사용자들이 "시스템이 너무 느려요"라고 불평하는 순간, 문제는 보통 데이터베이스에 있습니다. 특히 데이터가 증가할수록 한때 빠르게 작동하던 SQL 쿼리가 갑자기 병목 현상을 일으키는 경우가 많습니다. 이는 단순한 기술적 문제가 아니라 비즈니스 연속성의 문제입니다.
실제로 한 전자상거래 회사는 주문 데이터베이스의 느린 쿼리로 인해 블랙 프라이데이 기간에 주문 처리 시간이 10배 증가하는 악몽을 경험했습니다. 다행히도, SQL 최적화는 과학이자 예술이며 GPT를 활용하면 이 과정을 크게 단순화할 수 있습니다.
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당신은 데이터베이스 성능 전문가입니다. 제가 제공하는 SQL 쿼리를 분석하고
성능을 개선할 수 있는 방법을 상세히 알려주세요.
A. 분석할 SQL 쿼리:
[여기에 SQL 쿼리 입력]
B. 데이터베이스 정보:
# 데이터베이스 종류: [MySQL/PostgreSQL/SQL Server/Oracle 등]
# 대략적인 테이블 크기: [레코드 수]
# 현재 인덱스 정보(알고 있는 경우): [있다면 명시]
C. 성능 이슈:
# 현재 평균 실행 시간: [초 단위]
# 사용 상황: [보고서 생성/트랜잭션 처리/실시간 대시보드 등]
# 실행 빈도: [시간당/일일/주간 등]
D. 요청사항:
# 쿼리 구조 분석
# 성능 병목 지점 식별
# 인덱스 권장사항
# 쿼리 재작성 제안
# 예상 성능 개선 효과
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