Laravel Eloquent 쿼리로 2백만 행 데이터를 처리하는 방법
2024-07-27
Laravel Eloquent 쿼리로 2백만 행 데이터를 처리하는 방법
해결책:
다음은 쿼리 속도를 높이는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.
쿼리 범위를 줄이십시오:
where
조건을 사용하여 쿼리 결과를 최대한 제한하십시오.whereHas
및whereIn
과 같은 메서드를 사용하여 쿼리 범위를 좁힐 수 있습니다.limit
및offset
메서드를 사용하여 페이지별로 데이터를 가져올 수 있습니다.
인덱싱 사용:
- 데이터베이스 테이블에 적절한 인덱스를 생성하십시오.
where
조건에 사용하는 필드에 인덱스를 생성하십시오.explain
메서드를 사용하여 쿼리 실행 계획을 확인하고 인덱스가 적절하게 사용되는지 확인하십시오.
쿼리 빌더 사용:
- Fluent 쿼리 빌더를 사용하여 쿼리를 직접 작성하십시오.
- 쿼리 빌더를 사용하면 쿼리를 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- 쿼리 빌더를 사용하여 쿼리 캐싱을 활용할 수 있습니다.
Eloquent 관계 사용:
- Eloquent 관계를 사용하여 데이터를 효율적으로 가져오십시오.
eager loading
및lazy loading
을 사용하여 필요한 데이터만 가져올 수 있습니다.with
메서드를 사용하여 관련 데이터를 함께 가져올 수 있습니다.
데이터베이스 최적화:
- 데이터베이스 설정을 최적화하여 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.
- 적절한 버퍼 크기 및 인덱스 크기를 설정하십시오.
- 데이터베이스 캐싱을 활용하십시오.
주의 사항:
- 위의 팁은 일반적인 권장 사항이며 모든 상황에 적용되는 것은 아닙니다.
- 쿼리 속도를 최적화하려면 특정 상황에 맞는 솔루션을 찾아야 합니다.
- 쿼리 성능을 개선하기 전에 먼저 쿼리 프로필링을 수행하여 문제 영역을 파악하는 것이 좋습니다.
추가 팁:
- Laravel Scout 또는 Algolia와 같은 검색 엔진을 사용하여 대량 데이터 검색 속도를 높일 수 있습니다.
- Laravel Horizon 또는 Laravel Queues와 같은 큐 시스템을 사용하여 쿼리 작업을 비동기적으로 실행할 수 있습니다.
예제 코드
// 모든 데이터 가져오기 (느림)
$users = User::all();
// where 조건 사용하여 쿼리 범위 줄이기
$users = User::where('age', '>', 18)->get();
// whereHas 및 whereIn 사용하여 쿼리 범위 좁히기
$users = User::whereHas('role', function ($query) {
$query->where('name', 'admin');
})->whereIn('status', ['active', 'pending'])->get();
// limit 및 offset 사용하여 페이지별 데이터 가져오기
$users = User::limit(10)->offset(100)->get();
// Fluent 쿼리 빌더 사용
$users = DB::table('users')
->where('age', '>', 18)
->where('status', 'active')
->orderBy('name', 'asc')
->get();
// Eloquent 관계 사용
$users = Role::with('users')->where('name', 'admin')->get();
// 데이터베이스 최적화
DB::connection()->getPdo()->exec('SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size=1G');
Laravel Eloquent 쿼리 대체 방법
- Eloquent 대신 직접 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.
- SQL 쿼리를 사용하면 더욱 세밀하게 쿼리를 제어할 수 있습니다.
다른 데이터베이스 라이브러리 사용:
- Eloquent 대신 다른 데이터베이스 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
- 다른 라이브러리는 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.
데이터베이스 뷰 사용:
- 뷰는 쿼리 결과를 미리 계산하여 저장합니다.
- 뷰는 쿼리를 간소화하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스 사용:
- MySQL과 같은 관계형 데이터베이스 대신 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
- NoSQL 데이터베이스는 대량 데이터 처리에 더 적합할 수 있습니다.
- NoSQL 데이터베이스는 더 높은 확장성을 제공할 수 있습니다.
- 위의 방법은 모든 상황에 적용되는 것은 아닙니다.
- 특정 상황에 맞는 솔루션을 찾아야 합니다.
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