DB 조회 최적화: Map을 활용한 조회 횟수 줄이기

이번 포스팅에서는 제가 실제 프로젝트에서 겪었던 DB 조회 성능 이슈와 이를 해결한 경험을 적어보고자 합니다.
DB (외부 저장소)를 건별로 호출하던 로직을 한 번에 조회하여 Map으로 변환 후 매핑하는 방식으로 전환하면서 얻은 성능 개선 경험을 기록해보고자 합니다.

as-is (기존 방식)

• 데이터 10건 조회 시, 각 데이터의 관련 ID마다 외부 저장소(DB/ES/Redis 등)를 개별 호출
• 호출 횟수: 데이터 N건 → 외부 저장소 N회 호출

코드 예시

// Data 클래스 예시
public class Data {
    private Long id;
    private String title;
    private List<Integer> relatedIds; // 외부 저장소에서 조회할 ID 목록

    // getters, setters...
}

// 데이터별로 외부 저장소 호출 (비효율)
for (Data data : dataList) {
    List<String> relatedInfo = externalService.findInfoByIds(data.getRelatedIds());
    // ... DataResponse 조립 ...
}

 

to-be (개선 방식)

• 모든 데이터의 관련 ID를 한 번에 모아 외부 저장소(DB/ES/Redis 등)를 단 1회만 호출
• Map으로 변환 후, 각 데이터에 매핑
• 호출 횟수: 데이터 N건 → 외부 저장소 1회 호출

코드 예시

// Data 클래스 예시
public class Data {
    private Long id;
    private String title;
    private List<Integer> relatedIds; // 외부 저장소에서 조회할 ID 목록

    // getters, setters...
}

// 1. 전체 관련 ID 수집
Set<Integer> allRelatedIds = dataList.stream()
    .flatMap(data -> data.getRelatedIds() != null ? data.getRelatedIds().stream() : Stream.empty())
    .collect(Collectors.toSet());

// 2. 외부 저장소 1회 호출, Map 반환
Map<Integer, String> idToInfoMap = externalService.findIdToInfoMap(allRelatedIds);

// 3. 각 데이터에 매핑
for (Data data : dataList) {
    List<String> relatedInfo = data.getRelatedIds() == null ? List.of() :
        data.getRelatedIds().stream()
            .map(id -> idToInfoMap.get(id))
            .filter(Objects::nonNull)
            .toList();
    // ... DataResponse 조립 ...
}

 

효과

• 외부 저장소 호출 횟수 대폭 감소 (N회 → 1회)
• 응답 속도 개선: 저의 경우 1.2-1.3초 → 200-300ms (약 75% 성능 향상)

 

마치며

이 글에서 소개한 최적화 방법의 핵심은 단순합니다.
여러 번의 개별 호출 대신, 필요한 데이터를 한 번에 조회하고 Map으로 변환하여 효율적으로 매핑하는 것입니다.

이러한 접근 방식을 통해:

• 외부 저장소 호출 횟수를 N회에서 1회로 줄였고
• 저의 경우 응답 속도를 1.2-1.3초에서 200-300ms로 단축했습니다

더 나은 해결 방법이나 개선 아이디어가 있으시다면 편하게 공유해 주세요.