SaaS DB 성장 18개월 만에 p99 응답 속도 5배 저하 및 4x 성능 하락

Context

PostgreSQL 14.x 기반 B2B SaaS 환경에서 데이터 증가에 따른 성능 저하 패턴 분석. 데이터 규모가 2.1GB에서 45.8GB로 확장됨에 따라 B-tree Index 효율 저하 및 Buffer Cache Hit Rate 하락으로 인한 시스템 병목 발생.

Technical Solution

• Table Partitioning 도입을 통한 데이터 스캔 범위 축소 및 Index 크기 최적화
• Read Replica 분리를 통한 Reporting Query와 Transactional Query의 부하 격리
• Redis 기반 Application-level Caching 적용으로 DB Disk I/O 의존도 감소
• OLAP 시스템으로의 분석 쿼리 이관을 통한 Complex Join 연산 오버헤드 제거
• VACUUM ANALYZE 수행을 통한 최신 통계 정보 유지 및 Query Planner 최적화
• Write-heavy Workload 분산을 위한 Database Sharding 구조 설계

Impact

• p99 Response Time: 420ms(Month 1-3)에서 2,100ms(Month 13-18)로 약 5배 증가
• Cache Hit Rate: 96.2%에서 82.1%로 하락하며 성능 페널티 발생
• 쿼리 유형별 저하 폭: Report Generation(8.1x) > Search(6.7x) > Dashboard(5.2x) > Lookup(2.3x)