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MySQL Performance Insights 완벽 가이드 | 쿼리 성능 시각화와 병목 분석 (2025 최신판)

✨ 요약

MySQL Performance Insights는 쿼리 병목 구간을 실시간으로 시각화해 DB 성능 저하 원인을 분석하는 AWS Aurora·RDS MySQL의 핵심 진단 도구입니다.
이번 글에서는 Performance Schema와의 차이, 주요 지표 해석, 실무 튜닝 활용법을 2025년 기준으로 정리합니다.

⚙️ 1. MySQL Performance Insights란?

Performance Insights는 AWS RDS 및 Aurora MySQL에서 제공하는 DB 부하 시각화 도구입니다.
쿼리 실행 단계의 CPU, I/O, Wait Event를 분석하고 병목 원인을 자동으로 시각화합니다.

💡 Performance Schema가 “데이터 수집기”라면,
Performance Insights는 “시각화 및 분석 도구”입니다.

📊 2. MySQL Performance Insights 구조

Performance Insights는 크게 다음 3단계로 구성됩니다.

구성 요소	역할
Performance Schema Layer	쿼리 실행 및 이벤트 수집
Metrics Collector	CloudWatch로 지표 전송
Visualization Layer (Console)	SQL별 부하, 대기 이벤트 시각화

AWS 콘솔에서 “Database Load by Waits” 그래프를 통해
CPU / I/O / Lock 대기 시간을 한눈에 확인할 수 있습니다.

🧠 3. MySQL Performance Insights 주요 개념과 지표

Performance Insights에서 가장 중요한 3가지 지표는 다음과 같습니다:

DB Load (Active Sessions) → 전체 쿼리 부하 수준
Top SQLs by Load → 부하를 가장 많이 차지한 SQL 식별
Wait Events → 쿼리 병목의 직접 원인

💡 “CPU vs I/O Waits” 비율이 7:3 이상이면 인덱스 튜닝,
반대로 3:7이면 스토리지 I/O 병목일 가능성이 높습니다.

🔍 4. MySQL Performance Insights와 Performance Schema 차이

구분	Performance Insights	Performance Schema
수집 위치	AWS Managed Layer	DB 내부 모듈
분석 목적	시각화 중심	세부 쿼리 추적 중심
설정 난이도	매우 쉬움	파라미터 필요
Aurora 지원	✅	✅
MariaDB 지원	✅ (10.6 이상)	✅

💡 실무에서는 Performance Schema로 수집된 데이터를 기반으로
Performance Insights가 요약 시각화를 제공합니다.

⚡ 5. Aurora MySQL Performance Insights 환경에서의 튜닝 전략

Aurora MySQL에서는 Performance Insights와 CloudWatch Metrics가 통합되어
실시간으로 DBLoad, ReadIOPS, WriteLatency 등을 함께 분석할 수 있습니다.

DB Parameter Group 설정
- performance_schema = 1
- innodb_monitor_enable = all
성능 이벤트 필터링
- max_digest_length, max_sql_text_length를 1024 이상으로 설정

💡 Aurora에서는 “Parallel Query + Performance Insights” 조합이
대규모 분석 쿼리에서 탁월한 효과를 보입니다.

🧩 6. MariaDB 환경에서의 Performance Insights 사용

MariaDB는 AWS RDS에서 Performance Insights를 지원하지만,
내부적으로 performance_schema 데이터를 활용해 시각화만 제공합니다.

💡 즉, 쿼리 부하 분석은 가능하지만
스레드·락 단위 세부 분석은 MySQL보다 제한적입니다.

이 경우 SHOW PROCESSLIST와 함께
information_schema.PROFILING을 병행 분석하는 것이 좋습니다.

📈 7. MySQL Performance Insights 실무 활용 팁

SQL Digest 기반 튜닝 → 동일 쿼리 패턴 묶어서 분석
DB Load 시각화 기간 설정 → 최근 1시간 / 24시간 / 7일 구간 비교
CloudWatch 연동 → 장기 트렌드 저장 및 경보 설정
리소스별 필터링 → Writer / Reader 인스턴스별 병목 구간 분리

💡 “DB Load가 CPU 한계치보다 높고 Wait Event가 ‘io/file/innodb’이면 → I/O 병목”

MySQL Performance Insights 아키텍처 다이어그램 — AWS Aurora MySQL 환경에서 DB Load, SQL Wait Events, CPU·I/O 병목 분석 과정을 시각적으로 표현한 인포그래픽

💬 8. 마무리

Performance Insights는 단순한 모니터링을 넘어
DB 성능 튜닝의 시각적 출발점입니다.
Performance Schema와 함께 사용하면
쿼리 부하의 원인 → 병목 → 튜닝 방향을 명확히 연결할 수 있습니다.

👉 다음 글에서는 “MySQL Slow Query 로그와 Performance Insights 연계 분석” 을 다룰 예정입니다.

🔗 5. 참고 링크

AWS 공식 문서 – Performance Insights Overview
MySQL 공식 문서 – Performance Schema Reference
🔗 함께 보면 좋은 글:
👉 MySQL Performance Schema 완벽 가이드 | 실시간 쿼리 모니터링과 성능 분석 (2025 최신판)

🧭 6. 다음 글 예고

MySQL Slow Query 로그와 Performance Insights 연계 분석 (2025 실무편)

11월 13, 2025

MySQL Performance Schema 완벽 가이드 | 실시간 쿼리 모니터링과 성능 분석 (2025 최신판)

MySQL Performance Schema는 MySQL의 쿼리 실행 단계를 실시간으로 분석하는 핵심 기능입니다. 이 가이드에서는 구조, 주요 테이블, Aurora 및 MariaDB 환경의 차이, 그리고 실무 튜닝 전략을 다룹니다.

⚙️ 1. MySQL Performance Schema란?

MySQL Performance Schema는 MySQL 내부에서 쿼리 실행 과정의 세부 데이터를 수집·저장하는 기능입니다.
단순 로그보다 더 세밀하게 스레드, 이벤트, 잠금 대기, CPU 시간 등을 기록하여
쿼리 성능 병목을 정확히 파악할 수 있습니다.

💡 Performance Schema는 information_schema와 달리 “실시간 성능 데이터”를 저장합니다.

🧩 2. MySQL Performance Schema 활성화 설정

Performance Schema는 MySQL 5.6 이상에서 기본적으로 포함되지만,
명시적으로 활성화해야 작동합니다.

SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';
SET GLOBAL performance_schema = ON;

my.cnf 설정 예시

[mysqld]
performance_schema=ON
performance_schema_instrument='%=ON'
performance_schema_consumer_events_statements_history=ON

💡 Aurora MySQL은 기본적으로 활성화되어 있으며,
MariaDB에서는 일부 이벤트만 지원됩니다 (performance_schema_max_table_instances 옵션 참고).

📊 3. 주요 MySQL Performance Schema 테이블 분석

Performance Schema에는 수백 개의 테이블이 존재하지만,
실무에서 가장 많이 쓰이는 것은 아래 3개입니다.

테이블명	설명	활용 예시
`events_statements_history_long`	SQL 실행 이력	슬로우 쿼리 및 CPU 사용량 분석
`threads`	활성 스레드 목록	특정 사용자 세션 추적
`events_waits_summary_global_by_event_name`	자원 대기 통계	잠금(Lock) 병목 파악

SELECT * FROM performance_schema.events_statements_history_long
WHERE SQL_TEXT LIKE '%SELECT%' LIMIT 5;

🧮 4.MySQL Performance Schema로 실시간 쿼리 분석하기

Performance Schema를 활용하면 슬로우 쿼리 로그 없이도
현재 실행 중인 쿼리의 상태를 즉시 확인할 수 있습니다.

SELECT EVENT_NAME, TIMER_WAIT, SQL_TEXT
FROM performance_schema.events_statements_current;

Aurora MySQL에서는 Performance Insights와 연계되어
실시간 모니터링 대시보드 형태로 시각화됩니다.

📈 Performance Schema는 단일 쿼리의 CPU 사용률, I/O Wait, 메모리 소비량까지 추적이 가능합니다.

MySQL Performance Schema 구조 다이어그램 — 쿼리 실행 흐름, 스레드, 대기 이벤트를 시각화한 데이터베이스 성능 모니터링 인포그래픽

🔍 5.MySQL Performance Schema vs Slow Query Log

항목	Performance Schema	Slow Query Log
분석 범위	전체 쿼리 이벤트	느린 쿼리만
실시간성	즉시 조회 가능	로그 수집 후 분석
Aurora 통합	Performance Insights 연계	제한적
CPU/Wait 정보	포함	미포함

💡 실시간 모니터링은 Performance Schema,
장기 트렌드 분석은 Slow Query Log로 병행하는 것이 최적입니다.

🧠 6. Aurora / MariaDB 환경의 차이점

Aurora MySQL
- Performance Schema가 CloudWatch와 자동 연동됩니다.
- innodb_buffer_pool_stats 테이블과 병합된 모니터링 제공.
MariaDB
- 일부 Performance Schema 테이블이 Aria/XtraDB로 대체.
- performance_schema=ON 설정 시 약간의 CPU 오버헤드 발생 가능.

⚡ 7. 실무 Performance Schema 튜닝 전략

필요한 Instrument만 활성화 (%statement/%wait/io 중심)
performance_schema_digests_size 조정으로 SQL 패턴 누락 방지
Aurora에서는 Performance Insights와 병행 → 오버헤드 10% 이하 유지

💡 TIP: sys 스키마와 결합하면 자동화된 뷰(sys.user_summary_by_statement_latency)로 요약 조회 가능.

💬 8. 마무리

Performance Schema는 MySQL 성능 분석의 핵심 도구입니다.
쿼리의 실행 단계별 리소스 소비를 시각적으로 분석할 수 있으며,
Aurora·MariaDB 환경에서도 튜닝 효율을 극대화할 수 있습니다.

👉 다음 글에서는
“MySQL sys 스키마를 이용한 자동 성능 진단 및 보고서 생성 가이드 (2025)”
를 다룰 예정입니다.

📚 5. 참고 링크

11월 13, 2025

MySQL 쿼리 캐시와 버퍼 풀 활용 전략 | InnoDB 메모리 구조와 성능 최적화 가이드 (2025 최신판)

MySQL 쿼리 캐시와 버퍼 풀 최적화는 데이터베이스의 메모리 효율과 쿼리 응답 속도를 동시에 향상시키는 핵심 튜닝 전략입니다.
이 글에서는 쿼리 캐시의 원리와 InnoDB 버퍼 풀 구조를 함께 분석하며,
Aurora·MariaDB 환경 기준의 최신 실무 가이드를 제공합니다.

⚙️ 1. MySQL 쿼리 캐시(Query Cache)의 개념과 역할

MySQL 버퍼 풀 최적화(Query Cache) 는 동일한 SQL 결과를 저장해 반복 실행 시 재사용하는 기능입니다.
이는 CPU와 I/O 부하를 크게 줄이지만, MySQL 8.0에서는 기능이 제거되었습니다.

✅ Aurora MySQL과 MariaDB에서는 여전히 유사한 캐시 기능을 제공하며,
query_cache_type 및 query_cache_size로 설정 가능합니다.

확인 명령어 예시

SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache%';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Qcache%';

🧠 2. InnoDB 버퍼 풀(Buffer Pool)의 구조 이해

InnoDB Buffer Pool은 MySQL 메모리 관리의 핵심입니다.
디스크 데이터와 인덱스 페이지를 메모리에 캐싱하여
읽기/쓰기 작업 시 디스크 접근을 최소화합니다.

구성 요소:

데이터 페이지 (Data Pages)
인덱스 페이지 (Index Pages)
더티 페이지 (Dirty Pages)
LRU 리스트 및 플러시 리스트

💡 권장 설정:

innodb_buffer_pool_size = 전체 메모리의 60~70%
innodb_buffer_pool_instances = CPU 코어 수에 맞게 조정

MySQL 버퍼 풀 구조와 데이터 캐시 동작 방식 다이어그램 — InnoDB 메모리 관리, 페이지 캐싱, 디스크 I/O 최적화 시각화

📊 3. MySQL 쿼리 캐시와 버퍼 풀(Buffer Pool Hit Ratio) 계산법

버퍼 풀 적중률은 캐시 효율을 판단하는 핵심 지표입니다.
99% 이상이면 우수한 상태로 평가합니다.

계산 공식:

(1 - (Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests)) * 100

조회 명령어:

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool%';

🔍 4. 쿼리 캐시 vs 버퍼 풀 비교

항목	쿼리 캐시(Query Cache)	버퍼 풀(Buffer Pool)
캐시 대상	SQL 결과	데이터/인덱스 페이지
범위	전체 DB	InnoDB 전용
효율성	반복 쿼리 중심	모든 쿼리에 영향
MySQL 8.0	제거됨	유지
Aurora	대체 구조 사용	공유 캐시 지원

💡 결론적으로, 버퍼 풀 중심 튜닝이 MySQL 8.0 이후 핵심 전략입니다.

⚡ 5. MySQL 쿼리 캐시와 버퍼 풀의 캐시 관리 특징

Aurora는 일반 MySQL과 달리 클러스터 단위 캐시 공유 구조를 사용합니다.
즉, Writer와 Reader 인스턴스 간에 캐시를 공유하여
Failover 이후에도 warm cache 상태를 유지합니다.

Aurora 튜닝 포인트:

DB Parameter Group에서 innodb_buffer_pool_size 조정
Performance Insights로 캐시 효율 모니터링
aurora_lab_mode 옵션을 통해 실험적 캐시 기능 활성화 가능

🧩 6. MariaDB에서의 캐시 동작 차이

MariaDB는 MySQL과 동일한 Buffer Pool 구조를 가지지만,
Aria, XtraDB 엔진을 통해 추가적인 캐시 기능을 제공합니다.
또한, query_cache_strip_comments=1 설정으로
쿼리 변형에 의한 캐시 미스를 줄일 수 있습니다.

🧠 7. MySQL 쿼리 캐시와 버퍼 풀 캐시 성능 모니터링 명령어

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Qcache%';
SHOW ENGINE INNODB STATUS;

CloudWatch 또는 Performance Schema를 함께 사용하면
쿼리 캐시 히트율과 버퍼 풀 적중률을 한눈에 볼 수 있습니다.

💬 8. MySQL 쿼리 캐시와 버퍼 풀 마무리

쿼리 캐시와 버퍼 풀은 MySQL 메모리 최적화의 양대 축입니다.
MySQL 8.0 이후에는 쿼리 캐시가 제거되었지만,
Aurora나 MariaDB 환경에서는 여전히 캐시 효율 향상이 가능합니다.

핵심 요약:

Query Cache → 단기 재사용 중심
Buffer Pool → 장기 성능 안정성 중심
Aurora MySQL → 클러스터 공유 캐시로 자동 최적화

👉 다음 글: “MySQL Performance Schema 기반 실시간 쿼리 분석 가이드 (2025)”

🧭 5. 참고 링크

11월 9, 2025

MySQL 실행 계획 최적화 가이드 | 옵티마이저 통계 기반 성능 튜닝 (2025 최신판)

Mysql 쿼리 캐시 최적화는 쿼리의 실행 흐름을 통계 기반으로 분석하고 튜닝하는 과정입니다.
옵티마이저(Optimizer)는 통계 정보를 기반으로 가장 효율적인 실행 계획을 자동 선택합니다.
이 글에서는 카디널리티, 통계 갱신, 실행 계획 비교 등을 중심으로 실무 튜닝 방법을 안내합니다.

⚙️ 1. MySQL 쿼리 캐시 최적화란?

MySQL 쿼리 캐시 최적화(MySQL Execution Plan Optimization)은 옵티마이저가 SQL을 실행하기 전, 가능한 모든 실행 방법 중 가장 효율적인 계획을 선택하도록 돕는 과정입니다.
통계 정보(Statistics)를 활용해 조인 순서, 인덱스 사용 여부, 접근 방식을 결정합니다.

🧮 2. MySQL 쿼리 캐시 최적화 옵티마이저 통계(Optimizer Statistics)의 역할

옵티마이저는 테이블 내 데이터 분포, 인덱스 카디널리티(Cardinality), 행 수(row count) 등을 기반으로 실행 계획을 결정합니다.

핵심 통계 요소:

Cardinality: 인덱스 내 고유 값의 개수
Distribution: 데이터 분포 패턴
Histograms: 컬럼 값 분포를 세밀히 기록

💡 통계 정보가 부정확하면 옵티마이저가 비효율적인 인덱스를 선택할 수 있습니다.

📊 3. MySQL 쿼리 캐시 최적화 통계 정보 갱신 방법

통계는 자동 혹은 수동으로 갱신할 수 있습니다.

자동 갱신: ANALYZE TABLE employees; MySQL은 테이블이 일정 비율 이상 변경되면 자동으로 통계를 갱신합니다.
수동 갱신: OPTIMIZE TABLE orders; Aurora MySQL에서는 Background Statistics Thread가 주기적으로 실행됩니다.

🔍 4. MySQL 쿼리 캐시 최적화 실행 계획 비교 및 검증 (EXPLAIN + ANALYZE)

통계를 기반으로 한 실행 계획은 EXPLAIN으로 확인할 수 있습니다.

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1001;
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1001;

EXPLAIN : 예상 실행 계획 표시
EXPLAIN ANALYZE : 실제 실행 시간 포함

💡 rows 값이 지나치게 높다면 통계 정보가 낡았을 가능성이 있습니다.

⚡ 5. MySQL 쿼리 캐시 최적화 실행 계획 최적화 실무 팁

상황	원인	해결 방법
옵티마이저가 잘못된 인덱스를 선택	통계 불일치	`ANALYZE TABLE` 실행
쿼리 성능이 느림	조인 순서 비효율	`STRAIGHT_JOIN` 또는 Hints 사용
데이터 변경 잦음	자동 통계 수집 누락	주기적 갱신 스케줄링

☁️ 6. Aurora / MariaDB 환경 차이

항목	Aurora MySQL	MariaDB
통계 수집	Background Thread 자동 수행	수동 ANALYZE 필요
병렬 쿼리	Parallel Query 지원	미지원
통계 저장	Shared Storage (Cluster)	개별 인스턴스 단위

💡 Aurora에서는 “Performance Insights”를 통해 통계적 실행 계획을 시각적으로 확인할 수 있습니다.

MySQL 파라미터 그룹 성능 최적화 다이어그램 — optimizer_switch, innodb_buffer_pool_size, query_cache 등 핵심 설정 시각적 설명

🧠 7. 잘못된 실행 계획의 징후

EXPLAIN 결과에서 type=ALL (Full Scan)
rows가 실제 데이터보다 과대 추정됨
Using temporary / filesort가 반복 발생

➡️ 이 경우 통계 정보 갱신 후 optimizer_switch 매개변수를 병행 점검하세요.

💬 8. 마무리

MySQL 실행 계획 최적화는 단순한 EXPLAIN 분석이 아니라,
데이터 통계의 정확도와 옵티마이저의 선택 신뢰성을 높이는 과정입니다.
주기적인 통계 관리와 실행 계획 검증을 통해 쿼리 성능을 안정적으로 향상시킬 수 있습니다.

🔗 참고 링크

MySQL 공식 문서: Optimizer Statistics
AWS Aurora MySQL Tuning Guide
👉 이전 글 보기: MySQL Optimizer Hints 튜닝 가이드 (2025)

📘 다음 글 예고

👉 다음 글에서는 “MySQL 쿼리 캐시와 버퍼 풀 활용 전략 (2025 최신 실무)” 을 다룰 예정입니다.

11월 9, 2025

MySQL optimizer_switch 튜닝 | 쿼리 캐시 최적화와 실무 가이드

MySQL optimizer_switch 튜닝은 쿼리 캐시 성능을 향상시키는 핵심 설정입니다.
이 글에서는 optimizer_switch의 주요 옵션, 실제 튜닝 사례, 쿼리 캐시(Query Cache)와의 연관성을 중심으로 Aurora MySQL과 MariaDB 환경에서 활용할 수 있는 실무 기준의 튜닝 가이드를 다룹니다.

⚙️ 1. optimizer_switch란 무엇인가?

MySQL optimizer_switch 튜닝 **MySQL 옵티마이저(Optimizer)**의 내부 동작 방식을 제어하는 시스템 변수입니다.
쿼리를 실행할 때 어떤 최적화 기능을 켜거나 끌지 세밀하게 지정할 수 있어,
복잡한 SQL 성능 문제를 해결할 때 매우 유용합니다.

설정 확인은 아래 명령어로 가능합니다:

SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_switch';

🧩 2. MySQL optimizer_switch 옵션 정리

옵션	설명	기본값
`index_merge`	여러 인덱스를 동시에 사용	ON
`derived_merge`	서브쿼리 병합 최적화	ON
`index_condition_pushdown`	인덱스 조건을 스토리지 엔진 레벨로 전달	ON
`mrr`	Multi-Range Read 최적화	ON
`batched_key_access`	조인 시 배치 키 접근 방식	OFF

💡 대부분의 환경에서는 기본 설정이 최적화되어 있지만,
특정 쿼리에서는 기능을 비활성화하면 오히려 속도가 빨라지기도 합니다.

🔍 3. MySQL optimizer_switch 튜닝 실무 적용 예시

예를 들어, 복잡한 JOIN이나 서브쿼리에서 옵티마이저가 잘못된 실행 계획을 선택할 때
특정 기능을 끄면 성능이 개선되는 경우가 있습니다.

SET optimizer_switch='index_merge=off,derived_merge=off';
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id=123 AND order_date>'2025-01-01';

이렇게 하면 옵티마이저가 불필요하게 여러 인덱스를 병합하거나 서브쿼리를 병합하지 않게 되어
쿼리 실행 경로가 단순화됩니다.

⚡ 4. MySQL optimizer_switch Aurora / MariaDB 환경에서의 차이점

Aurora MySQL: optimizer_switch 설정은 파라미터 그룹(Parameter Group) 에서 관리해야 합니다.
콘솔 → Parameter groups → optimizer_switch 항목 수정 후 재시작 없이 적용됩니다.
MariaDB: optimizer_switch의 옵션 구성이 MySQL보다 다양하며,
일부 옵션(join_cache_level, subquery_cache)은 MariaDB 전용으로 제공됩니다.

🧠 5. 쿼리 캐시(Query Cache)와의 연계 튜닝

쿼리 캐시는 실행된 SQL의 결과를 메모리에 저장해, 같은 요청이 다시 올 때 즉시 반환하는 기능입니다.
하지만 MySQL 8.0 이후에는 공식적으로 쿼리 캐시가 제거되었고,
Aurora나 MariaDB에서는 엔진 내부 캐시 구조(Adaptive Hash Index) 로 대체되었습니다.

✅ 따라서 MySQL optimizer_switch 튜닝과 함께 다음을 고려하세요:

반복 조회가 많은 쿼리는 프로그래밍 레벨 캐싱(Redis, ElastiCache) 로 대체
JOIN 중심의 쿼리는 인덱스 푸시다운 + optimizer_switch 제어 조합으로 성능 확보

📊 6. 실행 계획(EXPLAIN)으로 튜닝 검증하기

optimizer_switch를 조정했다면 EXPLAIN 명령어로 실제 실행 계획을 반드시 확인해야 합니다.

EXPLAIN SELECT o.id, u.name FROM orders o 
JOIN users u ON o.user_id = u.id 
WHERE o.status = 'PAID';

type, possible_keys, key, rows, Extra 항목을 비교해
옵티마이저의 실행 계획이 바뀌었는지 검증합니다.
특히 Using index나 Using where 상태는 정상적인 최적화 신호입니다.

💡 7. 실무에서의 튜닝 팁 요약

불필요한 병합(index_merge)은 OFF로 조정
JOIN이 많은 쿼리는 batched_key_access=ON 고려
서브쿼리 병합(derived_merge)은 데이터 양이 많을 때 비활성화
분석 전에는 항상 EXPLAIN으로 실행 계획 확인
변경 전후의 응답 시간을 CloudWatch 혹은 Performance Schema로 측정

🔗 8. 참고 문서

👉 참고:
MySQL 공식 문서: https://dev.mysql.com/
AWS 공식 문서: https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.Reference.html

💬 다음 글 예고

👉 다음 글에서는 MySQL JOIN 최적화와 실행 계획 분석 실무 가이드 (2025) 를 다룹니다.
이전 글 MySQL Optimizer Hints 튜닝 가이드 (2025) 도 함께 참고하세요.

👉 이전 글 보기: MySQL Optimizer Hints 튜닝 가이드

11월 8, 2025

MySQL 옵티마이저 힌트 완벽 가이드 | 실행 계획 제어와 성능 튜닝 방법 (2025 최신판)

요약

MySQL Optimizer Hints(Optimizer Hints)는 데이터베이스 쿼리 실행 계획을 직접 제어할 수 있는 강력한 도구입니다.
복잡한 조인, 인덱스 선택, 서브쿼리 최적화 문제를 해결할 때 매우 유용하며,
특히 EXPLAIN과 슬로우 쿼리 로그 분석 후에 활용하면 성능 향상 효과가 극대화됩니다.
이 글에서는 MySQL 8.0 이후 최신 옵티마이저 힌트의 구조, 사용법, 그리고 실무 적용 사례를 다룹니다.

⚙️ 1. MySQL Optimizer Hints란?

MySQL 옵티마이저는 SQL 실행 계획을 자동으로 결정하지만, 항상 최적의 선택을 하는 건 아닙니다.
이때 개발자가 직접 “이 인덱스를 사용해라” 또는 “이 순서로 조인해라”라고 알려주는 게 바로 **힌트(Hint)**입니다.

예시 👇

SELECT /*+ INDEX(users idx_email) */ email FROM users WHERE email LIKE 'kevin%';

💡 위 쿼리는 옵티마이저가 자동 선택하는 대신,
users 테이블의 idx_email 인덱스를 강제로 사용하도록 지시합니다.

MySQL 공식 Optimizer Hints 문서

🔍 2. MySQL Optimizer Hints 주요 유형

힌트 종류	설명	예시
`INDEX()`	특정 인덱스 사용 강제	`/+ INDEX(table idx_col) /`
`NO_INDEX()`	특정 인덱스 사용 금지	`/+ NO_INDEX(table idx_col) /`
`JOIN_ORDER()`	조인 순서 강제 지정	`/+ JOIN_ORDER(a, b, c) /`
`MERGE()`	서브쿼리 병합 허용	`/+ MERGE(subq) /`
`NO_MERGE()`	서브쿼리 병합 방지	`/+ NO_MERGE(subq) /`
`SEMIJOIN()`	세미조인 방식 선택	`/+ SEMIJOIN(firstmatch) /`
`QB_NAME()`	쿼리 블록 식별 이름 지정	`/+ QB_NAME(qb1) /`

🧩 3. 인덱스 힌트와 EXPLAIN의 관계

MySQL Optimizer Hints를 사용할 때는 EXPLAIN으로 실제 반영 여부를 반드시 확인해야 합니다.

EXPLAIN SELECT /*+ INDEX(users idx_email) */ * FROM users WHERE email LIKE 'kevin%';

EXPLAIN 결과의 key 항목이 idx_email로 표시된다면 힌트가 정상 적용된 것입니다.

MySQL Optimizer Hints 구조를 설명하는 기술 다이어그램 — JOIN ORDER, INDEX, JOIN PREFIX, USE IDX 등 주요 힌트와 실행 규칙을 시각적으로 정리한 흐름도

⚡ 4. 잘못된 힌트 사용 시 주의사항

문제 상황	증상	해결 방법
불필요한 인덱스 강제	성능 저하	옵티마이저의 자동 선택이 더 나을 수 있음
잘못된 조인 순서 강제	쿼리 속도 급감	`JOIN_ORDER`는 신중히 사용
옵티마이저 버전별 차이	특정 버전에서 무시됨	`optimizer_switch` 설정 확인

💡 힌트는 “최적화의 보조 수단”이지, “모든 쿼리를 빠르게 하는 만능 열쇠”가 아닙니다.

☁️ 5. Aurora MySQL / MariaDB에서의 차이

항목	Aurora MySQL	MariaDB
지원 버전	MySQL 5.7, 8.0 완벽 지원	MariaDB 10.3+ 일부 문법 상이
힌트 해석	옵티마이저 엔진 수준 적용	파서 레벨에서 일부 무시됨
추가 기능	Parallel Query, Query Plan Cache	Optimizer Trace 확장

🔗 6. MySQL Optimizer Hints 실무 적용 사례

SELECT /*+ INDEX(orders idx_date) */ order_id, order_date
FROM orders
WHERE order_date > '2025-01-01';

SELECT /*+ JOIN_ORDER(users, orders) */ *
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

이런 MySQL Optimizer Hints는 특히 슬로우 쿼리 로그에서 특정 쿼리만 성능 저하가 발생할 때 효과적입니다.

📈 7. MySQL Optimizer Hints 실무 적용 절차

1️⃣ 슬로우 쿼리 로그에서 느린 쿼리 추출
2️⃣ EXPLAIN으로 실행 계획 확인
3️⃣ 힌트 적용 (INDEX, JOIN_ORDER, NO_MERGE 등)
4️⃣ EXPLAIN ANALYZE로 성능 비교
5️⃣ 필요 시 optimizer_switch 조정

💬 8. 마무리 및 다음 글 예고

옵티마이저 힌트는 데이터베이스 성능을 세밀하게 제어할 수 있는 고급 기능입니다.
특히 MySQL 8.0 이상 환경에서는 EXPLAIN ANALYZE와 함께 사용하면
쿼리 튜닝 효율을 극대화할 수 있습니다.

👉 다음 글에서는 **“optimizer_switch와 쿼리 캐시 튜닝 실무 가이드”**를 다룰 예정입니다.
👉 관련 글: MySQL EXPLAIN 실행 계획 완벽 해석 가이드 (2025)

11월 5, 2025

🧭 MySQL EXPLAIN 완전 해석 가이드 (2025 최신판)

MySQL EXPLAIN 실행 계획 — 쿼리 성능 분석과 실행 순서 시각화를 위한 핵심 도구입니다. 이 글에서는 각 컬럼의 의미, 인덱스 사용 여부, 실제 사례 중심의 EXPLAIN 분석 방법을 MySQL 인덱스 최적화·슬로우 쿼리 로그 분석과 연계해 2025년 최신 기준으로 설명합니다.

⚙️ 1. MySQL EXPLAIN 실행 계획이란?

MySQL EXPLAIN 실행 계획은 **데이터베이스 옵티마이저(Optimizer)**가
쿼리를 어떻게 실행할지 미리 보여주는 기능입니다.
즉, MySQL이 쿼리를 어떤 순서와 방식으로 처리하는지 예측할 수 있는 성능 분석 도구입니다.

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date > '2025-01-01';

💡 위 명령어는 실행하지 않고 **실행 계획(plan)**만 보여줍니다.
이는 MySQL 인덱스 최적화 및 슬로우 쿼리 로그 분석의 기초가 됩니다.

📊 2. MySQL EXPLAIN 실행 계획 컬럼별 해석

컬럼	설명	의미
id	쿼리 순서	여러 SELECT 중 실행 순서
select_type	쿼리 유형	SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY 등
table	접근 중인 테이블명	조인 시 여러 개 등장
type	접근 방식	ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system
possible_keys	사용 가능한 인덱스	옵티마이저가 고려한 후보
key	실제 사용된 인덱스	실질적으로 사용된 인덱스
rows	스캔된 행 수	적을수록 효율적
filtered	필터링 비율(%)	WHERE 조건으로 남은 비율
Extra	추가 정보	Using index, Using temporary 등

🔍 3. MySQL EXPLAIN 실행 계획 type 컬럼으로 성능 판단

type	의미	성능 평가
ALL	전체 스캔	❌ 매우 느림
index	인덱스 전체 스캔	⚠️ 중간
range	범위 검색	✅ 효율적
ref	조인 시 특정 컬럼 참조	✅ 좋음
eq_ref	유일 인덱스 조인	💯 최고
const / system	단일 행 접근	💯 매우 빠름

💡 핵심 팁:
EXPLAIN에서 type = ALL이 보이면 반드시 인덱스 설계를 점검해야 합니다.

🧠 4. Extra 컬럼 완벽 해석

Extra	의미	조치
Using index	커버링 인덱스 사용	✅ 매우 좋음
Using temporary	임시 테이블 생성	⚠️ GROUP BY 개선 필요
Using filesort	정렬 수행	⚠️ ORDER BY 인덱스 추가 고려
Using where	WHERE 조건 필터링	정상적 동작
Null	최적화된 단일 접근	💯 효율적

💡 "Using temporary"와 "Using filesort"가 동시에 등장하면,
ORDER BY + GROUP BY 구조를 재검토해야 합니다.

⚡ 5. EXPLAIN ANALYZE (MySQL 8.0 이상)

MySQL 8.0부터는 EXPLAIN ANALYZE 명령어로 실제 실행 시간을 측정할 수 있습니다.

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date > '2025-01-01';

출력에는 단계별 **실제 시간(ms)**과 쿼리 플랜 구조가 표시됩니다.
이를 통해 MySQL 인덱스 최적화 효과를 실시간으로 검증할 수 있습니다.

☁️ 6. Aurora / MariaDB 환경에서의 MySQL EXPLAIN 실행 계획 차이

항목	Aurora MySQL	MariaDB
EXPLAIN FORMAT	JSON, TREE 지원	TEXT, JSON 지원
병렬 쿼리	✅ Parallel Query 지원	❌ 미지원
ANALYZE FORMAT	CloudWatch 출력 가능	로그 기반 분석 필요

💡 Aurora에서는 EXPLAIN 결과를 CloudWatch Logs로 내보낼 수 있어
시각적 분석 및 자동화에 유리합니다.

🔗 7. 참고 자료

💬 8. 마무리 및 다음 글 안내

EXPLAIN은 단순한 분석 도구가 아니라,
MySQL 성능 튜닝의 시작점이자 시각적 가이드입니다.
👉 다음 글에서는
“옵티마이저 힌트(Optimizer Hints)와 실행 계획 튜닝 실무 가이드”
를 다룰 예정입니다.

11월 4, 2025

MySQL 인덱스 최적화 가이드 (2025 최신 성능 튜닝 실무편)

요약:
MySQL 인덱스 최적화는 DB 성능 향상의 핵심입니다.
인덱스를 적절히 설계하면 SELECT 속도가 수십 배 빨라지고, 슬로우 쿼리의 대부분을 해결할 수 있습니다.
이 글에서는 MySQL 인덱스의 원리, 유형별 특징, 실무 최적화 방법을 2025년 최신 기준으로 정리했습니다.

⚙️ 1. MySQL 인덱스 최적화의 기본 개념

인덱스(Index)는 데이터를 빠르게 검색하기 위한 구조적 자료구조(B-Tree, Hash 등) 입니다.
즉, 테이블 전체를 스캔(Full Table Scan)하지 않고 원하는 행(Row)을 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

✅ 간단히 말해,
책의 목차와 같은 역할을 하는 것이 인덱스입니다.

🧮 2. MySQL 인덱스 최적화에 사용되는 주요 인덱스 유형 (B-Tree / Hash / Fulltext)

인덱스 유형	설명	사용 예시
B-Tree Index	일반적인 정렬 기반 인덱스 (기본값)	숫자, 문자열 검색
Hash Index	정확한 일치 검색에 최적	MEMORY 엔진
Fulltext Index	문장 검색(자연어 처리)	검색 기능 (예: 블로그 본문)
Spatial Index	좌표 기반 데이터	GIS, 지도 서비스

💡 참고:
Aurora MySQL과 MariaDB는 InnoDB 엔진의 B-Tree 기반 인덱스를 기본적으로 사용합니다.

🔍 3. MySQL 인덱스 최적화가 필요한 이유

인덱스는 많을수록 좋은 게 아닙니다.
잘못된 인덱스는 쓰기(INSERT/UPDATE) 성능을 저하시킬 수 있습니다.

주요 원인:

불필요한 다중 인덱스 → 중복 키 스캔
WHERE 조건과 맞지 않는 인덱스 → 옵티마이저 미사용
SELECT 속도 ↑ 대신 INSERT, UPDATE, DELETE 속도 ↓

✅ 따라서,
“조회가 많은 컬럼만 인덱스 적용”이 원칙입니다.

⚡ 4. MySQL 인덱스 최적화 인덱스 생성 및 확인 명령어

인덱스 생성

CREATE INDEX idx_user_email ON users (email);

복합 인덱스

CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders (user_id, order_date);

현재 인덱스 목록 확인

SHOW INDEX FROM orders;

🧠 5. MySQL 인덱스 최적화 핵심 원칙 (실무 중심)

원칙	설명
1️⃣ WHERE 절 기준으로 설계	자주 사용되는 검색 조건 컬럼을 기준으로
2️⃣ SELECT보다 UPDATE 빈도 고려	변경이 많은 컬럼은 인덱스 부담이 큼
3️⃣ 복합 인덱스 순서 중요	WHERE 절의 컬럼 순서와 동일해야 효과
4️⃣ 커버링 인덱스 활용	SELECT 컬럼만으로 결과 반환 가능하게
5️⃣ 슬로우 쿼리 로그와 병행 분석	실제 실행 쿼리 기준으로 불필요한 인덱스 제거

📊 6. MySQL 인덱스 최적화 EXPLAIN으로 실행 계획 분석

아래처럼 EXPLAIN 명령어를 사용해 인덱스 사용 여부를 확인할 수 있습니다.

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date > '2025-01-01';

중요 컬럼 설명:

type = ref or range → 인덱스 사용됨 ✅
possible_keys / key → 사용 가능한 인덱스 목록
rows → 실제 스캔된 행 수 (작을수록 효율적)

☁️ 7. MySQL 인덱스 최적화 Aurora MySQL / MariaDB 환경에서의 차이

항목	Aurora MySQL	MariaDB
인덱스 구조	InnoDB 기반 B-Tree (고성능 캐시)	XtraDB 기반, Aria 엔진 일부 다름
통계 갱신	자동 통계 수집 (ANALYZE TABLE)	수동 실행 권장
병렬 쿼리	Aurora Parallel Query 지원	비지원

💡 Aurora 환경에서는 인덱스 튜닝보다 쿼리 캐시 최적화가 성능에 더 큰 영향을 줄 때도 있습니다.

🔗 8. 참고 링크

💬 9. 다음 글 예고

👉 다음 글에서는
“MySQL 쿼리 실행 계획(EXPLAIN) 완전 해석 가이드”
를 다룰 예정입니다.

이전 글: MySQL 슬로우 쿼리 로그 설정 및 분석 가이드 (2025)

11월 2, 2025

MySQL 슬로우 쿼리 로그 설정 및 성능 분석 가이드 (2025 최신)

요약:
MySQL 슬로우 쿼리 로그(slow_query_log)는 데이터베이스의 성능 병목을 찾는 핵심 기능입니다.
이 기능을 통해 느린 SQL을 추적하고, 인덱스 최적화나 구조 개선을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
이번 글에서는 슬로우 쿼리 로그 설정 방법, 주요 파라미터, 분석 예시를 실무 기준으로 자세히 다룹니다.

⚙️ 1. 슬로우 쿼리 로그란?

슬로우 쿼리 로그(Slow Query Log) 는 MySQL에서 일정 시간 이상 걸린 쿼리를 자동으로 기록하는 기능입니다.
이 기능을 사용하면 DB 성능 저하의 원인을 로그 분석만으로 쉽게 식별할 수 있습니다.

✅ 예를 들어,
사용자 요청이 느릴 때 “쿼리 자체가 느린 건지, 인덱스가 문제인지” 구분할 수 있죠.

🧩 2. MySQL 슬로우 쿼리 로그 설정 방법

다음 명령어를 MySQL 콘솔에서 실행하면 됩니다 👇

-- 슬로우 쿼리 로그 활성화
SET GLOBAL slow_query_log = 1;

-- 로그 파일 경로 지정
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/lib/mysql/slow_query.log';

-- 0.5초(500ms) 이상 걸린 쿼리만 기록
SET GLOBAL long_query_time = 0.5;

💡 참고:

Aurora MySQL 환경에서는 Parameter Group을 통해 설정해야 합니다.
(콘솔 → Parameter groups → slow_query_log=1, long_query_time=0.5)
설정 후 MySQL 재시작 없이 즉시 반영됩니다.

🧠 3. MySQL 슬로우 쿼리 로그 주요 파라미터 정리

파라미터	설명	추천값
`slow_query_log`	슬로우 쿼리 로그 기능 활성화 여부	`1`
`slow_query_log_file`	로그 파일 저장 경로	`/var/lib/mysql/slow_query.log`
`long_query_time`	기록 기준 시간(초)	`0.5`~`1.0`
`log_queries_not_using_indexes`	인덱스를 사용하지 않은 쿼리 기록	`1` (테스트 시 유용)
`min_examined_row_limit`	검사한 행 수 기준 필터링	`100` 이상

🔍 4. MySQL 슬로우 쿼리 로그 분석 방법

로그를 단순히 보는 것보다, mysqldumpslow 또는 pt-query-digest 같은 툴을 활용하면 효율적입니다.

✅ 예시 1. `mysqldumpslow` 명령어

mysqldumpslow -s t /var/lib/mysql/slow_query.log

실행 시간이 긴 쿼리 순서로 요약 출력합니다.

✅ 예시 2. `pt-query-digest` 사용 (Percona Toolkit)

pt-query-digest /var/lib/mysql/slow_query.log > report.txt

쿼리별 평균 실행시간, 호출 횟수, 비효율 쿼리 비율 등을 한눈에 확인할 수 있습니다.

📊 5. MySQL 슬로우 쿼리 로그 예시 분석

# Time: 2025-11-02T10:00:30
# User@Host: app_user[app_user] @ localhost []
# Query_time: 2.431  Lock_time: 0.000  Rows_sent: 10  Rows_examined: 150000
SELECT * FROM orders WHERE status='SHIPPED';

위 쿼리는 단순 조회지만 Rows_examined가 15만 행으로 많습니다.
👉 status 컬럼에 인덱스를 추가하면 즉시 개선됩니다.

🚀 6. Aurora MySQL에서의 슬로우 쿼리 로그

Aurora는 로그 파일을 EC2처럼 접근할 수 없기 때문에 CloudWatch Logs 와 연동해야 합니다.

설정 단계:

RDS 콘솔 → 클러스터 선택
“로그 내보내기” 탭 → slowquery/mysql-slowquery.log 선택
CloudWatch에서 로그 확인 가능
Athena + S3 연동 시 쿼리 분석 자동화도 가능

👉 참고: MySQL 공식 문서 – Slow Query Log
👉 참고: AWS Aurora MySQL 성능 튜닝 가이드

🧭 7. 성능 튜닝으로 연결되는 다음 단계

슬로우 쿼리 로그로 병목을 찾았다면, 이제 인덱스 튜닝으로 넘어가야 합니다.
👉 다음 글에서 다룹니다:
MySQL 인덱스 최적화 가이드 (2025) (준비 중)

또한 이전 글 MySQL vs MariaDB vs Aurora 차이점 비교 도 함께 참고하세요.

💬 8. 마무리

슬로우 쿼리 로그는 DB 성능 튜닝의 시작점입니다.
모든 느린 쿼리의 원인은 로그 안에 있습니다.
특히 Aurora 같은 클라우드 DB에서는 CloudWatch와 연동해
자동화된 분석 시스템을 구성하는 것이 가장 효율적입니다.

11월 2, 2025

MySQL vs MariaDB vs Amazon Aurora: 차이점 완벽 비교 (2025 최신 가이드)

요약: MySQL vs MariaDB vs Aurora. MySQL, MariaDB, 그리고 Amazon Aurora는 모두 인기 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)이지만, 성능, 호환성, 라이선스, 그리고 클라우드 최적화 측면에서 중요한 차이가 있습니다. 이 글에서는 실무 관점에서 세 가지 엔진의 핵심 차이점을 정리하고, 어떤 상황에서 어떤 DB를 선택해야 하는지 자세히 안내합니다.

🧩 1. MySQL vs MariaDB vs Aurora의 공통점

MySQL vs MariaDB vs Aurora 모두 **MySQL을 기반으로 한 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)**입니다.
즉, SQL 언어를 사용하며 InnoDB 스토리지 엔진을 기본으로 채택하고, 구조화된 데이터를 테이블 형태로 관리합니다.

항목	MySQL	MariaDB	Amazon Aurora
기반	Oracle MySQL	MySQL Fork	MySQL & PostgreSQL 호환
라이선스	GPL + Oracle 소유	완전한 GPL	AWS 독점 (상용 서비스)
호환성	표준 SQL	MySQL과 호환	MySQL과 99% 호환
스토리지 엔진	InnoDB	Aria, XtraDB 등 다양	InnoDB 기반 수정형
주요 장점	안정성과 생태계	빠른 성능, 자유로운 개발	자동 확장, 고가용성

⚙️ 2. MySQL vs MariaDB vs Aurora중 MySQL: 오픈소스 DB의 표준

MySQL은 **오라클(Oracle)**이 인수한 이후에도 여전히 전 세계에서 가장 많이 사용되는 오픈소스 DB입니다.

✅ 장점

안정성과 호환성: 다양한 애플리케이션, CMS(워드프레스 등)과 호환
풍부한 자료: 에러나 튜닝 관련 정보를 쉽게 찾을 수 있음
커뮤니티 + 상용 지원: 오픈소스 + Oracle Enterprise Edition 선택 가능

⚠️ 단점

업데이트 주기 느림
오라클 중심의 폐쇄적 방향성: 완전한 오픈소스로 보기 어려움

📌 예를 들어 워드프레스, Magento, Drupal 같은 CMS 대부분이 기본적으로 MySQL을 지원합니다.

🧮 3. MySQL vs MariaDB vs Aurora중 MariaDB: MySQL의 진정한 자유 버전

MariaDB는 MySQL의 창립자가 오라클 인수에 반발하며 직접 만든 ‘포크(fork)’ 버전입니다.
즉, MySQL의 철학과 코드를 유지하면서 더 빠른 속도와 확장성을 제공하는 오픈소스 DB입니다.

✅ 장점

완전한 오픈소스 (GPL License)
MySQL보다 빠른 성능 (특히 JOIN 연산, 복제 구조)
다양한 스토리지 엔진 지원 (Aria, ColumnStore, Spider 등)
MySQL 클라이언트와 완벽 호환

⚠️ 단점

MySQL과의 미묘한 호환성 이슈 (특히 신버전에서 차이 발생)
일부 클라우드 서비스와 호환 한계

📊 실무에서는 MariaDB 10.x 이상에서 JSON, CTE, Window Function 등 MySQL 8.0 수준 기능을 지원합니다.

☁️ 4. MySQL vs MariaDB vs Aurora 중 Amazon Aurora: 클라우드 시대의 MySQL

Aurora는 AWS가 MySQL 및 PostgreSQL을 기반으로 자체 개발한 클라우드 전용 DB 엔진입니다.
기존 RDS MySQL보다 최대 5배 빠른 성능과 자동 장애 복구, 스토리지 확장성을 제공합니다.

✅ 장점

자동 스케일링 및 고가용성 (HA)
스토리지 자동 확장 (최대 128TB)
백업·복구 자동화
99.99% 이상 가용성
MySQL 5.7 / 8.0 완벽 호환

⚠️ 단점

AWS 종속성 (Vendor lock-in)
상용 서비스이므로 비용 발생

💡 Aurora는 RDS와 동일한 MySQL 쿼리를 그대로 사용하면서, 성능은 훨씬 빠르고 장애복구는 자동입니다.

Aurora Mysql 공식문서

⚖️ 5. 어떤 MySQL vs MariaDB vs Aurora를 선택해야 할까?

상황	추천 DB
개인 블로그, 워드프레스 운영	✅ MySQL (호환성 최고)
기업 내부 서버, 자유로운 커스터마이징	✅ MariaDB
클라우드(AWS) 기반 운영, 트래픽 많은 서비스	✅ Amazon Aurora

👉 요약하자면,

MySQL → 범용성, 안정성
MariaDB → 성능, 자유도
Aurora → 확장성, 관리 편의성

🔍 6. 실제 운영 경험에서 본 차이

실제 MySQL vs MariaDB vs Aurora를 병행 운영해본 결과,

**트랜잭션 처리량(Transactions/sec)**은 Aurora가 약 2~3배 높았고,
레플리카(Replica) 지연 시간은 MariaDB가 더 낮았습니다.

즉,

“읽기 부하가 많은 시스템 → Aurora”,
“쓰기/복제가 많은 내부 시스템 → MariaDB”
가 효율적이었습니다.

💬 7. 마무리 및 다음 글 안내

세 DB는 모두 강력하지만, 환경과 목적에 따라 최적의 선택이 다릅니다.
👉 다음 글에서는 **“슬로우 쿼리 로그(slow_query_log)로 MySQL 성능 병목 찾기”**를 다뤄볼 예정입니다.

데이터베이스 성능 최적화에 관심 있다면,
MySQL 인덱스 튜닝 가이드 바로가기 도 함께 참고해보세요.

11월 1, 2025