[MySQL] JOIN의 성능 원리와 최적화 전략

MySQL에서 데이터를 결합하기 위해 가장 많이 쓰는 기능이 바로 JOIN이다.
특히 테이블이 정규화된 구조라면 거의 모든 쿼리에 JOIN이 들어간다고 봐도 무방하다.
하지만 JOIN을 잘못 사용하면 의도치 않은 N*N 조인, 풀 스캔, 임시 테이블 생성으로 인해 성능이 급격히 저하된다.

🧠 JOIN의 내부 동작 방식

MySQL 옵티마이저는 JOIN을 처리할 때 중첩 루프 조인(Nested Loop Join) 방식을 기본으로 사용한다.
즉, 한 테이블에서 각 row를 하나씩 읽으며 다른 테이블에 조건이 일치하는 row를 반복해서 찾는 구조다.

예시:

SELECT u.name, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

이 쿼리는 내부적으로 다음과 같이 작동한다.

• users 테이블의 모든 row를 순차적으로 탐색
• 각 row마다 orders 테이블에서 user_id = u.id 조건으로 검색
• 일치하는 row가 있을 경우 결과에 포함

이 구조는 단순하지만 인덱스가 없을 경우 orders 테이블 전체를 매번 탐색하게 된다.
이로 인해 row 수가 많을수록 성능이 기하급수적으로 떨어지는 병목 지점이 발생한다.

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🔎 EXPLAIN으로 JOIN 분석하기

EXPLAIN
SELECT u.name, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

대표적으로 확인할 컬럼은 아래와 같다.

• type: ref 이상이어야 인덱스를 타는 구조
• key: 실제 사용된 인덱스
• rows: 조인 대상 row 수
• Extra: Using where, Using index, Using temporary 등 여부

type = ALL, Extra = Using temporary; Using filesort 조합은 성능 이슈 신호다.

⚙️ 성능 최적화를 위한 전략

✅ 1. 조인 조건 컬럼에 반드시 인덱스를 걸 것

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id (user_id);

조인 조건이 되는 컬럼(user_id)에는 반드시 인덱스가 있어야 성능이 급격히 향상된다.

✅ 2. 필요한 컬럼만 SELECT

SELECT u.name, o.amount

불필요한 컬럼을 SELECT하는 경우 InnoDB에서 디스크 접근이 늘어나게 되며, 조인 성능에 악영향을 준다.

✅ 3. 조인 순서에 주의

MySQL은 기본적으로 옵티마이저가 조인 순서를 결정하지만, 복잡한 쿼리에서는 STRAIGHT_JOIN 키워드로 순서를 강제할 수도 있다.

SELECT STRAIGHT_JOIN u.name, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

데이터 건수가 적은 테이블을 먼저 처리하는 것이 일반적으로 유리하다.

✅ 4. LEFT JOIN은 꼭 필요한 경우만 사용

LEFT JOIN은 모든 왼쪽 테이블 row를 유지하므로 쿼리 처리 비용이 높다.
조건에 따라 INNER JOIN으로 바꾸면 성능이 더 좋아질 수 있다.

✅ 5. 조인 수가 많은 경우 서브쿼리 분해도 고려

3개 이상의 테이블이 조인될 경우 옵티마이저가 잘못된 조인 순서를 선택하는 경우도 있다.
이럴 땐 복잡한 쿼리를 CTE나 서브쿼리로 쪼개고 각각 인덱스를 활용하도록 분리하는 것이 효과적이다.

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🧪 실무 예제: 조인 튜닝 전/후

튜닝 전 쿼리:

SELECT * FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.id
WHERE u.status = 'active';

• 실행 시간: 4.8초
• EXPLAIN 결과: type = ALL, rows = 80000, Extra = Using temporary

튜닝 후 쿼리:

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_status_id (status, id);

SELECT o.id, o.amount
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.id
WHERE u.status = 'active';

• 실행 시간: 0.21초
• EXPLAIN 결과: type = ref, rows = 342, Extra = Using where; Using index

단순 인덱스 추가와 SELECT 필드 제한만으로도 20배 이상 성능 향상됨

🧠 실전 조언

• JOIN을 많이 쓴다고 느려지는 게 아니라, 인덱스 없이 JOIN하면 느려지는 것
• 항상 EXPLAIN으로 실행 계획을 확인해야 한다
• MySQL의 JOIN은 옵티마이저에 의존하는 만큼 데이터 분포, 테이블 크기, 인덱스 구성이 모두 성능에 영향을 준다
• 쿼리 캐시 또는 결과 캐싱도 검토해볼 수 있다

✅ 정리

• JOIN은 MySQL에서 가장 많이 쓰이지만 성능 문제를 일으키는 주요 원인이 되기도 한다.
• 조인 조건에는 반드시 인덱스를 걸어야 하며, 불필요한 SELECT 컬럼은 줄이는 것이 좋다.
• 조인 순서와 유형(INNER vs LEFT)에 따라 실행계획이 달라지고 성능도 큰 차이를 만든다.
• 복잡한 조인은 서브쿼리나 CTE로 분해하여 관리 가능성을 높이고 성능도 개선할 수 있다.

🔗 공식 문서 참고
MySQL 8.0 Reference Manual - Join Optimization