EXPLAIN 매개변수

EXPLAIN은 쿼리 플랜을 들여다볼 수 있는 창을 제공해요. 추가 정보를 보여주는 선택적 매개변수도 있어요. 여기서는 VERBOSE와 ANALYZE 매개변수에 집중해 이 선택 옵션을 시도해 보려고 해요.

VERBOSE는 플랜 각 단계에서 사용 가능한 열을 볼 수 있게 해요. ANALYZE는 실제 실행 시간을 밀리초 단위로 계산해요. 어떤 매개변수의 출력이 가장 유용하다고 느끼시나요?

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PostgreSQL에서 쿼리 성능 개선하기

실습형 인터랙티브 연습

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SELECT *
FROM country_demos;

코드 편집 및 실행

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겨울 올림픽 데이터로 함께 떠나볼까요? 서브영하에서 훈련하는 올림픽 선수를 찾는 과정에서 JOIN, 서브쿼리, 임시 테이블 생성 방법을 배웁니다. 또한 쿼리 플래너의 동작을 이해하고, 이를 통해 더 빠른 SQL 구조로 안내받는 법을 익혀요.

Exercise 1: JOIN 완전 정복 Exercise 2: 선수들은 모두 어디에서 왔을까요 Exercise 3: 다양한 JOIN으로 선수들의 지역 살펴보기 Exercise 4: 날씨는 어떤가요 Exercise 5: 서브쿼리와 공통 테이블 식(CTE)Exercise 6: 서브쿼리로 한겨울 조건으로 필터링하기 Exercise 7: 겨울이 하얀 곳 Exercise 8: 서브쿼리 또는 CTE로 살펴보는 국가 Exercise 9: 임시 테이블 다루기 Exercise 10: 캐나다 선수 임시 테이블 Exercise 11: 임시 테이블 분석하기

과거에 배운 대수학을 떠올리며 SQL 연산 순서를 익혀 보세요. 인구와 국내총생산(GDP)을 살펴보며 어떤 나라가 이론적으로 선수를 가장 많이 보유해야 하는지 찾아보고, 최적의 필터링 방식도 배웁니다. 집계(합계, 개수 등)가 언제 수행되는지, 그리고 이를 최적화하도록 쿼리를 어떻게 구성할 수 있는지도 알아봅니다.

Exercise 1: 여러분이 작성한 내용과 SQL이 보는 것은 다릅니다 Exercise 2: 연산 순서가 쿼리 구조에 미치는 영향 Exercise 3: GROUP BY와 집계 Exercise 4: COUNT와 COUNT DISTINCT Exercise 5: WHERE 절에서 필터링하기 Exercise 6: athletes에서 OR과 IN 비교 Exercise 7: 데이터 타입 필터 Exercise 8: 필터 쿼리 계획 단계 EXPLAIN 하기 Exercise 9: JOIN 중에 필터링하기 Exercise 10: 지역 필터는 어디에 둘까요 Exercise 11: JOIN, WHERE, SELECT에서의 필터링 Exercise 12: 서로 다른 데이터 세분성으로 집계하기 Exercise 13: 테이블을 JOIN하기 전에 집계하기 Exercise 14: 남아프리카공화국의 추세

데이터베이스 성능을 높여 주는 특성에 집중해 보세요. 테이블처럼 보이지만 사실은 뷰인 경우를 구분하는 법을 배우고, 데이터베이스 저장 구조(행 지향 또는 열 지향)가 쿼리 구조에 어떤 영향을 주는지도 살펴봅니다. 파티션과 인덱스를 활용해 쿼리를 가속하면서 화산 연무 현상도 탐구해요.

Exercise 1: 쿼리와 테이블, 그리고 뷰까지 Exercise 2: 데이터 로딩과 저장 Exercise 3: 테이블 유형 확인하기 Exercise 4: 행 지향 저장 방식과 파티션 Exercise 5: 행 지향 저장 방식의 특성 Exercise 6: 행 지향 테이블 미리 살펴보기 Exercise 7: 위치 기준 파티셔닝 Exercise 8: 인덱스 활용과 생성 Exercise 9: 데이터베이스 인덱스 찾기 Exercise 10: 인덱스 만들기와 활용하기 Exercise 11: 실행 시간 비교 Exercise 12: 열 지향형 스토리지 사용하기 Exercise 13: 열 지향 스토리지의 특성 Exercise 14: information schema 사용하기

쿼리 라이프사이클의 용어를 익히고 쿼리 플래너로 깊이 들어가 봅니다. 쿼리 플래너가 쿼리 플랜을 생성하고 최적화하는 과정을 살펴보세요. 최근 인구가 증가한 나라를 찾아 다음 휴가지 후보를 발굴하는 동시에, JOIN이 쿼리 단계에 어떤 영향을 주는지도 확인합니다. 다양한 필터가 실행 시간을 어떻게 단축하는지 비교하며 최적화 기법을 더욱 정교하게 다듬어 보세요.

Exercise 1: 쿼리 수명 주기와 플래너 Exercise 2: pg_tables 살펴보기 Exercise 3: 기본 EXPLAIN Exercise 4: 인덱스 스캔 Exercise 5: WHERE절에 EXPLAIN 적용하기 Exercise 6: EXPLAIN 더 깊이 파고들기 Exercise 7: EXPLAIN 매개변수

현재 연습

Exercise 8: 인구 집계와 정렬하기 Exercise 9: 쿼리 계획에서의 조인 Exercise 10: 쿼리 구조와 실행 Exercise 11: 서브쿼리 vs. CTE Exercise 12: 왜 차이가 날까요?Exercise 13: 필터링의 영향 Exercise 14: 축하합니다