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Building an Analytics Layer on Top of Your Existing Database
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Read Replica와 Materialized View를 통한 분석 쿼리 응답 속도 ms 단위 단축

Building an Analytics Layer on Top of Your Existing Database

Vivek Kumar2026년 6월 23일7intermediate

Context

OLTP 최적화 데이터베이스에서 대규모 집계 쿼리 실행 시 발생하는 CPU 90% 점유 및 응답 지연 문제. 트랜잭션 처리와 분석 워크로드의 상충으로 인한 서비스 성능 저하 해결 필요.

Technical Solution

  • Read Replica 도입을 통한 분석 트래픽 분리로 Primary DB의 쓰기 성능 보호
  • Materialized View 활용으로 고비용 집계 쿼리 결과를 물리적으로 저장하여 반복 계산 제거
  • CONCURRENTLY 옵션을 적용한 뷰 갱신으로 읽기 잠금 없는 데이터 최신화 구현
  • Summary Table 설계를 통한 Multi-tenant 환경의 테넌트별 통계 데이터 사전 계산 및 Upsert 최적화
  • statement_timeout 설정을 통한 비정상적인 Cross-join 쿼리의 시스템 리소스 독점 방지
  • 별도의 Connection Pool 운용으로 분석 쿼리가 사용자 요청 연결 권한을 잠식하는 현상 방지

1. 분석 전용 Read Replica 연결 문자열 분리 여부 확인

2. 실시간성이 필요 없는 지표에 대해 Materialized View 도입 검토

3. 분석 쿼리 전용 세션에 statement_timeout 설정 적용

4. 테넌트별 반복 집계가 많은 경우 Summary Table 설계 및 배치 작업 구축

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