데이터베이스 성능을 좌우하는 키 전략: 랜덤 UUID 대신 무엇을 써야 할까?
데이터베이스 시스템을 설계할 때, 많은 개발자들이 '랜덤 UUID'를 프라이머리 키로 사용하면 안전하다고 믿습니다. 하지만 이가 속편한 선택 같아 보여도, 실제로는 DB 성능을 꾸준히 갉아먹는 주범일 수 있습니다. 오늘은 개발팀에서 실제 겪은 사례를 바탕으로, 랜덤 UUID의 함정과 이를 해결할 수 있는 더 좋은 키 전략, 그리고 효율적인 도입방법까지 쉽고 재미있게 풀어봅니다.
랜덤 UUID 사용의 숨겨진 비극
처음에는 "중앙 서비스 필요 없음, 충돌 걱정도 없다"며 랜덤 UUID를 기본키로 쓰기 시작했습니다. 하지만 몇 시간 후 상황이 급변했습니다. 인덱스는 테이블보다 더 빨리 커지고, 데이터 쓰기는 매번 '차가운' 페이지에 닿았죠. 결과적으로 자동 정리 작업(autovacuum)이 더 자주, 오래 동작하고, 응답 속도는 고르지 않게 변해 버렸습니다. 바뀐 건 오직 ID 생성 방식 하나뿐이었습니다.
B-트리와 랜덤 키 값의 상극
데이터베이스 대부분은 B-트리 인덱스를 핵심으로 사용합니다. B-트리는 정렬된 키를 추가할 때 성능이 극대화됩니다. 새로운 데이터가 테이블 뒤에 붙을수록 읽기/쓰기 캐시가 뜨겁게 유지되고, 구조 분할도 적게 발생합니다. 랜덤 UUID는 반대로, 키 값이 전체 영역에 흩뿌려지며 저장됩니다. 매 insert마다 새로운 차가운 페이지에 접근하게 되고, 추가 읽기/쓰기, 더 많은 로그(WAL) 생성, 페이지 분할과 공간 회수가 빈번해집니다. 간단히 말해, 비용과 복잡성, 레이턴시가 동시에 증폭되죠.
시계열 기반 ID가 만들어낸 놀라운 변화
랜덤 UUID 대신 시간 순서가 보장된 ID(time-ordered ID, 예: ULID/KSUID)를 도입하면 문제가 크게 완화됩니다. ID 값이 정렬되어 추가되면서, B-트리 인덱스의 '핫 스팟'만 탐색합니다. 이로 인해 캐시 효율은 높아지고, 구조 분할 빈도가 낮아집니다. 결과적으로 삽입 속도가 예측 가능해지고, 시스템 부하와 운영 비용도 크게 줄었습니다. 실제 경험에서 시간 순서형 ID가 트래픽 급증(스파이크)까지 부드럽게 잡아준 효과가 확실했습니다.
랜덤 UUID의 대안, 어떤 것이 있을까?
많은 개발자들은 "ID 충돌만 안 나면 됐다"며 랜덤 UUID를 선호하지만 실제로는 다양한 대안이 존재합니다. 대표적으로 ULID, KSUID와 같이 생성 시점에 시간 정보와 무작위성을 결합한 키들이 있습니다. 이들은 중복 방지와 시간 순서 정렬을 동시에 확보할 수 있어, 기존 UUID v4 대비 B-트리 친화적입니다. 클러스터 인덱스로 쓰기에 적합하며, 운영 중 변경도 어렵지 않습니다.
효율적인 롤아웃 전략: 언제, 어떻게 바꿀까?
이미 운영 중인 테이블을 새로운 키 방식으로 바꾸는 것이 두려울 수도 있습니다. 하지만 실제 사례에서는 단계별 롤아웃이 효과적이었습니다. 먼저 신규 데이터부터 시간 순서형 ID를 적용해 보고, 안정성을 확인한 후 점진적으로 기존 테이블에 전환합니다. 데이터 마이그레이션이나 앱 코드 수정도 크게 복잡하지 않으며, 배포 후 모니터링을 통해 성능 향상을 체감할 수 있습니다.
데이터베이스 인덱스 최적화, 선택이 미래를 바꾼다
프라이머리 키 방식 하나만으로도 데이터베이스의 속도와 비용, 신뢰도가 달라집니다. 랜덤 UUID는 편리하지만, 장기적으로 DB를 지치게 할 수 있습니다. 시간 순서 기반의 고유 ID를 적극적으로 고민해 보는 것이 더 건강한 시스템 운영의 첫걸음입니다. 현장에서 직접 성능 변화를 경험하니, 이 작은 변화가 얼마나 큰 차이를 만드는지 절실히 느꼈습니다. 지금 여러분의 프로젝트에서 ID 생성 방식을 한 번 점검해보세요!
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