저장 프로시저가 속도를 늦추는 이유

오늘날의 고성능 데이터 환경에서 효율성은 단순한 연산 능력 그 이상을 뜻합니다. 수십 년에 걸쳐 많은 조직이 데이터베이스 내에 비즈니스 로직을 캡슐화하고, 속도와 미리 컴파일된 실행 이점을 활용하기 위해 저장 프로시저에 의존해 왔습니다. 그러나 데이터 양, 애플리케이션 아키텍처, 비즈니스 요구가 발전함에 따라 이 클래식 기술 안에 숨겨진 문제점도 커지고 있습니다. 애플리케이션이 느려진다면, 저장 프로시저 모음이 병목 현상의 원인일 수 있습니다.

이 글은 저장 프로시저가 왜 성능을 저하시킬 수 있는지 분석하고, 인식, 진단, 일반적인 느려짐 문제를 해결하는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰, 비교, 팁을 제공합니다.

저장 프로시저의 전통적 매력—그리고 숨겨진 비용

저장 프로시저(SP)는 SQL Server, Oracle, MySQL과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 기본 구성 요소로 자리를 잡아왔습니다. 유지 관리의 용이성, 중앙 집중식 비즈니스 규칙, 재사용성, 보안성(직접 테이블 접근이 필요하지 않기 때문)으로 평가됩니다.

하지만 모든 기술과 마찬가지로, 그 전통적 이점들—특히 사전 컴파일과 네트워크 감소—은 더 깊은 함정들을 숨길 수 있습니다. 예를 들면:

• 강하게 결합된 비즈니스 로직: SP에 필수 로직을 내장하면 로직 업데이트, 테스트 또는 포팅이 어려워지며—특히 DevOps 또는 CI/CD 환경에서 더욱 그렇습니다.
• 블랙 박스 성능: 애플리케이션 계층의 로직과 달리 SP 내부는 현대 모니터링 도구를 사용하는 개발자에게 숨겨져 있습니다.
• 동시성 및 확장성: 데이터베이스는 집합 기반 연산에서 강점을 발휘하지만, SP의 비즈니스 로직은 종종 반복(iteration)이나 절차적 코드에 의존해 대규모에서 비효율적일 수 있습니다.

실제 사례: 지역 은행 회사는 대출 계산에서 복잡한 보고에 이르는 모든 것을 처리하는 수백 개의 저장 프로시저를 물려받았습니다. 현대화하면서 개발자들은 온라인 플랫폼의 성능 저하를 발견했지만 근본 원인을 추적하는 것은 악몽이었습니다—SP에 매우 중요한 로직들이 깊은 DB 전문 지식을 요구하는 상태로 잠겨 있었기 때문입니다.

실행 계획과 캐싱: 양날의 칼

저장 프로시저의 주요 매력 중 하나는 사전 컴파일입니다. 최초 실행 시 데이터베이스는 실행 계획을 생성하고 이후 호출에 재사용합니다—시간과 비용을 절약한다는 취지죠. 그러나 이 이점을 약화시키는 몇 가지 경고가 있습니다.

매개변수 스니핑 문제

SP가 실행되면 계획은 초기 매개변수 값에 기반해 생성됩니다—이를 매개변수 스니핑이라고 합니다. 이후 호출에서 매개변수가 달라지면 캐시된 계획이 더 이상 최적이 아닐 수 있습니다.

예시: GetOrdersForCustomer(@CustomerID)와 같은 고객 조회 SP가 있다고 가정합니다. 처음 호출이 VIP 고객(주문이 많은 경우)일 경우 옵티마이저는 계획에서 전체 인덱스 스캔을 사용할 수 있습니다. 새 고객(주문 수가 아주 적은 경우)이 SP를 사용할 때도 같은 계획이 재사용되며, 다른 계획이 훨씬 빨라질 수 있음에도 불구하고 그렇습니다. SQL Server 2019는 이를 돕기 위해 '행 저장소에서의 배치 모드'를 도입했지만, 레거시 시스템은 여전히 어려움을 겪습니다.

계획 캐시 팽창 및 재컴파일

시간이 지남에 따라 계획 캐시가 팽창할 수 있는데, 특히 매개변수의 수와 타입이 서로 비슷하지만 같지 않은 저장 프로시저가 많은 데이터베이스에서 메모리 부담과 지속적인 재컴파일로 인한 느려짐이 생깁니다. 또한 SP 내부의 일부 연산(임시 테이블을 변동성 있게 사용하는 것 등)도 자주 재컴파일을 강요할 수 있어 계획상의 이점을 상쇄합니다.

실용적인 조언:

• 계획 캐시 사용을 제어하기 위해 OPTIMIZE FOR 와 RECOMPILE 힌트를 신중하게 사용합니다.
• 데이터베이스 도구들(sys.dm_exec_cached_plans 등을 포함)로 계획 캐시의 상태를 정기적으로 검토합니다.
• 쿼리 설계를 고려하세요: 때때로 하나의 SP를 서로 다른 계획을 갖는 여러 쿼리로 분리하면 성능이 향상될 수 있습니다.

절차적 로직에 의한 과도한 의존: SQL이 코드처럼 작동할 때

SQL은 본질적으로 집합 지향적이며, 한 번에 많은 행을 처리할 때 탁월합니다. 특히 절차적이거나 객체 지향적 세계에서 온 많은 개발자들은 저장 프로시저 안에서 SQL을 의도치 않게 행 단위의 절차적 처리로 강제합니다.

커서와 루프의 함정

전형적인 예로 커서나 WHILE 루프를 사용해 SP 내부에서 데이터를 한 행씩 처리하는 방식이 있습니다. 이는 대용량 데이터 세트에서 매우 비효율적입니다. 하나의 UPDATE 문으로 몇 초 만에 끝날 수 있는 프로세스가 수분에서 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

예시: 월간 이자로 인해 계정 잔액을 업데이트하기: 커서 기반 SP는 각 계정을 하나씩 가져와 잔액을 업데이트할 수 있습니다. 대신 UPDATE Accounts SET Balance = Balance * 1.01 WHERE Active = 1; 같은 집합 기반 명령을 발행하는 것이 좋습니다.

연쇄 또는 중첩 프로시저

복잡한 비즈니스 로직은 종종 여러 저장 프로시저에 걸쳐 흩어져 있어 깊은 중첩 또는 SP 호출의 체인을 만듭니다. 각 점프마다 오버헤드가 발생하고, 성능 진단과 최적화를 매우 어렵게 만듭니다.

리팩토링 팁:

• SP를 정기적으로 검토하여 의도치 않게 절차적 코드가 포함되었는지 확인하고, 가능하면 집합 기반 연산으로 재작성합니다.
• 공통 테이블 식(CTEs), 파생 테이블, 또는 윈도우 함수를 사용하여 효율적이고 선언적인 쿼리를 작성합니다.
• 절차적 로직이 복잡해지면 재사용 가능한 비즈니스 로직을 애플리케이션 코드, 관리되는 클래스, 또는 서비스로 분리하는 것을 고려합니다.

차단 및 잠금의 영향

저장 프로시저는 종종 하나의 트랜잭션에서 여러 DML 작업(INSERT, UPDATE, DELETE)을 수행하기 때문에 동시성 하에서 의도치 않은 차단이나 대기 현상을 유발해 성능을 저하시키기도 합니다.

락 에스컬레이션

SP가 큰 테이블이나 다수의 행을 한 번에 업데이트하면 RDBMS가 자원 절약 차원에서 로우 단위 잠금에서 페이지 잠금이나 테이블 잠금으로 에스컬레이션될 수 있습니다. 이는 동일한 객체에 접근하려는 다른 쿼리나 프로시저를 차단합니다.

예시: 소매 ERP에서 대량 재고 조정 SP가 매일 실행되었습니다. 실행 중에 사용자는 영향받은 제품 테이블이 느려지거나 프로세스가 끝날 때까지 액세스 불가한 것을 발견했습니다—테이블 잠금으로의 에스컬레이션 때문이었습니다.

트랜잭션 범위와 지속 시간

BEGIN TRAN/COMMIT TRAN 블록의 경계는, 특히 복잡한 로직이 감싸져 있을 때 기대보다 길어질 수 있습니다. 트랜잭션이 길어질수록 다른 작업의 차단 및 교착 상태 발생 위험은 커집니다.

사전 조치:

• SP 내에서 트랜잭션은 가능한 한 짧게 유지합니다.
• 낙관적 잠금을 사용하거나 비즈니스 케이스가 허용하는 경우 트랜잭션 격리 수준(READ COMMITTED, SNAPSHOT)을 낮춥니다.
• 비즈니스에 중요한 시간대에는 SP 내부의 배치 작업을 피합니다.

유지 관리의 악몽: 버전 관리, 테스트, 배포 가능성

현대의 애자일 및 클라우드 네이티브 환경에서 저장 프로시저는 배포 및 버전 관리에 고유한 장애물을 제시합니다.

버전 관리와 테스트의 어려움

대부분의 버전 관리 시스템(Git, SVN, Mercurial)은 소스 코드에 최적화되어 있으며 데이터베이스 객체에는 최적화되어 있지 않습니다. 저장 프로시저의 스크립트 기반 변경 관리—특히 서로 다른 환경(개발, 테스트, 운영) 간에는 빠르게 취약해지거나 동기화가 어긋날 수 있습니다.

단위 테스트 및 통합 테스트 프레임워크도 존재합니다(tSQLt 등). 그러나 채택은 보편적이지 않습니다.

롤백의 어려움

블루-그린 또는 카나리 배포가 있는 애플리케이션 코드의 롤백은 간단하지만, 프로덕션 데이터베이스에 직접 배포된 SP에 대해서는 그렇지 않습니다. 문제 해결은 때때로 스크립트를 공유하거나 추적하기 어려운 핫픽스를 적용해야 할 때가 있어 데이터 손상이나 가동 중지 위험이 증가합니다.

CI/CD 및 코드형 인프라

마이크로서비스, 컨테이너화된 애플리케이션, 자동화된 CI/CD 파이프라인은 이제 표준적인 기대치입니다. 코드를 설치하고 업데이트하는 작업은 가볍지만, 데이터베이스 내 SP를 배포하는 일은 릴리스를 취약한 변경 스크립트와 수동 관리에 의존하게 만듭니다.

실용적 제안:

• SP 변경을 추적하기 위해 Flyway, Liquibase, SSDT 같은 전용 데이터베이스 버전 관리 도구를 사용합니다.
• SP에 대한 코드 리뷰와 자동화된 테스트를 권장하여 애플리케이션 코드 표준과 병행합니다.
• 데이터베이스 안에 남아 있는 비즈니스 로직을 제한하고, 가능하면 무상태 서비스를 선호합니다.

이식성 및 공급업체 종속성

비즈니스 및 아키텍처 우선순위는 변합니다: 합병, 클라우드 도입, 비용 주도 마이그레이션 등이 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로의 전환을 촉발할 수 있습니다(예: Oracle에서 PostgreSQL이나 Azure SQL로). 그러나 저장 프로시저는 종종 데이터베이스 특유의 확장 기능이나 SQL 방언으로 작성됩니다.

마이그레이션 장벽

구식 SP를 엔진 간에 마이그레이션하는 것은 구문 차이, 지원 기능, 매개변수 처리, 오류 관리 및 트리거의 차이로 인해 어려운 작업입니다. 변환은 거의 전체 재작성과 광범위한 재테스트를 필요로 할 수 있습니다.

예시: Oracle의 PL/SQL 기반 SP를 사용하는 헬스케어 스타트업은 분석 워크로드를 클라우드 네이티브 PostgreSQL 스택으로 마이그레이션하는 데 상당한 마찰을 겪었습니다. 수십 가지 독점 구성요소(컬렉션, 자율 트랜잭션, 벌크 연산 등)이 직접적인 대응 요소를 제공하지 못했기 때문입니다.

오픈 소스 및 클라우드 우선 호환성

현대 애플리케이션은 데이터베이스를 상호 대체 가능한 구성요소로 자주 활용합니다. 비즈니스 로직이 저장 프로시저 깊숙이 박혀 있다면 시스템은 덜 유연하고, 플랫폼 간 이식성도 떨어지며, 발전시키기가 더 어려워집니다.

전략적 제안:

• 이식성이 우려되지 않는 한 핵심 로직이나 빠르게 변경되는 로직을 SP에 내장하는 것을 피합니다.
• 가능하면 비즈니스 규칙을 데이터베이스 밖의 애플리케이션 코드나 이식 가능한 프레임워크로 옮깁니다.

현대 성능을 위한 레거시 저장 프로시저 최적화

애플리케이션의 비즈니스가 SP에 크게 의존하고 있어도, 집중적이고 계획된 접근으로 큰 개선을 이룰 수 있습니다.

시작 포인트:

• 느린 SP 식별: SQL Profiler, Extended Events, AWS/Azure 데이터베이스 분석 도구 등 내장 성능 도구를 사용해 주요 문제 SP를 정확히 찾아냅니다.
• 실행 계획 읽기: 전체 스캔, 누락된 인덱스, 잘못된 매개변수 선택 등을 점검합니다.
• 절차적 콘텐츠 감사: 커서 사용, 행 단위 연산, 중첩이 심한 SP 호출 수를 확인합니다.
• 대체 패턴 테스트: 로직을 애플리케이션 코드, 미들웨어, 분석 플랫폼(예: Spark, dbt)으로 이전하는 프로토타입을 만들어, 가치가 낮고 데이터 집약적인 작업에 대한 성능 향상을 비교합니다.

점진적 리팩토링 기법

• 집합 기반으로 재작성: 커서/루프를 집합 기반 쿼리로 교체하고 인덱싱을 활용합니다.
• 분해 및 모듈화: 모놀리식 SP를 더 작고 재사용 가능하며 테스트 가능한 블록으로 나눕니다.
• 대량 작업 배치 처리: 락킹과 자원 경쟁을 최소화하기 위해 업데이트나 삭제를 청크로 처리합니다.
• 모든 아키텍처적 결정을 문서화: 향후 유지관리자가 무엇이 어디에 왜 있는지 알 수 있도록 합니다.

성공 사례 스냅샷:

• 한 SaaS 공급자는 고객 온보딩 로직이 SP에 흩어져 있어 트래픽이 많아지는 기간에 심각한 대기 시간을 야기했습니다. 로직을 점진적으로 애플리케이션 계층으로 옮기고(마이크로서비스와 작업 큐의 혼합 사용), 평균 온보딩 시간이 절반으로 줄었고 팀은 새로운 기능에 대해 빠르게 반복할 수 있는 역량을 얻었습니다.

저장 프로시저를 완전히 피해야 할까요?

그들의 문제에도 불구하고 저장 프로시저는 여전히 자리를 가지고 있습니다—특히 다음과 같은 경우에:

• 보안에 중요한 데이터 접근(민감한 작업의 래핑 포함)
• 배치 내보내기/가져오기 작업
• 간단한 검증 및 데이터 변환

핵심은 신중한 사용, 현대 제약에 대한 인식, 그리고 시간이 지나도 설계를 적응시키려는 의지입니다. SP가 비즈니스 로직의 기본 위치가 되어서는 안 되며, 데이터베이스 안에서 가장 잘 표현되는 순수한 데이터 작업에 한정해 두는 것이 좋습니다.

다음과 같이 명확한 경계 설정을 우선시하십시오: 비즈니스 규칙, 통합, 집중적인 연산은 일반적으로 무상태 애플리케이션 계층에서 구현하는 것이 좋으며, 그곳이 모니터링과 테스트가 더 풍부하고, 배포가 더 안전하며, 유지 관리가 더 쉽습니다.

조직의 데이터 생태계가 성장하고 아키텍처 도구 세트가 진화함에 따라 레거시 저장 프로시저를 주기적으로 검토하는 것은 단순한 위생 관리가 아니라 경쟁 우위입니다. 저장 프로시저가 성능을 촉진하고 제약하는 방식들을 이해함으로써 더 빠른 애플리케이션뿐 아니라 더 견고하고 미래를 대비한 시스템을 확보할 수 있습니다. 다음 제품 급증이 단순한 최적화 작업에 지나지 않든, 데이터베이스 현대화 여정의 시작에 있든, 이제가 바로 그 블랙 박스들을 길들이기 위한 완벽한 시점입니다—그들이 당신의 속도를 더 느리게 만들기 전에.