DB에서 데이터를 1000만개중에 10개 select하는거랑
100개중에 10개 select하는거랑 비교하면
결론적으로 10개를 select 한다는면에서
해당 쿼리 처리가 서버에 미치는 부하량(처리 시간?)은
동일하다고 보면 될까요?
이 부분에 대해서 제가 이론적으론 잘 모르겠는데
전에 수천개 데이터를 페이징 없이 처리하면 웹페이지 로딩 속도가 굉장히 느렸는데
같은 데이터를 페이징을 나누니까 속도가 비교불가급으로 빨랐거든요.
그렇다면 DB select 처리시간도, 대상이 되는 테이블의 row 갯수랑은 완전 무관하게
select되어져오는 row의 갯수랑만 관련있는게 아닐까 싶어서
제가 생각하는게 맞는지 궁금해서 질문드립니다.
100개중에 10개 select하는거랑 비교하면
결론적으로 10개를 select 한다는면에서
해당 쿼리 처리가 서버에 미치는 부하량(처리 시간?)은
동일하다고 보면 될까요?
이 부분에 대해서 제가 이론적으론 잘 모르겠는데
전에 수천개 데이터를 페이징 없이 처리하면 웹페이지 로딩 속도가 굉장히 느렸는데
같은 데이터를 페이징을 나누니까 속도가 비교불가급으로 빨랐거든요.
그렇다면 DB select 처리시간도, 대상이 되는 테이블의 row 갯수랑은 완전 무관하게
select되어져오는 row의 갯수랑만 관련있는게 아닐까 싶어서
제가 생각하는게 맞는지 궁금해서 질문드립니다.
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댓글 3개
그런데 그 10개를 가져옴에 있어서, 정렬이 들어간다던가, 검색이 들어간다던가 하는 등의 뭔가 부가적인 처리가 있을 경우에는 천만건과 100개에서 각각 10개를 가져오는데에는 시간차가 많이 있겠지요. ^^
등에 따라 프로세스를 처리하는 쓰레드가 늘어 나고
row에 대한 한번의 처리 갯수 또한 처리량으로 소모하는 쓰레드도 늘어 난다고
생각되는데,,, 저는 개발자가 아니니 확실한건 아닙니다.
그리고 검색되서 나오는 결과값이 얼마냐에 따라서 속도차이가 납니다.
1000만건이라도 무조건 느리지 않습니다.
오히려 적절한 설계에 인덱스의 효율성을 고려하면 0.0X 초 대의 속도로 뽑아오실 수 있습니다.
문제는 검색되는 결과값을 어떻게 하면 최대한 분배할 수 있는가의 문제겠네요.
예를 들면 1000만건 검색시 결과값이 100만건일때와 1만건일때는 확연히 차이를 보여줄겁니다.
일반적으로 페이징이 많을수록 뒤로갈수록 느려집니다.
최종적으로는 5000만건 이상일시에는 결과값에 대한 카운트쿼리만 날려도 느려질겁니다.
그렇지 않을려면 적절하게 설계를 해야되겠죠.
MySQL이 무료라지만 1000만건 정도에서는 0.0X초 정도가 나와야 정상입니다.