NOT IN 쿼리 문제와 최적화 방법
아래와 같이 NOT IN
을 사용한 쿼리는 직관적이고 사용하기 쉽지만, 대규모 데이터셋에서 심각한 성능 저하를 일으킬 수 있습니다.
SELECT p
FROM Post p
WHERE p.id NOT IN :postIds
문제점
NOT IN
은 부정 조건으로, 대부분의DBMS
에서 전체 테이블 스캔이나 인덱스 풀 스캔을 유발합니다. 전체 데이터나 테이블을 스캔한 후 조건에 맞지 않는 레코드를 필터링 해야하기 때문에 데이터베이스 옵티마이저가 효율적인 실행 계획을 세우기 어렵습니다.- 인덱스를 효과적으로 활용하지 못합니다.
IN
절은 인덱스Range Scan
을 통해 빠르게 처리할 수 있지만,NOT IN
은 인덱스 활용도가 현저히 떨어집니다. - 대량의 값을
IN
절에 넣으면 실행 계획 생성이 늘어나고, 파싱 및 최적화 단계에서 추가적인 오버헤드가 발생합니다. NULL
값 처리 로직으로 인한 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 예를 들어,column NOT IN (1, 2, NULL)
은 항상 빈 결과를 반환합니다.
✔️ 최적화 방안
1. NOT EXISTS 활용
NOT EXISTS
는 행 단위로 평가되어 매칭되는 첫 행을 찾자마자 평가를 중단합니다. 이는 DBMS
가 '존재하지 않음'을 확인하기 위해 특별히 최적화된 방식입니다. 대규모 데이터셋에서 가장 안정적이고 확장성 있는 성능을 제공합니다.
SELECT p FROM Post p
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM Post temp
WHERE temp.id = p.id AND temp.id IN :postIds
)
2. LEFT JOIN + IS NULL 패턴
이 방식은 서브쿼리 결과가 작을 때 특히 효율적입니다. 인덱스를 효과적으로 활용할 수 있으며, PK
인덱스를 사용한 JOIN
연산이 최적화됩니다.
SELECT p FROM Post p
LEFT JOIN (
SELECT temp.id FROM Post temp WHERE temp.id IN :postIds
) filtered ON p.id = filtered.id
WHERE filtered.id IS NULL
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