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🧩 1. 지연 쿼리(Delayed Query)란?

PostgreSQL에서 지연 쿼리란 일반적으로 쿼리 실행이 즉시 수행되지 않고, 결과가 필요할 때 실제 실행이 이뤄지는 형태를 말합니다.
즉, 데이터베이스 엔진이 가능한 한 Lazy Execution(지연 실행) 전략을 사용해 불필요한 연산을 줄이는 방식입니다.

대표적인 예시는 뷰(View) 또는 CTE(Common Table Expression) 입니다.
예를 들어, 아래 쿼리를 보겠습니다.

WITH user_data AS (
  SELECT * FROM users WHERE is_active = true
)
SELECT * FROM user_data WHERE age > 30;

이때 PostgreSQL은 user_data를 실제 테이블처럼 즉시 생성하지 않습니다.
대신 최종 SELECT가 실행될 때까지 내부적으로 지연시켜, 필요한 부분만 실행하도록 최적화합니다.
이것이 바로 지연 쿼리의 핵심 개념입니다 — “필요할 때까지 기다린다.”

⚙️ 지연 쿼리의 장점

• 불필요한 I/O를 줄일 수 있음
• 조인과 필터 조건이 합쳐져 실행 계획이 더 효율적일 수 있음
• 메모리 사용량 감소

⚠️ 단점

• 복잡한 서브쿼리 구조에서는 실행 계획이 예측하기 어려움
• 중복 연산이 많아질 경우, 예상치 못한 성능 저하 가능

🧱 2. 공통 쿼리(Common Query)란?

공통 쿼리는 개발 시 여러 서비스나 모듈에서 재사용할 수 있는 쿼리 로직을 별도로 정의한 것을 의미합니다.
예를 들어, 사용자 정보를 조회하는 공통 쿼리를 아래처럼 하나의 SQL 함수나 View로 만들어두는 경우가 있습니다.

CREATE VIEW active_user_info AS
SELECT id, name, email
FROM users
WHERE is_active = true;

이제 모든 서비스에서는 다음과 같이 간단하게 재사용할 수 있습니다.

SELECT * FROM active_user_info WHERE age > 30;

이처럼 코드 중복을 줄이고, 로직 일관성을 유지할 수 있는 점이 공통 쿼리의 큰 장점입니다.

⚡ 3. 하지만… 공통 쿼리는 성능을 반드시 고려해야 한다

많은 개발자가 “공통 쿼리 = 효율적인 코드” 라고 착각하지만, 데이터베이스에서는 상황이 다릅니다.
공통 쿼리를 잘못 설계하면 오히려 성능이 심각하게 저하될 수 있습니다.

🧠 예를 들어보겠습니다.

CREATE VIEW common_order_data AS
SELECT
  o.id,
  o.user_id,
  u.name,
  o.total_price,
  o.created_at
FROM orders o
JOIN users u ON u.id = o.user_id;

이 쿼리를 여러 서비스에서 재사용한다고 가정해봅시다.
하지만 일부 서비스에서는 user_id만 필요하고, 다른 서비스는 created_at으로 정렬만 합니다.

결과적으로 PostgreSQL은 매번 전체 JOIN을 다시 수행하게 되며,
실제 필요한 데이터보다 훨씬 많은 데이터를 읽고 정렬하는 비효율이 발생합니다.

즉, 공통 쿼리의 재사용성은 높지만, 실행 계획은 비효율적이 될 수 있습니다.

🧭 4. 공통 쿼리를 설계할 때 고려해야 할 사항

🧩 5. 마무리 — 재사용보다 중요한 건 “실행 효율성”

PostgreSQL에서 공통 쿼리는 유지보수성과 일관성 측면에서는 매우 유용하지만,
모든 상황에 적합한 정답은 아닙니다.

특히 대규모 트래픽이나 복잡한 조인 환경에서는

“공통 쿼리가 아니라, 서비스별 최적화 쿼리”가 더 좋은 선택이 될 수도 있습니다.

✅ 핵심 요약

• 지연 쿼리는 실행 효율을 높이는 PostgreSQL의 내부 전략이다.
• 공통 쿼리는 재사용성을 높이지만, 성능 부하를 야기할 수 있다.
• 공통 쿼리는 반드시 EXPLAIN ANALYZE로 실행 계획을 검증해야 한다.

✍️ 결론

공통 쿼리는 개발의 편리함을 주지만,
“성능을 모르는 공통 쿼리”는 오히려 독이 될 수 있습니다.

PostgreSQL의 실행 계획을 이해하고,
공통 쿼리를 “함께 쓰되, 상황에 맞게 조정할 수 있는 유연성”을 가지는 것이
진정한 데이터베이스 최적화의 시작입니다.