SQL 쿼리 성능과 유지보수에 치명적인 실수! 꼭 피해야 할 6가지 SQL 안티패턴

SQL은 익숙하지만, 대용량 데이터 환경이나 여러 개발자가 협업할 때 금세 복잡해지는 언어입니다. 특히 무심코 저질러진 '안티패턴(비효율적인 코딩 습관)'은 시간이 지날수록 데이터 신뢰도와 작업 속도를 떨어뜨립니다. 실무에서 자주 목격되는 주요 SQL 안티패턴을 소개하고, 각 문제점과 올바른 해결책까지 정리했습니다. 한 번이라도 이런 실수를 해본 적 있다면, 지금 바로 점검해보세요!

대형 CASE WHEN 문 남발로 인한 로직 중복

창고 현황 대시보드 하나 뚝딱 만든다고, 수백 개의 상태코드를 CASE WHEN으로 영어로 바꾼 적 있으신가요? 급하게 뷰(View)에만 이 복잡한 변환 로직을 담으면, 나중에 동료가 똑같은 로직을 복사하거나, 아예 생략해서 쓰는 경우가 흔합니다. 결국 곳곳에 비슷한 코드가 흩어지고, 해석 기준이 달라져 QA가 힘들어집니다. 이런 경우, 상태 변환 규칙을 별도의 디멘션 테이블이나 공용 뷰로 만들어 관리하는 것이 가장 깔끔합니다. 누구나 한 곳에서 동일한 코드를 적용하니 유지보수가 쉬워지고, 데이터 해석이 일관성을 지닙니다.

인덱스 컬럼에 함수 적용으로 느려지는 쿼리

아무 생각 없이 WHERE 조건에 함수를 쓰면, 인덱스가 제대로 동작하지 않습니다. 예컨대, WHERE UPPER(name) = 'ABC'처럼 쓰면, 데이터베이스가 전체 테이블을 다 뒤져봐야 하죠. 해결책은 간단합니다. 검색할 값을 미리 소문자/대문자로 정규화하거나, 이름 칼럼에서 UPPER가 적용된 파생 칼럼에 따로 인덱스를 지정하는 것이 좋습니다. 인덱스를 제대로 활용해야 쿼리 속도가 눈에 띄게 빨라집니다.

SELECT * 사용으로 불안정한 뷰

개발 막바지에 SELECT *로 뷰를 만들면 굉장히 편해 보이지만, 예기치 않은 오류를 유발할 수 있습니다. 테이블 구조가 바뀌면 뷰가 깨질 수 있고, 쓸데없는 칼럼까지 모두 가져와서 성능 악화와 컬럼 추적 애로를 겪게 됩니다. 필요한 칼럼만 명확하게 지정하여 사용하는 습관이, 앞으로의 수고를 확실히 덜어줍니다.

DISTINCT 남용으로 근본 원인 은폐

조인 후 중복 데이터가 뜨면, 빠르게 SELECT DISTINCT로 해결하는 경우가 많지요. 하지만, 진짜 문제는 조인 조건이 잘못되었거나 테이블 간의 관계 설정이 미흡하다는 것입니다. DISTINCT는 단기간 통계를 '정상'으로 보여줄 수 있지만, 나중에 수치가 맞지 않아 곤란을 겪는 경우가 많습니다. 각 테이블의 키와 관계를 올바르게 정의하고 조인 로직 자체를 바로 잡는 것이 진짜 해결책입니다.

쌓이는 뷰 계층이 성능 저하의 주범

SQL 설계가 잘 된 것처럼 '뎁스' 있게 뷰를 여러 번 겹칠 때가 있는데, 시간이 지나면 각 뷰마다 변환 로직이 쌓이고, 의존 관계가 꼬여버립니다. 결과적으로 쿼리가 느려지고, 어디가 잘못됐는지 찾으려면 복잡한 추적이 필요해져 '고고학자 놀이'까지 하게 됩니다. 정기적으로 중첩된 뷰를 정리하고, 자주 쓰는 변환은 아예 베이스 테이블이나 핵심 뷰로 물리화시키는 것이 현명합니다.

과도하게 중첩된 서브쿼리의 함정

서브쿼리는 초기 개발이나 특정 필터링엔 편리하지만, 점점 중첩이 심해지면 유지보수 악몽이 시작됩니다. 4단계 이상 중첩된 서브쿼리, 수천 줄짜리 쿼리는 디버깅조차 힘듭니다. 이럴 때는 CTE(Common Table Expressions)를 활용해 쿼리를 단계별로 분리하고, 각 부분의 역할을 명료하게 꺼내 쓸 수 있게 만드세요. 가독성이 오르고 팀원도 빠르게 이해할 수 있습니다.

마무리하며

SQL 안티패턴은 대부분 '빨리 개발해야겠다'는 초조함에서 시작됩니다. 하지만 작은 편법과 임시방편이 쌓이면, 결국 막대한 손해로 돌아옵니다. 오늘 소개한 6가지 습관을 점검해 프로젝트 초기에 명확하고 재사용 가능한 코드 구조를 의식하세요. 모든 SQL 쿼리는 생산코드와 같습니다 — 팀원들과 공유하고, 리뷰받고, 반복 개선한다면 진짜 '데이터 신뢰도'와 빠른 결과를 모두 얻을 수 있습니다. SQL 잘 쓰기 시작하면, 데이터로부터 얻는 사업 가치 또한 확실히 달라집니다!

출처 및 참고 : SQL Anti-Patterns You Should Avoid - by Jordan Goodman