
- 응답 시간: 50%+ 단축
- DB 부하: 70% 감소
- 코드베이스: 403줄 순감(677 삭제, 274 추가)
- 확장성/안정성: 대량 처리 시 일관된 성능 유지, 트랜잭션/원자성 보장
근거: 프로젝트 정리 문서의 결론/지표 요약.
체크리스트: 우리 팀에 바로 적용하려면
- 스키마: 과도한 인덱스/연쇄 옵션 제거, 유니크/널 제약을 모델 의도로 맞춤.
- 쿼리: N+1 의심 구간을 IN+GROUP BY로 통합, 다건 UPDATE는 CASE 단일화.
- 동시성: CPU/IO 바운드별로 병렬화 설계(
Promise.all/배치 크기 제한). - 코드 품질: 커스텀 정렬·재귀 로직을 내장 함수/반복으로 단순화.
- 삭제 정책: 로그·이력엔 Soft Delete, 하드 삭제는 최소화.
마무리
이번 리팩터링은 DB 설계 → 쿼리 전략 → 동시성 → 도메인 로직을 한 흐름으로 정돈해, 측정 가능한 성과를 냈다는 점이 핵심입니다. 같은 문제를 겪는 팀이라면 위 체크리스트부터 적용해 보세요. 성능은 결국 구조에서 나옵니다. (요약 근거)
참고: 본 글의 기술 근거는 사용자가 제공한 리팩터링 분석 파일을 기반으로 하며, 예시 코드는 운영 코드와 무관하게 이해를 돕기 위해 별도로 구성되었습니다.
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