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array_agg is an aggregate function 에러는 pg_get_functiondef가 aggregate 함수나 window 함수에 대해서 동작하지 않을 때 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 함수 정의를 얻는 다른 방법을 사용하거나, pg_proc에서 특정 조건을 추가로 설정해줘야 할 수 있습니다.

아래는 이 문제를 해결할 수 있는 개선된 쿼리입니다:

1. Aggregate 및 Window 함수 제외:

PostgreSQL에서는 집계 함수와 일반 함수가 모두 pg_proc에 저장되지만, 집계 함수와 window 함수는 pg_get_functiondef로 정의를 조회할 수 없습니다. 이를 필터링하려면 proisagg와 proiswindow 컬럼을 활용할 수 있습니다.

SELECT
    n.nspname AS schema_name,
    p.proname AS function_name,
    pg_get_functiondef(p.oid) AS function_definition
FROM
    pg_proc p
JOIN
    pg_namespace n ON p.pronamespace = n.oid
WHERE
    NOT p.proisagg -- 집계 함수가 아닌 것
    AND NOT p.proiswindow -- 윈도우 함수가 아닌 것
    AND pg_get_functiondef(p.oid) LIKE '%검색할_문자열%';

2. PostgreSQL 11 이상 (prokind 사용):

PostgreSQL 11 이상에서는 pg_proc에 prokind 컬럼이 추가되어, 함수 유형을 더 쉽게 필터링할 수 있습니다. prokind = 'f'는 일반 함수를 의미합니다.

SELECT
    n.nspname AS schema_name,
    p.proname AS function_name,
    pg_get_functiondef(p.oid) AS function_definition
FROM
    pg_proc p
JOIN
    pg_namespace n ON p.pronamespace = n.oid
WHERE
    p.prokind = 'f' -- 일반 함수만 선택
    AND pg_get_functiondef(p.oid) LIKE '%검색할_문자열%';

3. 특정 스키마에 대해서만 검색 (옵션):

SELECT
    n.nspname AS schema_name,
    p.proname AS function_name,
    pg_get_functiondef(p.oid) AS function_definition
FROM
    pg_proc p
JOIN
    pg_namespace n ON p.pronamespace = n.oid
WHERE
    p.prokind = 'f'
    AND n.nspname = '특정_스키마명'
    AND pg_get_functiondef(p.oid) LIKE '%검색할_문자열%';

위 쿼리 중 하나를 사용하면 pg_get_functiondef에서 발생하는 문제를 방지하고, 함수 정의를 성공적으로 검색할 수 있을 것입니다.

SELECT 시에는 꼭 필요한 column 만 불러오기

많은 필드를 불러 올수록 DB는 더 많은 로드를 부담하게 되기 때문에 꼭 필요한 열만 물러오도록 한다.

  -- WORST
  SELECT * FROM TABLE;
  -- BETTER
  SELECT COLUMN1, COLUMN2, COLUMN4, COLUMN8 FROM TABLE;

WHERE절에서 연산을 걸지 않는다.

연산이 들어가게 되면 TABLE FULL SCAN을 하면서 모든 값을 탐색, 계산 한 뒤 조건 충족 여부를 판단하기 때문에 좋지 않다.

  -- WORST
  SELECT COLUMN1, COLUMN4
  FROM TABLE
  WHERE FLOOR(COLUMN4) = 2;
  -- BETTER
  SELECT COLUMN1, COLUMN4
  FROM TABLE
  WHERE COLUMN4 BETWEEN 4 AND 5;

LIKE 조회시 와일드카드 % 는 가급적 뒤에만 붙이자

COLUMN6 LIKE %DF 는 TABLE FULL SCAN을 유발한다.
COLUMN5 IN ('ASDF', 'ERDF'), COLUMN5 = 'ASDF' OR COLUMN5 = 'ERDF' 같은 형태가 낫다.

SELECT DISTINCT, UNION ALL 과 같이 중복을 제거하는 연산은 자제한다

중복을 제거하는 연산은 시간이 많이 걸린다. 불가피하게 사용해야 할 경우 EXISTS, GROUP BY를 활용하는게 낫다.
DISTINCT는 원하는 컬럼에 대해서 중복을 제거하는 것이 아니라 SELECT 해온 모든 ROW에서 중복을 제거하므로 속도가 느려진다.

같은 내용의 조건이라면 GROUP BY 연산의 HAVING 보다는 WHERE 절을 사용하는 것이 좋다

쿼리 실행 순서에서 WHERE 절이 HAVING 절 보다 먼저 실행된다. 따라서 WHERE 절로 미리 데이터를 작게 만들면 GROUP BY 절에서 다뤄야 하는 데이터 크기가 작기 때문에 효율적인 연산이 가능하다.

VIEW VS MVIEW (MATERIALIZED VIEW)

뷰는 질의 할때마다 해당 쿼리를 재 실행하는 것과 같음. 속도가 느림. 다만 데이터는 LIVE 함.
MVIEW는 세팅을 어떻게 하느냐에 따라 질의 할 쿼리를 재사용하여 가져옴. 스냅샷 처럼 이전에 만들어 놓은 엠뷰 테이블에서 데이터를 가져옴.
비용이 많이 들어가고 데이터가 고정적인 경우 엠뷰를 만들어서 사용하는게 좋음. 인덱스도 생성 가능.
리프레시 타임이 많이 드는 경우 데이터가 LIVE하지 않은 문제가 있음.

CHAR VS VARCHAR

4byte 이하는 CHAR, 그 이상은 VARCHAR가 나음.

• CHAR : 고정 길이 문자열
• VARCHAR : 가변 길이 문자열

BLOB VS TEXT

많은 양의 데이터 저장, 디폴트 값 지정 안됨, 문자열 뒷부분 공백 제거 안되는 공통점이 있음.
차이점으로 BLOB은 대소문자를 구분, TEXT는 구분 안함.

PRIMARY KEY, UNIQUE KEY

PK와 Unique Key는 자동으로 인덱스가 생성됨.

쿼리 실행 순서

SUB-QUERY -> MAIN-QUERY

INNER JOIN시 테이블 배치 순서

3개 이상의 테이블을 INNER JOIN을 할 때는 크기가 가장 큰 테이블을 FROM 절에 배치하고 INNER JOIN 절에 남은 테이블을 작은 순서대로 배치하는 것이 좋다.
테이블 한두개차이는 상관 없지만 많은 테이블을 JOIN 할 경우 JOIN의 경우의 수가 생기고 OPTIMIZER가 PLANNING을 하면서 비용이 증가된다.

실행 계획 type이 index라면 한 번 더 살펴보기

EXPLAIN으로 실행 계획을 확인 했을 때 type이 index인 부분이 있다. where 절 조건문에서 사용하는 테이블의 컬럼에 인덱스가 제대로 걸려있지 않기 때문에 TABLE FULL SCAN을 한다.
해당 테이블에 index를 걸고 다시 실행 계획을 INDEX RANGE SCAN으로 변경되었고 실제 실행 속도가 1/4로 줄었다. 아래는 type의 종류로 성능이 낮은 것 부터 높은 순으로 정렬했다.

• ALL : 테이블을 처음부터 끝까지 탐색하여 데이터를 찾음 (TABLE FULL SCAN)
• INDEX : 인덱스를 처음부터 끝까지 탐색하여 데이터를 찾는 방식 (INDEX FULL SCAN)
• RANGE : 특정 범위 내에서 인덱스를 사용하여 원하는 데이터를 추출, 데이터가 방대하지 않다면 준수함. (INDEX RANGE SCAN)
• REF : 조인 할 때 Primary Key 혹은 Unique Key 가 아닌 Key로 매칭 한 경우
• EQ_REF : 조인 할 때 Primary Key로 매칭