728x90 SQL성능3 [PYTHON] 대량 INSERT 시 bulk_create와 일반 루프의 100배 성능 차이 및 해결 방법 파이썬으로 데이터 수집기(Collector)나 마이그레이션 스크립트를 작성할 때, 가장 빈번하게 마주치는 병목 지점은 바로 데이터베이스 INSERT 작업입니다. 단순히 for 루프를 돌려 1만 개의 데이터를 하나씩 저장하는 방식은 개발 초기에는 간편해 보이지만, 실제 서비스 환경에서는 DB 커넥션 오버헤드와 트랜잭션 처리 비용으로 인해 시스템 전체의 성능을 저하시키는 주범이 됩니다. 오늘 이 글에서는 Django와 SQLAlchemy 등 주요 파이썬 ORM에서 제공하는 bulk_create의 내부 메커니즘을 분석하고, 일반 루프와 비교했을 때 발생하는 극적인 성능 차이와 이를 최적화하는 구체적인 해결 방법을 제시합니다.1. 데이터 삽입 방식에 따른 아키텍처적 차이 분석일반 루프를 통한 삽입과 대량 삽입(.. 2026. 3. 20. [ORACLE] DBA_CLU_COLUMNS 완벽 해설 : 클러스터 키 컬럼 구조와 성능 최적화의 핵심 Oracle Database의 클러스터(Cluster) 구조는 데이터 저장 효율성과 조인(Join) 성능을 동시에 개선하기 위해 설계된 고급 기능입니다. 이때 클러스터의 논리적 핵심은 바로 “클러스터 키 컬럼(Cluster Key Column)”이며, 이 컬럼 정보를 관리하는 시스템 뷰가 DBA_CLU_COLUMNS입니다. 본 글에서는 해당 뷰의 구조, 주요 컬럼, 클러스터 키의 역할, 그리고 실무 튜닝 관점에서의 활용법을 심도 있게 다룹니다.1. DBA_CLU_COLUMNS란?DBA_CLU_COLUMNS 뷰는 Oracle Database에서 생성된 모든 클러스터의 키 컬럼(Cluster Key Column) 정보를 보여주는 데이터 딕셔너리 뷰입니다. 이 뷰는 클러스터의 물리적 구조를 구성하는 기본 키 .. 2025. 10. 13. [ORACLE] DBA_CACHEABLE_TABLES 완벽 해설 : 캐시 가능한 테이블의 이해와 성능 최적화 전략 Oracle Database의 성능은 데이터 접근 효율성에 의해 크게 좌우됩니다. 특히 자주 조회되는 테이블이나 정적(Static) 데이터가 많은 경우, 디스크 I/O를 최소화하고 메모리 캐시를 적극 활용하는 것이 핵심입니다. 이때 DBA가 성능을 분석하고 캐시 전략을 수립할 때 참고하는 주요 데이터 딕셔너리 뷰가 바로 DBA_CACHEABLE_TABLES입니다. 이 글에서는 DBA_CACHEABLE_TABLES의 구조, 주요 컬럼, 활용 방법, 그리고 SQL 성능 최적화를 위한 캐시 전략까지 전문가 수준으로 설명합니다.1. DBA_CACHEABLE_TABLES란?DBA_CACHEABLE_TABLES 뷰는 데이터베이스 내에서 캐시(Cache) 가능하도록 정의된 테이블의 정보를 제공합니다. 이 뷰는 Ora.. 2025. 10. 13. 이전 1 다음 728x90
