EF Core 성능 최적화 & 쿼리 튜닝 실제 사례 가이드
1. EF Core 성능 최적화의 필요성
안녕하세요! 오늘은 ASP.NET Core에서 EF Core를 사용하면서 자주 접하게 되는 성능 이슈와 쿼리 튜닝 사례를 다뤄보려고 합니다. 처음에는 EF Core의 강력한 ORM 기능 덕분에 코드가 깔끔해지고 데이터베이스 접근이 편리해지지만, 잘못 사용하면 쿼리가 불필요하게 많이 실행되어 성능 저하가 발생할 수 있어요. 따라서 성능을 이해하고 최적화하는 방법은 실무에서 꼭 필요한 기술입니다.
2. 흔히 발생하는 성능 문제 사례
EF Core에서 개발하다 보면 대표적으로 다음과 같은 성능 문제가 발생합니다.
- N+1 문제: Lazy Loading으로 인해 반복적으로 쿼리가 발생하여 데이터베이스 부하 증가.
- 불필요한 데이터 조회: 모든 컬럼과 관계 데이터를 무조건 가져오는 경우 메모리 사용 증가.
- 비효율적인 쿼리: Join, GroupBy, OrderBy 등 복잡한 LINQ 쿼리가 SQL로 변환될 때 최적화되지 않는 경우.
이러한 문제를 이해하고, 해결 방법을 적용하면 애플리케이션 성능이 눈에 띄게 개선됩니다.
3. 실제 사례 1 — N+1 문제 해결
예를 들어, 도서(Book)와 저자(Author) 관계에서 모든 책과 저자 정보를 조회할 때 Lazy Loading을 사용하면, 책 수만큼 추가 쿼리가 발생할 수 있어요. 책 100권 조회 시 101번 쿼리 발생 → 성능 저하!
var books = await _context.Books.ToListAsync();
foreach(var book in books)
{
var authorName = book.Author.Name; // Lazy Loading으로 쿼리 발생
}
해결 방법은 Include를 사용한 Eager Loading입니다. 한 번의 쿼리로 모든 관련 데이터를 가져올 수 있어요.
var booksWithAuthors = await _context.Books
.Include(b => b.Author)
.ToListAsync();이렇게 하면 N+1 문제가 사라지고, 데이터베이스 쿼리 수가 1번으로 줄어 성능이 개선됩니다.
4. 실제 사례 2 — AsNoTracking으로 조회 성능 개선
읽기 전용 데이터 조회 시, EF Core는 기본적으로 Change Tracking을 수행합니다. 하지만 수정이 필요 없는 경우, 불필요한 트래킹 때문에 성능이 떨어질 수 있어요.
var books = await _context.Books
.AsNoTracking()
.ToListAsync();
AsNoTracking()을 사용하면 객체 변경 추적을 하지 않기 때문에 조회 속도가 빨라지고, 대용량 데이터를 조회할 때 특히 효과적입니다.
5. 실제 사례 3 — Select를 사용한 컬럼 최적화
필요한 컬럼만 조회하면 데이터 전송량을 줄이고, 메모리 사용을 최적화할 수 있어요.
var bookTitles = await _context.Books
.Select(b => new { b.Id, b.Title })
.ToListAsync();전체 엔티티를 불러오지 않고 필요한 컬럼만 조회하므로, 네트워크 부하와 메모리 사용을 줄일 수 있습니다.
6. 실제 사례 4 — 복잡한 쿼리 튜닝
EF Core에서 LINQ 쿼리를 사용할 때, 복잡한 Join이나 GroupBy 연산은 SQL로 변환될 때 비효율적일 수 있습니다.
예를 들어, 매출 합계를 계산하는 쿼리에서 직접 SQL을 작성하거나, LINQ에서 GroupBy 후 ToListAsync() 전에 필요한 컬럼만 projection 하는 것이 좋습니다.
var salesSummary = await _context.Orders
.GroupBy(o => o.CustomerId)
.Select(g => new { CustomerId = g.Key, Total = g.Sum(o => o.Amount) })
.ToListAsync();이렇게 하면 SQL에서 바로 aggregation 연산이 수행되어 서버 메모리 사용을 최소화할 수 있어요.
7. 실무 팁 모음
- Lazy Loading과 Eager Loading을 상황에 맞게 혼합 사용하여 N+1 문제 방지.
- 읽기 전용 데이터 조회 시
AsNoTracking()활용. - 필요한 컬럼만 조회하여 네트워크/메모리 최적화.
- 복잡한 연산은 LINQ Projection으로 SQL 변환 효율화.
- 쿼리 실행 로그를 확인하여 불필요한 쿼리를 발견하고 튜닝.
- 인덱스 적용과 데이터베이스 설계도 함께 고려하면 성능 향상 폭이 커집니다.
8. 마무리
오늘은 EF Core에서 발생할 수 있는 성능 문제와 쿼리 튜닝 실제 사례를 소개했습니다. Lazy/Eager Loading, AsNoTracking, 컬럼 선택, LINQ 쿼리 튜닝 등 여러 가지 기법을 실습해보면서 성능 최적화의 중요성을 직접 체감할 수 있어요.