인기 메뉴 조회 성능 개선 - 인덱스 도입

 

2026.03.27 - [Spring 2기 과제] - 포인트 기반 커피 주문 결제 시스템 (도메인 설계)

포인트 기반 커피 주문 결제 시스템 (도메인 설계)

 

문제 상황

인기 메뉴 조회 기능을 구현하면서,

최근 7일 데이터를 기준으로 주문 정보를 조회하는 로직을 작성했다.

public List<PopularMenuResponse> getPopularMenus() {
    LocalDateTime sevenDaysAgo = LocalDateTime.now().minusDays(7);
    return menuRepository.findPopularMenus(sevenDaysAgo, PageRequest.of(0, 3));
}

 

해당 로직은 내부적으로 다음과 같은 조건을 사용한다.

WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL 7 DAY

 

하지만 이 경우, 데이터가 많아질수록

Order 테이블 전체를 탐색해야 하는 구조이기 때문에 성능 저하가 발생할 수 있다.

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원인 분석

인덱스가 없는 상태에서는 DB가 조건을 만족하는 데이터를 찾기 위해

테이블 전체를 순회하는 풀 테이블 스캔(Full Table Scan)이 발생한다.

 

즉, 다음과 같은 비효율적인 방식으로 동작한다.

• 모든 Order 데이터를 조회
• created_at 조건을 하나씩 비교
• 최근 7일 데이터 필터링

데이터가 많아질수록 조회 성능이 급격히 저하될 수 있다.

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해결 방법

created_at 컬럼에 인덱스를 추가하여

최근 7일 데이터를 빠르게 조회할 수 있도록 개선했다.

@Entity
@Table(
        name = "orders",
        indexes = {
                @Index(name = "idx_order_created_at", columnList = "created_at")
        }
)
public class Order extends BaseEntity {
}

 

또한 BaseEntity의 컬럼명을 명시하여 DB 컬럼과의 일관성을 확보했다.

@CreatedDate
@Column(name = "created_at", updatable = false, nullable = false)
private LocalDateTime createdAt;

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테스트 및 검증

1️⃣ EXPLAIN을 통한 실행 계획 확인

인덱스가 실제로 사용되는지 확인하기 위해 다음 쿼리를 실행하였다.

EXPLAIN
SELECT *
FROM orders
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL 7 DAY;

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2️⃣ 실행 결과

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3️⃣ 결과 분석

• key: idx_order_created_at
  ⭐ created_at 인덱스가 사용됨
• type: range
  ⭐ 인덱스를 활용한 범위 조회 수행

즉, Order 테이블 전체를 조회하는 것이 아니라
인덱스를 기반으로 최근 7일 데이터만 효율적으로 탐색하도록 개선되었다.

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개선 효과

• 풀 테이블 스캔 → 인덱스 기반 조회로 변경
• 조회 범위를 전체 데이터 → 최근 7일 데이터로 축소
• 인기 메뉴 조회 성능 개선

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핵심 개념 정리

인덱스 + 범위 조건 → range scan 발생

WHERE created_at >= ?

 

이와 같이 범위 조건이 있을 경우,

DB는 인덱스를 활용한 range scan 방식으로 데이터를 조회한다.

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정리

• created_at 컬럼에 인덱스를 추가하여 조회 성능을 개선하였다.
• EXPLAIN을 통해 실제 인덱스 사용 여부를 확인하였다.
• range scan을 통해 불필요한 전체 탐색을 줄일 수 있었다.

⭐ 성능 개선 작업에서는
단순히 "인덱스를 추가했다"가 아니라
실제로 인덱스가 사용되는지 검증하는 과정이 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.

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느낀 점

인덱스를 단순히 추가하는 것에서 끝나는 것이 아니라,

실제로 실행 계획을 통해 인덱스가 사용되는지 검증하는 과정이 중요하다는 것을 이해하게 되었다.