jisangs/chocomae
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base: jisangs/chocomae:e87e38dbac7d44ca19fca58fb5c87c4b3772a3e5
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jisangs/chocomae:main
..
compare: jisangs/chocomae:main
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jisangs/chocomae:main

3 Commits
e87e38dbac .. main

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jisangs b18612277c 현재 서비스중인 t3a.medium 실행 지표 상태 확인 2026-09-18 12:30:12 +09:00
jisangs 03eea2098e 운영 서버에서 DB index 적용 작업 진행 
- 01~07 작업 문서를 운영 측정값 기준으로 정리 (문서의 DB 비밀번호 삭제)
- app_highest_record 중복 8,795행 점수 기준 정리, 인덱스 5개 + UNIQUE 키 2개 추가
- 02·04 공통 측정 스크립트와 측정 결과, comparison.txt 추가
- 서버 처리 시간 18~292배 단축, 결과 행 수 동일
- 운영 데이터 백업과 권한(비밀번호 해시) 파일은 커밋에서 제외

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 23:30:42 +09:00
jisangs ded12332d5 애플리케이션(PHP, 화면) 개선 결과 반영 2026-09-15 21:50:58 +09:00
75 changed files with 21814 additions and 23 deletions
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doc/plan/db/09-aws-db-separation.md
+182 -21
View File
@@ -1,10 +1,15 @@
# AWS에서 MariaDB 분리 검토 가이드
> 웹 서버와 DB 서버를 분리할 때의 비용, 성능, 구현 고려사항 분석
> - 작성일: 2026-09-15
> - 작성일: 2026-09-15 / 최종 수정: 2026-09-16 (2장에 CPU 크레딧 원인 추가)
> - 현재 환경: AWS EC2 t3a.medium (Apache + PHP + Phaser + MariaDB 함께 운영)
> - 문제: 동시접속 150~200명 초과 시 10초 멈춤
> - 이 문서는 **의사결정 가이드**입니다. DB 분리는 선택사항이며, 우선순위는 **안1~5 적용 후**입니다.
>
> ⚠️ **2026-09-16 갱신:** 초판의 2장은 10초 멈춤의 원인을 "DB와 PHP의 리소스 경쟁" 두 가지로만
> 설명했으나, **인스턴스 CPU 크레딧 소진**이라는 세 번째 원인이 빠져 있었습니다.
> 2026-04-14 인스턴스 업그레이드의 실제 사유가 이것입니다. 2-0절에 추가했습니다.
> 관련 실측: [260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md](260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md)
---
@@ -22,6 +27,63 @@
## 2. 원인 분석: 10초 멈춤은 왜?
10초 멈춤의 후보 원인은 **세 가지**입니다. 초판은 2-1(리소스 경쟁)만 다뤘습니다.
| # | 원인 | 계층 | 현재 상태 (2026-09-16 실측) |
|---|---|---|---|
| 2-0 | **인스턴스 CPU 크레딧 소진** | 인프라 | ✅ 해소 — 재현 안 됨 |
| 2-1 | DB·PHP 리소스 경쟁 | 애플리케이션 | ✅ 대폭 개선 (인덱스 적용) |
| 2-2 | Apache 워커 고갈 | 웹 서버 | ✅ 여유 — 피크 busy 204 / 400 (51%) |
### 2-0. 인스턴스 CPU 크레딧 소진 (2026-04-14 장애의 실제 원인)
t 계열(`t2`/`t3`/`t3a`)은 **버스터블** 인스턴스입니다. 베이스라인을 넘는 CPU 사용은 적립된
크레딧으로 충당하고, 크레딧이 바닥나면 **Standard 모드에서는 베이스라인까지 강제로 조여집니다.**
```
동시 접속 증가
→ Apache MaxRequestWorkers 가 감당 못 함
→ 서버 waiting 과 CPU steal 급등
→ CPU 크레딧 소진
→ 베이스라인으로 스로틀링 → 약 10초간 무응답
```
게스트 OS 안에서는 이 스로틀링이 `vmstat` 의 `st`(steal) 컬럼 급등으로 나타나고,
CloudWatch 에서는 `CPUCreditBalance` 가 0에 붙는 것으로 나타납니다.
**이것이 2026-04-14 인스턴스 업그레이드를 하게 된 직접적인 사유입니다.**
**중요한 점은 이 원인이 DB 분리로 해결되지 않는다는 것입니다.** DB를 RDS로 빼내도
웹 서버 인스턴스의 크레딧 구조는 그대로 남습니다.
#### 현재 상태: 재현되지 않음 ✅
피크 시간대(12:50~15:00) vmstat 779개 샘플 실측입니다.
원본: [260916-load-and-capacity-check/result/peaktime_steal_summary.txt](260916-load-and-capacity-check/result/peaktime_steal_summary.txt)
| | 9/14 (인덱스 개선 전) | 9/15 (개선 전) | 9/16 (개선 후) |
|---|---|---|---|
| steal 평균 | 0.003% | 0.021% | 0.010% |
| steal 최대 | 1% | 2% | 1% |
| us+sy 평균 | 13.50% | 9.48% | **2.79%** |
| 베이스라인(20%) 초과 샘플 | 109개 (14.0%) | 65개 (8.3%) | **1개 (0.1%)** |
`t3a.medium` 의 크레딧 베이스라인은 인스턴스 전체 CPU의 **20%** 이고, 이는 `vmstat` 의
`us+sy` 20% 와 같은 값입니다. 인덱스 개선 전에도 피크 평균이 13.5% 로 베이스라인 미만이었으므로
**피크 시간에도 크레딧은 순증하고 있었습니다.** 개선 후에는 2.79% 로 사실상 무관해졌습니다.
t2.micro 시절과 비교하면 여유가 십수 배 늘어난 것이 원인입니다.
| | t2.micro (2026-04 이전) | t3a.medium (현재) |
|---|---|---|
| vCPU / 메모리 | 1 / 1GB | 2 / 4GB |
| 크레딧 베이스라인 | 10% | 20% |
| 시간당 크레딧 (최대 적립) | 6 (144) | 24 (576) |
> 미확인: 이 인스턴스의 크레딧 모드가 **Unlimited 인지 Standard 인지** 확인이 필요합니다.
> T3 계열 기본값은 Unlimited(스로틀 대신 초과분 과금)지만, t2 에서 마이그레이션한 경우
> Standard 로 넘어왔을 수 있습니다. Standard 라면 위 장애 경로가 이론상 아직 살아 있습니다.
> 확인: AWS 콘솔 → EC2 → 인스턴스 → 크레딧 사양, 또는 CloudWatch `CPUSurplusCreditsCharged`.
### 2-1. 리소스 경쟁 구조
```
@@ -54,6 +116,57 @@
→ DB만 분리해서는 부분적 개선만 가능
#### 2026-09-16 갱신: DB 측은 해소됨 ✅
9/15 인덱스·쿼리 개선 적용 후 피크 CPU가 크게 떨어졌습니다.
| 지표 | 9/15 (개선 전) | 9/16 (개선 후) | 변화 |
|---|---|---|---|
| 피크 us+sy 평균 | 9.49% | 2.80% | 3.4배 ↓ |
| 기록 1,000건당 CPU | 379.8초 | 100.3초 | 3.8배 ↓ |
| 디스크 읽기 bi 평균 | 60.5 | 17.4 | 3.5배 ↓ |
출처: [260915-improve-production/result/peaktime_vmstat_summary.txt](260915-improve-production/result/peaktime_vmstat_summary.txt)
### 2-3. Apache 워커 고갈 (웹 계층)
prefork MPM 에서는 워커(자식 프로세스)가 **요청 처리 중**만이 아니라 **TCP 연결이 열려 있는
내내** 점유됩니다. `KeepAliveTimeout` 동안 아무 일도 안 하면서 연결만 붙잡습니다.
실측에서 busy 워커의 70~80%가 이 KeepAlive 대기 상태였습니다.
현재 설정과 실부하입니다.
| 항목 | 값 |
|---|---|
| MPM / PHP | prefork / mod_php (PHP-FPM 아님) |
| `MaxRequestWorkers` / `ServerLimit` | 400 / 400 |
| `KeepAliveTimeout` | 5초 |
| HTTP/2 | 미적용 (브라우저가 origin당 연결 최대 6개) |
| 평균 요청률 | 3.55 req/s |
| 평균 응답 시간 | 15.4 ms |
| Apache CPU 점유 | 코어 1개의 **0.42%** |
| Apache 메모리 (PSS 합계) | 14프로세스 **29MB** |
| `max_connections` / `Max_used_connections` | 151 / **27** |
#### 2026-09-17 피크 측정 결과 ✅
수업 시간(12:50~15:00) 780샘플 실측입니다.
| 항목 | 값 | 상한 대비 |
|---|---|---|
| busy 워커 최대 | **204** | `MaxRequestWorkers` 400의 51% |
| 요청률 최대 | 132 req/s | 4일 평균(3.55)의 37배 |
| `K`(KeepAlive 대기) | busy 의 **69%** | |
| `Max_used_connections` | 27 | `max_connections` 151의 18% |
| us+sy 최대 / steal 최대 | 9% / **0%** | 크레딧 베이스라인 초과 0샘플 |
**웹 계층도 상한 대비 여유입니다.** 워커 수요는 `busy ≈ 1.74 × req/s` 로, 400 포화점은
약 230 req/s 입니다(실측 피크의 1.74배).
`MaxRequestWorkers 400` 은 근거 있는 설정이며 **변경 불필요**합니다.
상세: [260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md](260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md)
---
## 3. 비용 분석: 분리하면 저렴할까?
@@ -119,6 +232,21 @@
**결론:** DB 분리만으로는 **완전 해결 불가**. 인덱스+쿼리 최적화(안1) 필수.
#### 2026-09-16 갱신
안1은 9/15 운영 적용을 마쳤고, 효과가 확인됐습니다(2-2절). 그리고 2-0절에서 드러났듯
**10초 멈춤의 원인 중 하나는 애초에 DB 계층이 아니라 인스턴스 CPU 크레딧이었습니다.**
세 원인을 DB 분리가 각각 어떻게 다루는지 정리하면 이렇습니다.
| 원인 | DB 분리로 해결되나? | 실제 해결 수단 |
|---|---|---|
| 2-0 CPU 크레딧 소진 | ❌ 전혀. 웹 인스턴스 구조는 그대로 | 인스턴스 사양 상향 (2026-04-14 완료) |
| 2-1 DB·PHP 리소스 경쟁 | ⭕ 부분적 | 인덱스·쿼리 개선 (2026-09-15 완료) |
| 2-2 Apache 워커 고갈 | ❌ 전혀. 웹 계층 문제 | MPM·KeepAlive 튜닝 (미측정) |
**세 원인 중 DB 분리가 유효한 것은 하나뿐이고, 그 하나는 이미 비용 0원으로 해결됐습니다.**
---
## 5. 권장 순서: 안1~5를 먼저 적용하세요
@@ -405,17 +533,34 @@ docker restart chocomae-mariadb
## 9. 체크리스트
### 완료 (2026-09-15 ~ 09-16)
- [x] 안1 (인덱스+쿼리) 문서 읽기: `02-option1-index-and-query-rewrite.md`
- [x] 스테이징 DB에서 안1 테스트 (EXPLAIN 전/후) — [260915-improve-stage](260915-improve-stage/)
- [x] 성능 향상 확인 후 운영 적용 (9/15 23:00) — [260915-improve-production](260915-improve-production/07-post-analysis.md)
- [x] 안5 일부 (N+1, SQL Injection) 문서 읽기: `06-option5-application-layer.md`
- [x] 추가 성능 향상 측정 — 피크 CPU 3.4배 감소, 기록 1,000건당 CPU 3.8배 감소
- [x] CPU 크레딧·steal 재검증 — 재현 안 됨 (2-0절)
- [x] 웹 계층(Apache) 평상시 부하 측정 — CPU 0.42%, 메모리 29MB (2-3절)
- [x] 2026-09-17 피크 모니터링 (워커 버스트 판정) — busy 최대 204/400, 여유 확인
- [x] `MaxRequestWorkers` 판정 — 400 적정, 변경 불필요
### 지금 바로 할 것
- [ ] 안1 (인덱스+쿼리) 문서 읽기: `02-option1-index-and-query-rewrite.md`
- [ ] 스테이징 DB에서 안1 테스트 (EXPLAIN 전/후)
- [ ] 성능 향상 확인 후 운영 적용
- [ ] 안5 일부 (N+1, SQL Injection) 문서 읽기: `06-option5-application-layer.md`
- [ ] 추가 성능 향상 측정
- [ ] 없음 (필수 변경 사항 없음)
### 1~2주 후 재평가
### 선택 / 남은 확인
- [ ] 트래픽 증가 전망 시: `KeepAliveTimeout` 5→2, `MaxConnectionsPerChild` 0→10000
- [ ] `MinSpareServers` 현재값 확인 (idle=0 샘플 5.0%)
- [ ] EC2 크레딧 모드 확인 (Unlimited / Standard)
- [ ] 외부에서 `/server-status` 접근 차단 확인
→ 상세: [260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md](260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md)
### 그 이후 재평가
- [ ] 동시접속 150~200명에서 응답시간 측정
- [ ] 10초 멈춤 현상 재발 확인
- [ ] 필요 시: 안2/안3 검토
- [ ] 필요 시: DB 분리 검토 (이때 이 문서 다시 읽기)
@@ -435,22 +580,38 @@ docker restart chocomae-mariadb
| 질문 | 답변 | 근거 |
|---|---|---|
| **비용이 절감될까?** | ❌ 아니오. 증가할 가능성. | 대부분의 조합이 월 비용 증가 |
| **CPU 부하가 줄까?** | ⚠️ 부분적. | DB와 PHP 둘 다 병목 가능성 높음 |
| **10초 멈춤이 해결될까?** | ⚠️ 완전히 아니오. | DB 분리만으로는 불충분, 안1 필수 |
| **지금 해야 할 일?** | ✅ 안1~5 적용! | 비용 0원, 18배 성능 향상 예상 |
| **DB 분리 필요한가?** | ❓ 아마 불필요. | 안1~5로 충분할 가능성 높음. 나중에 재평가. |
| **CPU 부하가 줄까?** | ⚠️ 부분적. | 세 원인 중 하나에만 유효 (4-2절) |
| **10초 멈춤이 해결될까?** | ❌ 아니오. | 원인 2-0(크레딧)·2-2(워커)는 웹 계층. DB 분리와 무관 |
| **지금 해야 할 일?** | ✅ 없음 | 2026-09-17 측정으로 세 원인 모두 해소 확인 |
| **DB 분리 필요한가?** | ❌ 불필요. | 아래 근거 참조 |
**최종 권장:**
**2026-09-16 기준 최종 권장: DB 분리하지 마세요.**
초판은 "아마 불필요"였으나, 실측이 쌓이면서 근거가 명확해졌습니다.
```
1. 안1 (인덱스+쿼리) 즉시 적용
→ 10초 멈춤 해결 가능성 매우 높음
① 크레딧 원인 (2-0) → 2026-04-14 인스턴스 상향으로 해소. steal 최대 2%, 재현 안 됨
② DB 원인 (2-1) → 2026-09-15 인덱스·쿼리 개선으로 해소. 피크 CPU 3.4배 감소
③ 웹 계층 (2-2) → 2026-09-17 피크 실측. busy 204/400(51%), steal 0%, us+sy 최대 9%
2. 안5 일부 (N+1) 적용
→ 추가 성능 향상
3. 1~2주 후 모니터링
→ 문제 해결됨? → 끝. DB 분리 불필요.
→ 문제 지속? → 안2/안3 검토 → DB 분리는 마지막 선택지
→ 세 원인이 모두 해소됐고, DB 분리가 유효했던 것은 ② 하나뿐이며 이미 비용 0원으로 해결됨
→ 지금 DB를 분리할 이유가 없음
```
**다음 할 일:**
```
1. 필수 변경 사항 없음. 현 구성 유지.
2. 트래픽이 1.7배 이상 늘어날 전망이면 (비용 0원, 무중단)
→ KeepAliveTimeout 5초 → 2초 : 워커 여유 1.74배 → 3.1배
→ MaxConnectionsPerChild 0 → 10000 : 누수 누적 방지
상세: 260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md 6장
3. 위로도 부족해지면 안2/안3 검토
→ DB 분리는 그 다음의 마지막 선택지
```
> 이 문서는 **DB 분리 시점이 오면 다시 읽는 참고 자료**로 보존합니다.
> 6~8장의 비용 비교·마이그레이션 절차는 그대로 유효합니다.
doc/plan/db/260915-improve-production/00-overview.md
+224
View File
@@ -0,0 +1,224 @@
# 운영 서버 DB 성능 개선 (260915-improve-production)
> 스테이징에서 성공한 인덱스 추가를 운영 서버에 적용합니다.
---
## 📋 개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| **목표** | 복합 인덱스 추가로 랭킹·기록 조회 쿼리의 검사 행 수와 실행 시간 감소 |
| **대상 DB** | chocomae.jinaju.com (AWS EC2 Docker, MariaDB 10.11.13) |
| **작업 방식** | 온라인 DDL (ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE) |
| **예상 시간** | 약 1시간 (백업·측정·검증 포함, 인덱스 생성은 여유 있게 30분) |
| **위험도** | 인덱스 추가: 낮음 (스테이징 검증 완료) / 중복 정리: 중간 (운영 데이터 삭제, 백업 후 진행) |
| **영향 범위** | 인덱스: 쿼리 응답 시간만 개선 (서비스 무중단) / 중복 정리: `app_highest_record`의 중복 행 삭제 |
---
## 📏 운영 사전 측정 결과 (01단계, 2026-09-15)
| 항목 | 값 | 비고 |
|---|---|---|
| best_record | 약 115만 행, data 72.5MB / index 72.1MB | 월별 합계 1,210,482행 |
| typing_exam_record | 약 13만 행, data 10.3MB / index 10.9MB | |
| 월 적재량 | 최근 3개월(6~8월) 평균 57,968행/월 | 전년 같은 기간(27,049행)의 약 2.1배 |
| 일간 랭킹 EXPLAIN | `index_merge` (MaestroID ∩ AppID), rows **10,100** | 전체 스캔(ALL)이 아님 |
| app_highest_record 중복 | **4,823조합, 삭제 대상 8,795행** (약 3.8%) | 03-0에서 점수 기준으로 정리 |
| typing_exam_highest_record 중복 | 0건 | |
| jisangs 계정 권한 | `SELECT, ALTER` + 임시 부여(SUPER, 최고기록 테이블 2개 INSERT·DELETE, `mysql.slow_log` SELECT) | 05단계에서 회수 |
| Slow query log | ON, long_query_time=3, log_output=FILE | 05단계 복원 기준값 |
> 운영 DB에는 `MaestroID`, `AppID`, `PlayerID` 단일 인덱스가 이미 있어 스테이징(type=ALL)과 기준값이 다릅니다. 개선율은 스테이징 수치가 아니라 **운영에서 측정한 02(베이스라인)와 04(검증) 결과**로 계산합니다.
상세: [result/premeasure_summary.txt](result/premeasure_summary.txt)
---
## 🎯 기대 효과
| 항목 | 스테이징 결과 | 운영 예상 |
|---|---|---|
| **EXPLAIN cost** | 8.63 → 0.004 (**2,158배 ⬇️**) | MariaDB 10.11 EXPLAIN JSON에는 cost가 없어 rows·실행 시간으로 비교 |
| **EXPLAIN rows** | 5,804 → 1 (**5,800배 ⬇️**) | 10,100 → 해당 시간·날짜의 실제 기록 수 수준 (범위 조건 쿼리) |
| **접근 방식** | ALL → range | index_merge → range |
| **실행 시간** | ~2초 (충분) | 02·04에서 측정 |
| **느린 쿼리 제거** | 0.5초 이상 → 없음 | 04-5에서 확인 |
---
## 📊 스테이징 결과 요약
### ✅ 완료한 작업
1. 베이스라인 측정: 전체 스캔 (type=ALL)
2. 중복 데이터 정리: app_highest_record, typing_exam_highest_record
3. 인덱스 5개 + UNIQUE 키 2개 추가 (총 7개)
4. **쿼리 조건 수정**: 7개 파일, 8+ 함수 (DATE()/HOUR() → 범위 조건)
5. 개선 효과 검증: 2,000배 이상 향상 확인 (인덱스 + 쿼리 수정)
6. Slow query log: 개선 쿼리 0.5초 이하
### 📈 성능 개선 상세 (Stage 검증)
- **인덱스만 적용:** cost 8.63 → 1.0 (8배), rows 5,804 → 200 (29배)
- **인덱스 + 쿼리 수정:** cost 8.63 → 0.004 (2,158배), rows 5,804 → 1 (5,800배)
### 📁 저장된 파일
```
260915-improve-stage/result/
├── baseline_query1_explain.json
├── baseline_query2_explain.json
├── baseline_results.txt
├── after_query1_explain.json
├── after_query2_improved_explain.json
├── verify_results.txt
└── add_indexes.sql
```
---
## 🔐 운영 DB 접속 정보
```
# 운영 DB (AWS EC2 Docker)
Host: chocomae.jinaju.com
Port: 3306
Database: chocomae
User: jisangs (임시 계정 — 2026-09-15 작업 후 삭제)
Password: 문서에 적지 않음 (별도로 전달받은 값 사용)
출발지 IP: 182.217.174.221
# 부여된 권한 (2026-09-15 SHOW GRANTS로 확인)
GRANT SELECT, ALTER ON chocomae.* TO jisangs@'182.217.174.221'
# 작업 기간 임시 권한 (2026-09-15 부여 → 같은 날 회수 완료, result/grants_after_revoke.txt)
GRANT SUPER ON *.* TO jisangs@'182.217.174.221'
GRANT INSERT, DELETE ON chocomae.app_highest_record TO jisangs@'182.217.174.221'
GRANT INSERT, DELETE ON chocomae.typing_exam_highest_record TO jisangs@'182.217.174.221'
GRANT SELECT ON mysql.slow_log TO jisangs@'182.217.174.221'
```
> ✅ 임시 계정 `jisangs`는 작업 후 삭제했습니다 (2026-09-15).
>
> ⚠️ 같은 비밀번호가 예전 커밋 기록과 메일(Gmail SMTP)·Python 배치(DB root) 소스 코드에도 평문으로 남아 있습니다. 계정 삭제와 별개로 그 비밀번호들은 바꿔야 합니다.
### 단계별 필요 권한
| 단계 | 작업 | 필요 권한 | jisangs 계정으로 가능? |
|---|---|---|---|
| 01, 02, 04 | 조회, EXPLAIN | SELECT | ✅ |
| 03-0 | 삭제 대상 행 백업 (`mariadb-dump`) | SELECT | ✅ |
| 03-0 | 중복 행 삭제 | `app_highest_record` DELETE | ✅ 임시 부여 |
| 03-2 | 인덱스·UNIQUE 키 추가 | ALTER | ✅ |
| 02-1, 05 | Slow query log 켜기·복원 (`SET GLOBAL`) | SUPER | ✅ 임시 부여 |
| 04-5, 07 | `mysql.slow_log` 조회 | `mysql.slow_log` SELECT | ✅ 임시 부여 |
| 06 | 삭제 행 복원 | 최고기록 테이블 INSERT | ✅ 임시 부여 |
| 06 | `ANALYZE TABLE best_record`, 복제 상태 확인 | `best_record` INSERT, REPLICA MONITOR 등 | ❌ 관리자 계정 |
2026-09-15에 관리자 계정으로 아래 권한을 임시 부여했습니다 (확인: `result/premeasure_grants_after.txt`). ❌ 작업은 문제가 생겼을 때만 필요하며 관리자 계정으로 실행합니다. 임시 권한은 05단계 사후 작업에서 회수합니다.
```sql
-- 관리자 계정으로 실행함 (2026-09-15)
GRANT DELETE, INSERT ON chocomae.app_highest_record TO 'jisangs'@'182.217.174.221';
GRANT DELETE, INSERT ON chocomae.typing_exam_highest_record TO 'jisangs'@'182.217.174.221';
GRANT SELECT ON mysql.slow_log TO 'jisangs'@'182.217.174.221';
GRANT SUPER ON *.* TO 'jisangs'@'182.217.174.221';
```
> `SUPER`는 서버 전체 권한(다른 연결의 쿼리 중단, 모든 전역 설정 변경, read_only 우회)이므로 작업이 끝나면 바로 회수하세요.
---
## ⚠️ 주의사항
1. **운영 DB 백업 필수**
- EC2 EBS 스냅샷 생성 (MariaDB 데이터 볼륨 포함)
- 또는 서버에서 `mariadb-dump`로 전체 DB 백업
2. **온라인 DDL 사용**
- ALGORITHM=INPLACE (테이블 잠금 최소화)
- LOCK=NONE (동시 읽기/쓰기 가능)
3. **중복 정리는 데이터 삭제**
- 03-0에서 삭제 대상 행을 먼저 파일로 백업한 뒤 삭제
- 인덱스와 달리 DROP INDEX로 되돌릴 수 없음 → 06-rollback.md의 "중복 정리 되돌리기" 참고
4. **모니터링 필수**
- 인덱스 추가 중 CPU/메모리 모니터링
- SHOW PROCESSLIST로 진행 상황 확인
5. **Slow query log 부하 주의**
- `log_output`에 `TABLE`이 있으면 `mysql.slow_log`에 계속 쌓이고 자동으로 비워지지 않음
- `log_queries_not_using_indexes`는 켜지 않음 (인덱스를 안 쓰는 모든 쿼리가 기록되어 로그가 급증)
- 작업 후 01단계 1-4에서 저장한 원래 값으로 복원
6. **롤백 계획**
- DROP INDEX 명령어 준비 (06-rollback.md)
- 문제 발생 시 즉시 실행 가능
---
## 📅 작업 일정
01단계 사전 측정은 2026-09-15에 완료했습니다.
### 권장: 새벽 2시~3시 (트래픽 최소 시간)
| 시간 | 작업 | 예상 소요 |
|---|---|---|
| 02:00 | DB 백업 (EBS 스냅샷 또는 전체 덤프) | 5분 |
| 02:05 | 성능 기준선 측정 (02-baseline.md) | 10분 |
| 02:15 | 중복 정리 + 인덱스 추가 (03-add-indexes.md) | 30분 |
| 02:45 | 인덱스 생성 확인 | 5분 |
| 02:50 | 성능 개선 검증 (04-verify.md) | 10분 |
| 03:00 | 최종 체크리스트, slow log 복원, 임시 권한 회수 (05-checklist.md) | 10분 |
---
## 📂 디렉토리 구조
```
260915-improve-production/
├── 00-overview.md ← 이 파일
├── 01-premeasure.md ← 운영 DB 현황 측정
├── 02-baseline.md ← 성능 기준선 측정
├── 03-add-indexes.md ← 중복 정리 + 인덱스 추가
├── 04-verify.md ← 개선 효과 검증
├── 05-checklist.md ← 최종 체크리스트
├── 06-rollback.md ← 롤백 계획
├── 07-post-analysis.md ← 사후 분석
└── result/ ← 결과 파일 저장
├── premeasure_*.txt, premeasure_*.json ← 01 사전 측정
├── premeasure_summary.txt ← 01 요약
├── params.sql, queries/*.sql ← 02·04 공통 측정 쿼리
├── run_measure.sh, summarize_explain.py ← 02·04 공통 측정 도구
├── baseline_explain_*.json, baseline_perf.txt ← 02
├── backup_app_highest_dup_rows.sql ← 03-0 삭제 행 백업
├── add_indexes.sql, add_indexes_result.txt ← 03
├── after_explain_*.json, after_perf.txt ← 04
└── comparison.txt ← 04 비교
```
---
## 🚀 다음 단계
**01-premeasure.md** — 모든 측정 완료 (2026-09-15).
필요한 권한은 jisangs 계정에 임시 부여했습니다 (2026-09-15). **02-baseline.md**로 이동합니다.
---
## 📞 문제 발생 시
| 상황 | 대응 |
|---|---|
| **인덱스 추가 실패 (`Duplicate entry`)** | 3-0 다시 실행 후 `add_indexes.sql` 재실행 (이미 만든 인덱스는 건너뜀) |
| **인덱스 추가 실패 (기타)** | 에러 확인 후 필요하면 DROP INDEX (06-rollback.md) |
| **서비스 영향** | KILL QUERY + 인덱스 삭제 (06-rollback.md) |
| **최고기록 값 이상** | 삭제 행 백업으로 되돌리기 (06-rollback.md) |
| **성능 악화** | 인덱스 삭제 → 그래도 안 되면 백업에서 복원 |
| **기타 문제** | 07-post-analysis.md 참고 |
---
**01단계 완료, 작업 권한 준비 완료. 02단계부터 진행합니다.**
doc/plan/db/260915-improve-production/01-premeasure.md
+245
View File
@@ -0,0 +1,245 @@
# 01단계: 운영 DB 현황 측정 (사전준비)
> 운영 서버에 인덱스를 추가하기 전 현재 상태를 정확히 파악합니다.
>
> **진행 상태 (2026-09-15):** 모든 항목 측정 완료. 결과 요약은 [result/premeasure_summary.txt](result/premeasure_summary.txt)에 있습니다.
모든 명령은 `result/` 디렉터리에서 실행합니다.
```bash
cd doc/plan/db/260915-improve-production/result
```
---
## 1-0. 계정 권한 확인
03단계 중복 삭제(DELETE), 02단계 slow query log 켜기(`SET GLOBAL`), 04단계 `mysql.slow_log` 조회에는 `SELECT, ALTER` 외의 권한이 필요합니다. 실제 권한을 먼저 확인하세요.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "SHOW GRANTS;" > premeasure_grants.txt
cat premeasure_grants.txt
```
**확인할 점:**
- [00-overview.md의 단계별 필요 권한](00-overview.md#단계별-필요-권한) 표와 비교합니다.
- 권한이 없는 작업은 관리자 계정으로 실행할지, 작업 시간 동안만 권한을 받을지 정합니다.
**결과 (2026-09-15):** `GRANT SELECT, ALTER ON chocomae.*`만 있습니다. 중복 삭제(03-0-3), `SET GLOBAL`(02-1, 05), `mysql.slow_log` 조회(04-5, 07)는 관리자 계정으로 실행해야 합니다.
**임시 권한 부여 후 (2026-09-15, `premeasure_grants_after.txt`):** SUPER, 최고기록 테이블 2개 INSERT·DELETE, `mysql.slow_log` SELECT 추가. 05단계에서 회수합니다.
---
## 1-1. 테이블·인덱스 크기
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT TABLE_NAME,
TABLE_ROWS AS approx_rows,
ROUND(DATA_LENGTH / 1024 / 1024, 1) AS data_mb,
ROUND(INDEX_LENGTH / 1024 / 1024, 1) AS index_mb
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = 'chocomae'
ORDER BY DATA_LENGTH DESC;" > premeasure_table_sizes.txt
cat premeasure_table_sizes.txt
```
**저장할 수치:**
- `best_record` data_mb, index_mb
- `typing_exam_record` data_mb, index_mb
> `TABLE_ROWS`는 InnoDB 추정치라 실제 행 수와 몇 % 차이가 날 수 있습니다.
---
## 1-2. 월별 적재량 (증가 속도)
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT DATE_FORMAT(RecordDateTime, '%Y-%m') AS ym, COUNT(*) AS cnt
FROM best_record
GROUP BY ym
ORDER BY ym;" > premeasure_monthly_load.txt
cat premeasure_monthly_load.txt
```
**확인할 점:**
- 최근 3개월 증가 추이
- 월 평균 증가량
- 마지막 달은 측정일까지의 값이므로 평균에서 제외
---
## 1-3. 대표 쿼리 기준값 (EXPLAIN)
### 1-3-1. 기록이 많은 선생님·앱 찾기
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT MaestroID, AppID, COUNT(*) AS cnt
FROM best_record
WHERE RecordDateTime >= NOW() - INTERVAL 30 DAY
GROUP BY MaestroID, AppID
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 5;" > premeasure_top_maestro_app.txt
cat premeasure_top_maestro_app.txt
```
**결과 (2026-09-15):**
```
MaestroID AppID cnt
181 21 1089
181 1 591
389 103 562
...
```
→ 다음 단계에서 MaestroID=181, AppID=21을 사용합니다.
---
### 1-3-2. 일간 랭킹 쿼리 EXPLAIN
위에서 나온 MaestroID, AppID를 사용하세요:
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -N -r -e "
EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT BR.PlayerID, U.Name, MAX(BR.BestRecord) AS HighScore
FROM best_record BR, player U
WHERE BR.MaestroID = 181
AND BR.PlayerID = U.PlayerID
AND YEAR(BR.RecordDateTime) = YEAR(NOW())
AND MONTH(BR.RecordDateTime) = MONTH(NOW())
AND DAYOFMONTH(BR.RecordDateTime) = DAYOFMONTH(NOW())
AND BR.AppID = 21
GROUP BY BR.PlayerID
ORDER BY MAX(BR.BestRecord) DESC;" > premeasure_explain_daily_ranking.json
cat premeasure_explain_daily_ranking.json
```
> `-N`(열 이름 생략)과 `-r`(이스케이프 없이 출력)이 없으면 파일 첫 줄에 `EXPLAIN` 헤더가 붙고 줄바꿈이 `\n` 글자로 저장되어 올바른 JSON이 되지 않습니다.
**확인할 점:** MariaDB JSON에서는 `type`이 아니라 `access_type` 필드를 봅니다.
| 필드 | 의미 | 나쁜 값 | 운영 측정값 (2026-09-15) |
|---|---|---|---|
| `access_type` | 접근 방식 | `ALL` (전체 스캔) | `index_merge` |
| `key` 또는 `index_merge` | 사용한 인덱스 | 없음 | `MaestroID` ∩ `AppID` |
| `rows` | 검사 예상 행 수 | 전체 행 수에 가까움 | 10,100 |
> 운영에는 `MaestroID`, `AppID` 단일 인덱스가 있어 전체 스캔은 아닙니다. 하지만 날짜 조건은 인덱스로 거르지 못해 10,100행을 하나씩 확인합니다. 복합 인덱스 `(MaestroID, AppID, RecordDateTime)`로 이 수를 해당 날짜의 실제 기록 수 수준으로 줄이는 것이 목표입니다.
---
## 1-4. Slow Query Log 현재 설정 저장
> 설정 변경(`SET GLOBAL`)은 SUPER 권한이 필요하고 운영에 영향을 주므로, 여기서는 **현재 값만 저장**합니다. 켜는 작업은 02단계 2-1에서, 원래 값 복원은 05단계에서 이 파일을 보고 합니다.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN
('slow_query_log', 'long_query_time', 'log_output',
'log_queries_not_using_indexes', 'slow_query_log_file');" > premeasure_slow_log_settings.txt
cat premeasure_slow_log_settings.txt
```
> 이전 버전 문서의 1-4(`SET GLOBAL ...`)를 이미 성공적으로 실행했다면 저장된 값은 원래 값이 아닙니다. MariaDB 기본값은 `slow_query_log=OFF`, `long_query_time=10`, `log_output=FILE`입니다. 서버 설정 파일의 값을 확인해 05단계 복원에 사용하세요.
**결과 (2026-09-15):** `slow_query_log=ON`, `long_query_time=3`, `log_output=FILE`, `log_queries_not_using_indexes=OFF`, 로그 파일 `/var/log/mysql/mariadb-slow.log`
> 이전 버전 1-4의 `SET GLOBAL`은 적용되지 않았습니다 (SUPER 권한 없음. 적용됐다면 `long_query_time=1`, `log_output=TABLE`). 따라서 위 값이 05단계에서 복원할 원래 값입니다.
---
## 1-5. 최고기록 테이블 중복 점검
### 1-5-1. 중복 상위 10개 (완료)
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
-- app_highest_record 중복 확인
SELECT MaestroID, PlayerID, AppID, COUNT(*) AS cnt
FROM app_highest_record
GROUP BY MaestroID, PlayerID, AppID
HAVING cnt > 1
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 10;" > premeasure_app_highest_duplicates.txt
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
-- typing_exam_highest_record 중복 확인
SELECT MaestroID, PlayerID, WritingID, COUNT(*) AS cnt
FROM typing_exam_highest_record
GROUP BY MaestroID, PlayerID, WritingID
HAVING cnt > 1
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 10;" > premeasure_exam_highest_duplicates.txt
echo "=== app_highest_record 중복 ===" && cat premeasure_app_highest_duplicates.txt
echo "=== typing_exam_highest_record 중복 ===" && cat premeasure_exam_highest_duplicates.txt
```
> 결과가 없으면 `-e` 모드는 열 이름도 출력하지 않아 **빈 파일**이 됩니다. 에러는 파일이 아니라 터미널에 표시되므로, 에러 없이 빈 파일이면 중복 0건입니다.
**결과 (2026-09-15):** app_highest_record는 상위 10개 조합이 각 17~33행, typing_exam_highest_record는 0건.
### 1-5-2. 전체 중복 개수
`LIMIT 10`이라 위 결과만으로는 삭제할 행 수를 알 수 없습니다.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT COUNT(*) AS dup_groups, SUM(cnt - 1) AS rows_to_delete
FROM (SELECT COUNT(*) AS cnt FROM app_highest_record
GROUP BY MaestroID, PlayerID, AppID HAVING cnt > 1) t;" > premeasure_app_highest_dup_count.txt
cat premeasure_app_highest_dup_count.txt
```
**확인할 점:**
- `dup_groups`: 중복이 있는 조합 수
- `rows_to_delete`: 조합마다 1행만 남길 때 지워지는 행 수 → 03단계 3-0에서 실제 삭제 행 수와 비교
**결과 (2026-09-15):** `dup_groups` 4,823 / `rows_to_delete` 8,795 (app_highest_record 약 23만 행의 약 3.8%)
**중복이 있으면:**
- 03-add-indexes.md 3-0에서 UNIQUE 키 추가 전에 **점수 기준으로** 정리합니다.
---
## 1-6. 측정 결과 기록
모든 측정값을 [result/premeasure_summary.txt](result/premeasure_summary.txt)에 정리했습니다.
> 이전 버전의 `cat > premeasure_summary.txt << 'EOF'` 명령은 채워 둔 요약을 빈 양식으로 덮어쓰므로 삭제했습니다.
---
## 다음 단계
✅ 사전 측정 완료 → **02-baseline.md로 이동**
(사전 측정 수치는 모두 `result/`의 txt/json 파일에 저장되어 있습니다)
doc/plan/db/260915-improve-production/02-baseline.md
+377
View File
@@ -0,0 +1,377 @@
# 02단계: 개선 전 성능 측정 (베이스라인)
> 인덱스 추가 전 EXPLAIN과 실행 시간을 측정해 개선 효과의 기준점을 만듭니다.
> 04단계에서 **같은 스크립트, 같은 쿼리, 같은 시각**으로 다시 측정해 비교합니다.
모든 명령은 `result/` 디렉터리에서 실행합니다.
```bash
cd doc/plan/db/260915-improve-production/result
```
---
## 측정 방식
| 원칙 | 이유 |
|---|---|
| 02와 04가 같은 쿼리 파일(`queries/*.sql`)을 실행 | 쿼리가 다르면 실행 시간을 비교할 수 없음 |
| `NOW()` 대신 **지난달의 시각을 고정** (`params.sql`) | 새벽 작업 시간에는 현재 시각의 기록이 거의 없음. 지난달 데이터는 02와 04 사이에 바뀌지 않아 결과 행 수까지 비교 가능 |
| 같은 조건을 **함수형**과 **범위형** 두 가지로 측정 | 인덱스만의 효과(함수형)와 인덱스 + 쿼리 수정 효과(범위형)를 나눠 확인 |
| 쿼리 묶음을 2회 실행해 **2회차** 값 사용 | 1회차에는 디스크에서 페이지를 읽는 시간이 섞임 |
| `SQL_NO_CACHE` | 쿼리 캐시 결과로 시간이 왜곡되지 않게 함 |
| 쿼리 파일 | 조건 | 형태 |
|---|---|---|
| `q1_hour_func.sql` | 특정 1시간 기록 | `DATE()`, `HOUR()` 함수 (수정 전 코드 형태) |
| `q2_hour_range.sql` | 특정 1시간 기록 | 범위 조건 (Stage에서 수정한 코드 형태) |
| `q3_day_func.sql` | 일간 랭킹 | `YEAR()`, `MONTH()`, `DAYOFMONTH()` 함수 |
| `q4_day_range.sql` | 일간 랭킹 | 범위 조건 |
| `q5_month_func.sql` | 월간 랭킹 | `YEAR()`, `MONTH()` 함수 |
| `q6_month_range.sql` | 월간 랭킹 | 범위 조건 |
---
## 2-0. 측정 기준 시각 정하기
MaestroID 181 · AppID 21의 **지난달** 기록 중 가장 많은 시간대를 찾습니다.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT DATE(RecordDateTime) AS day, HOUR(RecordDateTime) AS hour, COUNT(*) AS cnt
FROM best_record
WHERE MaestroID = 181 AND AppID = 21
AND RecordDateTime >= CAST(DATE_FORMAT(NOW() - INTERVAL 1 MONTH, '%Y-%m-01') AS DATETIME)
AND RecordDateTime < CAST(DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-01') AS DATETIME)
GROUP BY day, hour
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 5;" > baseline_pick_time.txt
cat baseline_pick_time.txt
```
첫 번째 행의 `day`와 `hour`로 `params.sql`을 만듭니다. **아래 값은 예시이니 반드시 바꾸세요.**
```bash
cat > params.sql << 'EOF'
SET @maestro = 181, @app = 21, @day = '2026-08-20', @hour = 14;
EOF
cat params.sql
```
> 04단계가 끝날 때까지 `params.sql`을 바꾸지 마세요.
---
## 2-1. Slow Query Log 켜기 (SUPER 권한)
> `SET GLOBAL`은 SUPER 권한이 필요합니다. 2026-09-15에 `jisangs` 계정에 임시 부여했으므로 jisangs로 실행하면 됩니다 (`mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae`로 접속 후 아래 SQL 실행). 운영의 원래 값은 `slow_query_log=ON`, `long_query_time=3`, `log_output=FILE`이며(01 1-4), 05단계에서 이 값으로 복원합니다.
```sql
SET GLOBAL log_output = 'FILE,TABLE';
SET GLOBAL long_query_time = 0.5;
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN
('slow_query_log', 'long_query_time', 'log_output', 'log_queries_not_using_indexes');
```
- `log_output = 'FILE,TABLE'`: 기존 파일 로그(`/var/log/mysql/mariadb-slow.log`)는 유지하면서 04단계에서 `mysql.slow_log` 테이블로 조회할 수 있게 합니다.
- `long_query_time`은 **새 연결부터** 적용됩니다. PHP는 요청마다 새로 연결하므로 바로 반영됩니다.
- ⚠️ `log_queries_not_using_indexes`는 켜지 마세요. 인덱스를 쓰지 않는 모든 쿼리가 실행 시간과 상관없이 기록되어 `mysql.slow_log`가 빠르게 커집니다.
---
## 2-2. 측정 파일 만들기
### 측정 쿼리 6개
> 쿼리 파일은 반드시 `SELECT`로 시작해야 합니다. 스크립트가 앞에 `EXPLAIN FORMAT=JSON `을 붙여 실행하므로 주석을 넣지 마세요.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mkdir -p queries
cat > queries/q1_hour_func.sql << 'EOF'
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, BestRecord, RecordDateTime
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND DATE(RecordDateTime) = @day
AND HOUR(RecordDateTime) = @hour
ORDER BY RecordDateTime, PlayerID;
EOF
cat > queries/q2_hour_range.sql << 'EOF'
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, BestRecord, RecordDateTime
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND RecordDateTime >= CAST(@day AS DATETIME) + INTERVAL @hour HOUR
AND RecordDateTime < CAST(@day AS DATETIME) + INTERVAL (@hour + 1) HOUR
ORDER BY RecordDateTime, PlayerID;
EOF
cat > queries/q3_day_func.sql << 'EOF'
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND YEAR(RecordDateTime) = YEAR(@day)
AND MONTH(RecordDateTime) = MONTH(@day)
AND DAYOFMONTH(RecordDateTime) = DAYOFMONTH(@day)
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
EOF
cat > queries/q4_day_range.sql << 'EOF'
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND RecordDateTime >= CAST(@day AS DATETIME)
AND RecordDateTime < CAST(@day AS DATETIME) + INTERVAL 1 DAY
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
EOF
cat > queries/q5_month_func.sql << 'EOF'
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND YEAR(RecordDateTime) = YEAR(@day)
AND MONTH(RecordDateTime) = MONTH(@day)
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
EOF
cat > queries/q6_month_range.sql << 'EOF'
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND RecordDateTime >= CAST(DATE_FORMAT(@day, '%Y-%m-01') AS DATETIME)
AND RecordDateTime < CAST(DATE_FORMAT(@day, '%Y-%m-01') AS DATETIME) + INTERVAL 1 MONTH
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
EOF
ls queries/
```
### 측정 스크립트
비밀번호를 한 번만 입력받아 EXPLAIN 6개와 실행 시간을 모두 측정합니다. 비밀번호는 파일이나 명령 인자로 남지 않습니다.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
cat > run_measure.sh << 'EOF'
#!/bin/zsh
# 02·04단계 공통 측정 스크립트
# 사용법: zsh run_measure.sh baseline (02단계, 인덱스 추가 전)
# zsh run_measure.sh after (04단계, 인덱스 추가 후)
PREFIX=$1
if [[ $PREFIX != baseline && $PREFIX != after ]]; then
echo "사용법: zsh run_measure.sh baseline|after" >&2; exit 1
fi
cd "${0:A:h}" || exit 1
printf "Enter password: "; read -rs DBPW; echo
db() {
mariadb --defaults-extra-file=<(printf '[client]\npassword="%s"\n' "$DBPW") \
-h chocomae.jinaju.com -u jisangs chocomae "$@"
}
# 1) EXPLAIN: 쿼리마다 JSON 파일 1개
for q in queries/*.sql; do
out="${PREFIX}_explain_${q:t:r}.json"
{ cat params.sql; printf 'EXPLAIN FORMAT=JSON '; cat "$q"; } | db -N -r > "$out" \
|| { echo "EXPLAIN 실패: $q" >&2; exit 1; }
echo "저장: $out"
done
# 2) 실행 시간: 같은 쿼리 묶음을 2회 실행 (2회차 값 사용)
for round in 1 2; do
{ cat params.sql
for q in queries/*.sql; do
echo "SELECT '=== round ${round}: ${q:t:r} ===' AS msg;"
cat "$q"
done
} | db -vvv || { echo "실행 시간 측정 실패" >&2; exit 1; }
done > "${PREFIX}_perf.txt"
echo "저장: ${PREFIX}_perf.txt"
# 3) 요약: 쿼리 이름 / 결과 행 수 / 실행 시간 (2회차)
echo
grep -E '^\| === |rows? in set|Empty set' "${PREFIX}_perf.txt" | paste - - - | grep 'round 2' \
| sed -E 's/\| === round 2: (.*) === \|/\1/; s/\t1 row in set \([0-9.]+ sec\)//'
EOF
```
### EXPLAIN 요약 스크립트
EXPLAIN JSON에서 `access_type`, 사용 인덱스, `rows`만 뽑아 한 줄씩 보여줍니다.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
cat > summarize_explain.py << 'EOF'
# 사용법: python3 summarize_explain.py baseline [after]
import glob
import json
import sys
def find_table(node):
if isinstance(node, dict):
if isinstance(node.get("table"), dict):
return node["table"]
children = node.values()
elif isinstance(node, list):
children = node
else:
return None
for child in children:
found = find_table(child)
if found:
return found
return None
def keys_of(node):
if isinstance(node, dict):
for k, v in node.items():
if k == "key":
yield v
else:
yield from keys_of(v)
elif isinstance(node, list):
for v in node:
yield from keys_of(v)
for prefix in sys.argv[1:]:
for path in sorted(glob.glob(f"{prefix}_explain_*.json")):
with open(path, encoding="utf-8") as f:
table = find_table(json.load(f))
key = table.get("key") or " ∩ ".join(keys_of(table.get("index_merge", {}))) or "-"
print(f"{path:40} access_type={str(table.get('access_type')):12} key={key:28} rows={table.get('rows')}")
EOF
```
---
## 2-3. 베이스라인 측정 실행
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
zsh run_measure.sh baseline
```
**출력 예 (숫자는 예시):**
```
Enter password:
저장: baseline_explain_q1_hour_func.json
...
저장: baseline_explain_q6_month_range.json
저장: baseline_perf.txt
q1_hour_func 38 rows in set (0.052 sec)
q2_hour_range 38 rows in set (0.049 sec)
q3_day_func 21 rows in set (0.061 sec)
q4_day_range 21 rows in set (0.058 sec)
q5_month_func 96 rows in set (0.410 sec)
q6_month_range 96 rows in set (0.395 sec)
```
**확인할 점:**
- 함수형과 범위형 짝(q1↔q2, q3↔q4, q5↔q6)의 **결과 행 수가 같아야** 합니다. 다르면 범위 조건이 잘못된 것이니 03단계로 가지 말고 원인을 확인하세요.
- `Empty set`이면 그 시각에 기록이 없는 것이니 2-0에서 다른 시각을 고르세요.
- 비밀번호를 틀리면 `Access denied`와 함께 멈춥니다. 다시 실행하세요.
---
## 2-4. EXPLAIN 요약
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
python3 summarize_explain.py baseline | tee baseline_explain_summary.txt
```
**운영 예상:** 01단계 사전 측정처럼 `index_merge`(MaestroID ∩ AppID)나 단일 인덱스 접근이 나오고, `rows`는 수천~1만 행 수준입니다. 전체 스캔(`ALL`)이 아닐 수 있으니 나온 값을 그대로 기준값으로 기록하세요.
---
## 2-4-1. 서버 측 실행 시간 (ANALYZE)
2-3의 실행 시간은 Mac ↔ AWS 네트워크 왕복이 포함된 클라이언트 시간입니다. 서버가 쿼리를 처리한 시간(`r_total_time_ms`)을 따로 기록해 두면 네트워크 영향 없이 비교할 수 있습니다.
> 운영 측정 (2026-09-15): 클라이언트 시간 약 90ms 중 서버 처리 시간이 약 75ms였습니다. 6개 쿼리 모두 `index_merge`로 1만여 행을 읽기 때문입니다. `ANALYZE`는 쿼리를 실제로 실행하지만 조회(SELECT)만 하므로 데이터는 바뀌지 않습니다.
**요약 스크립트 만들기:**
```bash
cat > summarize_analyze.py << 'EOF'
# 사용법: python3 summarize_analyze.py baseline [after]
import json
import sys
decoder = json.JSONDecoder()
for prefix in sys.argv[1:]:
text = open(f"{prefix}_analyze.txt", encoding="utf-8").read()
names = [line.split("=== ")[1].split(" ===")[0] for line in text.splitlines() if line.startswith("=== ")]
docs, pos = [], 0
while True:
start = text.find("{", pos)
if start < 0:
break
doc, pos = decoder.raw_decode(text, start)
docs.append(doc)
for name, doc in zip(names, docs):
block = doc["query_block"]
print(f"{prefix:8} {name:16} server_time_ms={block.get('r_total_time_ms')}")
EOF
```
**측정 (비밀번호 한 번 입력):**
```bash
{ cat params.sql
for q in queries/*.sql; do
echo "SELECT '=== ${q:t:r} ===';"
printf 'ANALYZE FORMAT=JSON '
cat "$q"
done
} | mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -N -r > baseline_analyze.txt
python3 summarize_analyze.py baseline | tee baseline_analyze_summary.txt
```
---
## 2-5. 결과 기록
**파일로 저장된 결과:**
```
params.sql, queries/*.sql ← 04단계에서 그대로 재사용 (수정 금지)
run_measure.sh, summarize_explain.py ← 04단계에서 그대로 재사용
baseline_pick_time.txt ← 측정 기준 시각 선정 근거
baseline_explain_q*.json (6개) ← EXPLAIN 결과
baseline_explain_summary.txt ← EXPLAIN 요약
baseline_perf.txt ← 실행 시간 (-vvv 전체 출력, 네트워크 포함)
summarize_analyze.py ← 04단계에서 그대로 재사용
baseline_analyze.txt ← ANALYZE 결과 (서버 측 실행 통계)
baseline_analyze_summary.txt ← 서버 측 실행 시간 요약
```
2-3 요약과 2-4 결과는 04단계 4-4의 `comparison.txt`에 옮겨 적습니다.
---
## 다음 단계
✅ 베이스라인 측정 완료 → **03-add-indexes.md로 이동**
doc/plan/db/260915-improve-production/03-add-indexes.md
+302
View File
@@ -0,0 +1,302 @@
# 03단계: 중복 정리 + 인덱스 추가
> 온라인 DDL로 서비스 중단 없이 인덱스를 추가합니다. UNIQUE 키를 넣기 전에 최고기록 테이블의 중복을 정리합니다.
모든 명령은 `result/` 디렉터리에서 실행합니다.
---
## 3-0. 중복 데이터 정리 (필수)
> UNIQUE 키 추가 전에 `app_highest_record`의 중복을 정리합니다. `typing_exam_highest_record`는 01단계에서 중복 0건이라 확인만 합니다.
### 왜 점수 기준으로 남기나
- 중복은 같은 학생의 결과 저장 요청이 동시에 들어올 때 생깁니다. `src/web/server/record/update_result_record.php`는 "조회 → 없으면 INSERT"와 "DELETE → INSERT"를 트랜잭션 없이 실행하므로 두 요청이 모두 INSERT할 수 있습니다.
- 그래서 **가장 최근 행이 최고 점수라는 보장이 없습니다.** 이전 버전 문서처럼 `MAX(ID)`를 남기면 최고기록이 낮아질 수 있습니다.
- 좋은 기록의 기준은 [util_app.php](../../../../src/web/server/lib/util_app.php)의 `is_highest_record_prefer_app()`을 따릅니다. **AppID 105는 낮은 점수**, 나머지 앱은 **높은 점수**가 좋은 기록입니다. 점수가 같으면 최근 행(ID가 큰 행)을 남깁니다.
- `typing_exam_highest_record`는 높은 점수가 좋은 기록입니다 (`update_typing_exam_record.php`).
### UNIQUE 키 추가 후 앱 동작
- 같은 조합의 INSERT가 또 들어오면 `ERROR 1062 Duplicate entry`로 거부되어 중복이 더 생기지 않습니다.
- PHP 7.3 mysqli는 기본 설정에서 예외를 던지지 않고 `execute()`가 false만 반환하므로 **화면이 멈추지 않습니다.** 먼저 저장된 행이 남습니다.
- 드물게 동시에 저장한 두 기록 중 덜 좋은 기록이 남을 수 있습니다 (지금은 같은 상황에서 중복 행이 생깁니다).
### 3-0-1. 중복 규모 확인
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT COUNT(*) AS dup_groups, SUM(cnt - 1) AS rows_to_delete
FROM (SELECT COUNT(*) AS cnt FROM app_highest_record
GROUP BY MaestroID, PlayerID, AppID HAVING cnt > 1) t;" > dedupe_before_count.txt
cat dedupe_before_count.txt
```
`rows_to_delete` 값을 메모합니다. 3-0-2 백업 행 수, 3-0-3 삭제 행 수와 같아야 합니다. (01단계 측정: 4,823조합 / 8,795행. 작업 당일에는 조금 늘어날 수 있습니다)
### 3-0-2. 삭제 대상 행 백업
삭제할 행만 INSERT 문으로 저장합니다. 되돌릴 때 06단계에서 이 파일을 실행합니다. (SELECT 권한만 필요)
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb-dump -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p \
--single-transaction --no-create-info --skip-triggers --no-tablespaces --skip-add-locks \
--where="AppHighestRecordID IN (SELECT AppHighestRecordID FROM (SELECT AppHighestRecordID, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY MaestroID, PlayerID, AppID ORDER BY CASE WHEN AppID = 105 THEN HighestRecord ELSE -HighestRecord END, AppHighestRecordID DESC) AS rn FROM app_highest_record) ranked WHERE rn > 1)" \
chocomae app_highest_record > backup_app_highest_dup_rows.sql
echo "백업한 행 수: $(grep -c '^(' backup_app_highest_dup_rows.sql)"
```
**확인할 점:** 백업한 행 수 = 3-0-1의 `rows_to_delete`
### 3-0-3. 중복 삭제 (DELETE 권한 — jisangs에 임시 부여됨)
> 3-2 인덱스 추가 **직전**에 실행하세요. 삭제 후 UNIQUE 키가 생기기 전까지 새 중복이 생길 수 있습니다.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -vvv << 'EOF' | tee dedupe_result.txt
DELETE AHR FROM app_highest_record AHR
JOIN (
SELECT AppHighestRecordID FROM (
SELECT AppHighestRecordID,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY MaestroID, PlayerID, AppID
ORDER BY CASE WHEN AppID = 105 THEN HighestRecord ELSE -HighestRecord END,
AppHighestRecordID DESC
) AS rn
FROM app_highest_record
) ranked
WHERE rn > 1
) dup ON dup.AppHighestRecordID = AHR.AppHighestRecordID;
SELECT 'app_highest_record' AS table_name,
COUNT(*) AS total_rows,
COUNT(DISTINCT MaestroID, PlayerID, AppID) AS unique_combos
FROM app_highest_record;
SELECT 'typing_exam_highest_record' AS table_name,
COUNT(*) AS total_rows,
COUNT(DISTINCT MaestroID, PlayerID, WritingID) AS unique_combos
FROM typing_exam_highest_record;
EOF
```
**확인할 점:**
- DELETE 결과 `Query OK, N rows affected`의 N = 3-0-1의 `rows_to_delete`
- 두 테이블 모두 `total_rows` = `unique_combos` (중복 없음)
> `typing_exam_highest_record`에서 `total_rows` ≠ `unique_combos`이면, 3-0-2와 같은 방식으로 백업한 뒤 아래 SQL로 정리합니다 (높은 점수, 같으면 최근 행을 남김).
>
> ```sql
> DELETE TEHR FROM typing_exam_highest_record TEHR
> JOIN (
> SELECT TypingExamHighestRecordID FROM (
> SELECT TypingExamHighestRecordID,
> ROW_NUMBER() OVER (
> PARTITION BY MaestroID, PlayerID, WritingID
> ORDER BY HighestRecord DESC, TypingExamHighestRecordID DESC
> ) AS rn
> FROM typing_exam_highest_record
> ) ranked
> WHERE rn > 1
> ) dup ON dup.TypingExamHighestRecordID = TEHR.TypingExamHighestRecordID;
> ```
---
## 3-1. 인덱스 추가 SQL 준비
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
cat > add_indexes.sql << 'EOF'
-- best_record: 랭킹용
ALTER TABLE best_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_app_dt (MaestroID, AppID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- best_record: 히스토리/저장용
ALTER TABLE best_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_app_dt (MaestroID, PlayerID, AppID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- typing_exam_record
ALTER TABLE typing_exam_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_writing_dt (MaestroID, WritingID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
ALTER TABLE typing_exam_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_writing_dt (MaestroID, PlayerID, WritingID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- license_score
ALTER TABLE license_score
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_dt (MaestroID, PlayerID, ScoreDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- app_highest_record: UNIQUE 키
ALTER TABLE app_highest_record
ADD UNIQUE KEY IF NOT EXISTS uk_maestro_player_app (MaestroID, PlayerID, AppID),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- typing_exam_highest_record: UNIQUE 키
ALTER TABLE typing_exam_highest_record
ADD UNIQUE KEY IF NOT EXISTS uk_maestro_player_writing (MaestroID, PlayerID, WritingID),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
EOF
cat add_indexes.sql # 확인
```
> `IF NOT EXISTS`: 중간에 실패해 다시 실행해도 이미 만든 인덱스는 건너뜁니다 (`Note 1061 Duplicate key name`만 표시되고 에러는 아님).
---
## 3-2. 인덱스 추가 실행
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -vvv < add_indexes.sql | tee add_indexes_result.txt
```
**확인할 점:** ALTER 7개가 모두 `Query OK`로 끝남
**`Duplicate entry ... for key 'uk_...'` 에러가 나면:**
- 3-0 이후 새 중복이 생긴 것입니다. 에러가 난 지점에서 실행이 멈추고, 뒤의 ALTER는 실행되지 않습니다.
- 3-0-2(백업 파일 이름을 바꿔서)와 3-0-3을 다시 실행한 뒤 이 명령을 다시 실행하세요. 이미 만든 인덱스는 건너뜁니다.
### 진행 상황 모니터링 (다른 터미널)
**다른 터미널을 열어서 아래 명령어를 반복 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "SHOW PROCESSLIST;" | grep -E "ALTER|Query|State"
```
**자동 반복 실행 (선택사항):**
비밀번호는 처음에 한 번만 입력합니다. 10초마다 다시 묻지 않습니다. 비밀번호는 파일이나 명령 인자로 남기지 않고 메모리에만 두며, `Ctrl+C`로 멈추면 함께 사라집니다.
```bash
(
printf "Enter password: "; read -rs DBPW; echo
while true; do
clear
echo "=== $(date) === (종료: Ctrl+C)"
mariadb --defaults-extra-file=<(printf '[client]\npassword="%s"\n' "$DBPW") \
-h chocomae.jinaju.com -u jisangs chocomae -e "SHOW PROCESSLIST;" \
| grep -E "ALTER|Query|State"
sleep 10
done
)
```
> `--defaults-extra-file`은 반드시 첫 번째 옵션이어야 합니다. 비밀번호를 틀리면 매번 `Access denied`가 출력되니 `Ctrl+C`로 멈추고 다시 실행하세요.
>
> PROCESS 권한이 없으면 `SHOW PROCESSLIST`에는 내 계정의 연결만 보입니다. ALTER는 같은 `jisangs` 계정으로 실행하므로 보입니다.
**나타날 메시지 (State 문구는 버전에 따라 다름):**
```
| 123 | jisangs | ... | chocomae | Query | 45 | ... | ALTER TABLE best_record ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_app_dt ... |
```
**완료되면:** ALTER TABLE 줄이 사라짐 ✅
---
## 3-3. 인덱스 생성 확인
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT TABLE_NAME, INDEX_NAME, NON_UNIQUE,
GROUP_CONCAT(COLUMN_NAME ORDER BY SEQ_IN_INDEX) AS cols
FROM information_schema.STATISTICS
WHERE TABLE_SCHEMA = 'chocomae'
AND INDEX_NAME IN ('idx_maestro_app_dt', 'idx_maestro_player_app_dt',
'idx_maestro_writing_dt', 'idx_maestro_player_writing_dt',
'idx_maestro_player_dt', 'uk_maestro_player_app', 'uk_maestro_player_writing')
GROUP BY TABLE_NAME, INDEX_NAME, NON_UNIQUE
ORDER BY TABLE_NAME, INDEX_NAME;" > add_indexes_check.txt
cat add_indexes_check.txt
```
**출력 예 (7행이어야 함):**
```
TABLE_NAME INDEX_NAME NON_UNIQUE cols
app_highest_record uk_maestro_player_app 0 MaestroID,PlayerID,AppID
best_record idx_maestro_app_dt 1 MaestroID,AppID,RecordDateTime
best_record idx_maestro_player_app_dt 1 MaestroID,PlayerID,AppID,RecordDateTime
license_score idx_maestro_player_dt 1 MaestroID,PlayerID,ScoreDateTime
typing_exam_highest_record uk_maestro_player_writing 0 MaestroID,PlayerID,WritingID
typing_exam_record idx_maestro_player_writing_dt 1 MaestroID,PlayerID,WritingID,RecordDateTime
typing_exam_record idx_maestro_writing_dt 1 MaestroID,WritingID,RecordDateTime
```
---
## 3-4. 쿼리 조건 수정 (선택: 인덱스 최대 활용)
> **중요:** 인덱스만으로도 성능이 개선되지만, 함수 기반 조건을 범위 조건으로 변경하면 **1,770배** 추가 성능 향상 가능 (스테이징 기준)
>
> 04단계는 함수형(q1·q3·q5)과 범위형(q2·q4·q6)을 모두 측정하므로, 운영에서도 인덱스만 적용했을 때와 쿼리까지 수정했을 때의 차이를 확인할 수 있습니다.
### 수정 대상 (7개 파일, 8+ 함수)
**꼭 필요한 파일:**
1. `src/web/server/record/app_ranking.php` (3개 함수)
2. `src/web/server/record/ranking_record_*.php` (3개 파일)
3. `src/web/server/record/history_record.php`
4. `src/web/php/db/typing_exam_collection.php` (8개 함수)
### 변경 예시
```sql
-- 변경 전 (인덱스 일부만 사용)
WHERE DATE(RecordDateTime) = DATE(NOW())
AND HOUR(RecordDateTime) = HOUR(NOW())
-- 변경 후 (인덱스 완전 활용)
WHERE RecordDateTime >= CAST(DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:00:00') AS DATETIME)
AND RecordDateTime < CAST(DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:00:00') AS DATETIME) + INTERVAL 1 HOUR
```
**자세한 변경 규칙:** [02-option1-index-and-query-rewrite.md section 3-3](../02-option1-index-and-query-rewrite.md)
### 수정 진행 상황 (Stage에서 완료됨)
- [x] ✅ Stage 서버에서 7개 파일 모두 수정 완료
- [x] ✅ 결과 동일성 검증 완료 (EXCEPT로 확인)
- [x] ✅ EXPLAIN 성능 개선 확인 (rows: 5,804 → 1, cost: 8.634 → 0.00488)
- [x] ⚠️ 후속 수정 (2026-09-15): 히스토리 쿼리 2곳(`history_record.php`, `typing_exam_collection.php` `getHistoryRecord()`)의 하한 조건 `>= DATE(?) - INTERVAL 7 DAY` 삭제 → "기록이 있는 최근 7일" 동작 복원. **운영 배포 코드에 반드시 포함** ([상세](../260915-improve-stage/result/FINAL-REPORT.md))
- [ ] Stage에서 히스토리 재검증 (8일보다 전 기록만 있는 학생으로 일반 앱·긴글의 시작·결과 화면 확인)
### Production 적용 방법
> **실제 적용 (2026-09-15):** 인덱스 추가(3-2) 직후, 04단계 측정 전에 애플리케이션(PHP, 화면) 코드도 운영에 배포했습니다. 04단계 측정 쿼리는 `queries/*.sql`을 직접 실행하므로 코드 배포의 영향을 받지 않습니다.
**Option A: 단계적 적용 (권장)**
1. 먼저 인덱스만 적용 (이 파일)
2. 1~2일 모니터링
3. 이후 코드 배포
**Option B: 한 번에 적용**
1. 인덱스 추가 + 코드 배포 동시 진행
2. 더 빠른 성능 향상
---
## 다음 단계
✅ 인덱스 추가 완료 → **04-verify.md로 이동**
doc/plan/db/260915-improve-production/04-verify.md
+151
View File
@@ -0,0 +1,151 @@
# 04단계: 개선 효과 검증
> 인덱스 추가 후 02단계와 **같은 스크립트, 같은 쿼리, 같은 시각**으로 다시 측정해 비교합니다.
모든 명령은 `result/` 디렉터리에서 실행합니다. `params.sql`, `queries/`는 02단계 그대로 두세요.
```bash
cd doc/plan/db/260915-improve-production/result
```
---
## 4-1. 측정 실행
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
zsh run_measure.sh after
```
`after_explain_q*.json` 6개와 `after_perf.txt`가 저장되고 요약이 출력됩니다.
---
## 4-2. EXPLAIN 비교
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
python3 summarize_explain.py baseline after | tee explain_summary.txt
```
**확인할 점:**
| 쿼리 | 기대 결과 |
|---|---|
| q2, q4, q6 (범위형) | `access_type` = `range`, 새 인덱스(`idx_maestro_app_dt` 또는 `idx_maestro_player_app_dt`) 사용, `rows`가 베이스라인보다 크게 감소 |
| q1, q3, q5 (함수형) | 새 인덱스를 써도 날짜 조건은 인덱스로 거르지 못해 `rows` 감소 폭이 작음 → 3-4 쿼리 수정이 필요한 이유 |
> 옵티마이저가 두 새 인덱스 중 어느 쪽을 고를지는 데이터 분포에 따라 다릅니다. 새 인덱스 중 하나를 쓰고 `rows`가 줄었으면 정상입니다.
---
## 4-3. 결과 행 수 비교
인덱스는 조회 결과를 바꾸지 않아야 합니다.
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
rowcount() {
grep -E '^\| === |rows? in set|Empty set' "$1" | paste - - - | grep 'round 2' \
| sed -E 's/ \([0-9.]+ sec\)//g'
}
diff <(rowcount baseline_perf.txt) <(rowcount after_perf.txt) && echo "결과 행 수 동일 ✅"
```
> `@day`가 지난달이라 02와 04 사이에 데이터가 거의 바뀌지 않습니다. 다르게 나오면 그 사이 선생님이 기록을 삭제했는지 확인하세요. (3-0 중복 정리는 `best_record`를 건드리지 않습니다)
---
## 4-4. 실행 시간 비교
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
timing() {
grep -E '^\| === |rows? in set|Empty set' "$1" | paste - - - | grep 'round 2' \
| sed -E 's/\| === round 2: (.*) === \|/\1/; s/\t1 row in set \([0-9.]+ sec\)//'
}
paste <(timing baseline_perf.txt) <(timing after_perf.txt | cut -f2) | tee timing_summary.txt
```
**출력 형식:** `쿼리 이름` · `베이스라인 행 수 (시간)` · `개선 후 행 수 (시간)`
4-2와 4-4-1 결과를 비교표에 옮깁니다.
```bash
cat > comparison.txt << 'EOF'
=== 성능 개선 효과 (운영 DB) ===
측정 기준: params.sql (MaestroID 181, AppID 21, @day ____, @hour ____)
| 쿼리 | access_type (전→후) | rows (전→후) | 서버 시간 ms (전→후, 4-4-1) |
|--------------------|---------------------|----------------|-------------------|
| q1 시간별 · 함수 | ____ → ____ | ____ → ____ | ____ → ____ |
| q2 시간별 · 범위 | ____ → ____ | ____ → ____ | ____ → ____ |
| q3 일간 · 함수 | ____ → ____ | ____ → ____ | ____ → ____ |
| q4 일간 · 범위 | ____ → ____ | ____ → ____ | ____ → ____ |
| q5 월간 · 함수 | ____ → ____ | ____ → ____ | ____ → ____ |
| q6 월간 · 범위 | ____ → ____ | ____ → ____ | ____ → ____ |
참고 (스테이징): rows 5,804 → 1, cost 8.63 → 0.004
참고 (운영 01 사전 측정): 일간 랭킹 index_merge, rows 10,100
결과 행 수 동일 (4-3): [ ] 예 [ ] 아니오
결론:
- 인덱스만의 효과 (q1·q3·q5): ____
- 인덱스 + 쿼리 수정 효과 (q2·q4·q6): ____
EOF
cat comparison.txt
```
---
## 4-4-1. 서버 측 실행 시간 비교 (ANALYZE)
4-4의 시간에는 네트워크 왕복(운영 측정 기준 약 15ms)이 포함됩니다. 02단계 2-4-1과 같은 방법으로 서버 처리 시간을 측정해 비교합니다. (베이스라인: 6개 모두 약 75~80ms)
```bash
{ cat params.sql
for q in queries/*.sql; do
echo "SELECT '=== ${q:t:r} ===';"
printf 'ANALYZE FORMAT=JSON '
cat "$q"
done
} | mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -N -r > after_analyze.txt
python3 summarize_analyze.py after | tee after_analyze_summary.txt
```
```bash
python3 summarize_analyze.py baseline after | tee analyze_summary.txt
```
---
## 4-5. Slow Query Log 확인 (`mysql.slow_log` SELECT 권한 필요)
**아래 명령어를 터미널에 복사-붙여넣기해서 실행하세요:**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT start_time, query_time, rows_examined, LEFT(sql_text, 120) AS sql_text
FROM mysql.slow_log
WHERE start_time >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR
ORDER BY query_time DESC
LIMIT 10;" > after_slow_log.txt
cat after_slow_log.txt
```
- 측정 스크립트의 쿼리도 0.5초를 넘으면 기록됩니다. 운영 앱 쿼리 중 느린 것이 남아 있는지 확인하세요.
- `log_output`에 `TABLE`이 없으면 이 테이블은 비어 있습니다 (02단계 2-1 참고).
---
## 다음 단계
✅ 개선 효과 검증 완료 → **05-checklist.md로 이동**
doc/plan/db/260915-improve-production/05-checklist.md
+100
View File
@@ -0,0 +1,100 @@
# 05단계: 최종 체크리스트
> 운영 서버 인덱스 적용 전후 모든 단계를 최종 확인합니다.
---
## 준비 단계
- [x] DB 백업 (전체 `mariadb-dump` → `backup_chocomae_full_20260915.sql.gz`, 로컬 복원 테스트 통과)
- [x] 운영 DB 현황 측정 (01-premeasure.md, 2026-09-15)
- [x] 계정 권한 확인 (01 1-0: `SELECT, ALTER`만 있음)
- [x] 작업 권한 임시 부여 (SUPER, 최고기록 테이블 2개 INSERT·DELETE, `mysql.slow_log` SELECT — `premeasure_grants_after.txt`)
- [x] Slow query log 원래 설정 저장 (01 1-4: ON, long_query_time=3, log_output=FILE)
- [x] app_highest_record 전체 중복 개수 확인 (01 1-5-2: 4,823조합, 삭제 대상 8,795행)
---
## 베이스라인 측정 (02-baseline.md)
- [x] 지난달 측정 기준 시각 선정, `params.sql` 작성
- [x] Slow query log 켜기 (jisangs 계정, `log_queries_not_using_indexes`는 켜지 않음)
- [x] `queries/` 6개, `run_measure.sh`, `summarize_explain.py` 작성
- [x] `zsh run_measure.sh baseline` 실행
- `baseline_explain_q*.json` 6개
- `baseline_perf.txt`
- [x] 확인: 함수형·범위형 짝(q1↔q2, q3↔q4, q5↔q6)의 결과 행 수가 같음
- [x] 기준값 기록: `baseline_explain_summary.txt` (운영은 ALL이 아니라 index_merge일 수 있음)
---
## 중복 정리·인덱스 추가 (03-add-indexes.md)
- [x] 3-0-1 중복 규모 확인 (`rows_to_delete` 메모)
- [x] 3-0-2 삭제 대상 행 백업 `backup_app_highest_dup_rows.sql` (백업 행 수 = `rows_to_delete`)
- [x] 3-0-3 중복 삭제 (`rows affected` = `rows_to_delete`)
- [x] 확인: 두 테이블 모두 `total_rows` = `unique_combos`
- [x] `add_indexes.sql` 준비
- [x] 인덱스 추가 실행 (`add_indexes_result.txt`, ALTER 7개 모두 `Query OK`)
- [x] ~~SHOW PROCESSLIST로 진행 상황 모니터링~~ 생략 (ALTER 7개 합계 약 12초)
- [x] 새 인덱스 7개 확인 (`add_indexes_check.txt`)
---
## 개선 효과 검증 (04-verify.md)
- [x] `zsh run_measure.sh after` 실행
- [x] 확인: 범위형 쿼리(q2, q4, q6)에서 `access_type` = `range`, 새 인덱스 사용
- [x] 확인: `rows`가 베이스라인보다 크게 감소
- [x] 확인: 결과 행 수가 베이스라인과 같음 (4-3)
- [x] 실행 시간 비교, `comparison.txt` 작성
- [x] Slow query log에서 느린 쿼리 확인 (`after_slow_log.txt`)
---
## 성공 기준
모두 체크되면 **운영 서버 적용 완료:**
- [x] 인덱스 7개 추가 성공
- [x] 범위형 쿼리가 새 인덱스를 사용 (`access_type` = `range`)
- [x] 쿼리 실행 시간 개선 확인
- [x] 스캔 행 수 대폭 감소
- [x] 결과 행 수 변화 없음
- [x] 서비스 정상 운영 (게임 결과 저장, 최고기록·랭킹·기록 화면) — 2026-09-15 운영에서 확인: 게임 결과 저장·최고기록, 시간·일·월 랭킹, 최근 7번 기록 화면, 타자 시험 순위와 기록
---
## 사후 작업
- [x] Slow query log 설정을 원래 값으로 복원 (jisangs 계정 — **SUPER 회수 전에** 실행, 2026-09-15 완료: ON / 3 / FILE / OFF)
```sql
-- 01 1-4에서 저장한 원래 값 (premeasure_slow_log_settings.txt)
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 3;
SET GLOBAL log_output = 'FILE';
```
- [x] 임시로 부여한 권한 회수 (관리자 계정, slow log 복원 후) — 2026-09-15 완료, `result/grants_after_revoke.txt`: `USAGE` + `SELECT, ALTER ON chocomae.*`만 남음
```sql
REVOKE DELETE, INSERT ON chocomae.app_highest_record FROM 'jisangs'@'182.217.174.221';
REVOKE DELETE, INSERT ON chocomae.typing_exam_highest_record FROM 'jisangs'@'182.217.174.221';
REVOKE SELECT ON mysql.slow_log FROM 'jisangs'@'182.217.174.221';
REVOKE SUPER ON *.* FROM 'jisangs'@'182.217.174.221';
-- 기대 결과: GRANT USAGE ... 와 GRANT SELECT, ALTER ON `chocomae`.* 두 줄만 남음
SHOW GRANTS FOR 'jisangs'@'182.217.174.221';
```
- [x] 임시 계정 `jisangs`@`182.217.174.221` 삭제 (2026-09-15, root 계정으로 `DROP USER`)
- ~~[ ] 같은 비밀번호를 쓰는 다른 계정 교체 (Gmail SMTP, Python 배치의 DB root 설정)~~ — 취소 (2026-09-15)
- ~~[ ] 팀원 통보 (작업 완료)~~ — 취소 (2026-09-15)
- [ ] 모니터링 (24시간)
- [ ] 문제 발생 시 롤백 준비 완료 (06-rollback.md)
- [ ] 사후 분석 (07-post-analysis.md)
---
**운영 서버 적용 완료!** ✅
doc/plan/db/260915-improve-production/06-rollback.md
+127
View File
@@ -0,0 +1,127 @@
# 06단계: 롤백 계획
> 문제 발생 시 인덱스를 삭제하고, 필요하면 중복 정리 전 상태로 되돌립니다.
>
> ⚠️ 작업용 `jisangs` 계정은 2026-09-15에 삭제했습니다. 이 문서의 `-u jisangs` 명령은 관리자 계정으로 바꿔 실행하세요.
모든 명령은 `result/` 디렉터리에서 실행합니다.
---
## 🚨 긴급 상황 대응
### 1. 진행 중인 ALTER 중단
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "SHOW PROCESSLIST;" | grep ALTER
# 첫 번째 열(Id)의 값을 넣어 실행
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "KILL QUERY <Id>;"
```
> 온라인 DDL을 중단하면 그 인덱스만 만들어지지 않고 테이블 데이터는 그대로입니다. 내 계정이 실행한 쿼리는 별도 권한 없이 중단할 수 있습니다.
### 2. 인덱스 삭제
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae << 'EOF'
-- 모든 인덱스 삭제
ALTER TABLE best_record DROP INDEX IF EXISTS idx_maestro_app_dt;
ALTER TABLE best_record DROP INDEX IF EXISTS idx_maestro_player_app_dt;
ALTER TABLE typing_exam_record DROP INDEX IF EXISTS idx_maestro_writing_dt;
ALTER TABLE typing_exam_record DROP INDEX IF EXISTS idx_maestro_player_writing_dt;
ALTER TABLE license_score DROP INDEX IF EXISTS idx_maestro_player_dt;
ALTER TABLE app_highest_record DROP INDEX IF EXISTS uk_maestro_player_app;
ALTER TABLE typing_exam_highest_record DROP INDEX IF EXISTS uk_maestro_player_writing;
EOF
```
> UNIQUE 키 2개는 성능과 무관하므로, 성능 문제로 롤백할 때는 남겨 두어도 됩니다. 남겨 두면 중복이 다시 생기지 않습니다.
---
## 중복 정리 되돌리기 (필요할 때만)
삭제한 행은 같은 조합의 **덜 좋은 기록**이라 보통 되돌릴 필요가 없습니다. 되돌려야 하면 UNIQUE 키를 먼저 삭제한 뒤 03단계 3-0-2의 백업 파일을 실행합니다. (INSERT 권한 — jisangs에 임시 부여됨)
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
ALTER TABLE app_highest_record DROP INDEX IF EXISTS uk_maestro_player_app;"
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae < backup_app_highest_dup_rows.sql
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SELECT COUNT(*) AS total_rows FROM app_highest_record;"
```
> 백업 파일은 원래 ID 그대로 INSERT하므로 기존 행과 충돌하지 않습니다. 복원 후 `total_rows`는 3-0-3 삭제 전 행 수(그 사이 새로 저장된 기록 제외)와 같아야 합니다.
---
## 전체 백업에서 복원 (최후의 수단)
운영 DB는 AWS RDS가 아니라 **EC2의 Docker MariaDB**입니다. 인덱스 문제는 DROP INDEX로 충분하므로 데이터 손상이 있을 때만 사용하세요. **백업 이후 저장된 게임 기록은 모두 사라집니다.**
### 방법 1: 덤프 파일 복원
```bash
# EC2 서버의 MariaDB 컨테이너 안에서 관리자 계정으로 실행
mariadb -u <관리자> -p chocomae < backup_2026-09-15.sql
```
### 방법 2: EBS 스냅샷 복원
1. AWS 콘솔 → EC2 → 스냅샷에서 작업 전 스냅샷 선택
2. 스냅샷으로 볼륨 생성 (EC2 인스턴스와 같은 가용 영역)
3. MariaDB 컨테이너 중지 → 기존 데이터 볼륨 분리 → 새 볼륨 연결·마운트
4. 컨테이너 시작 후 접속 확인
### 복제 상태 확인 (복제를 사용 중인 경우, 관리자 계정)
```sql
SHOW MASTER STATUS;
SHOW REPLICA STATUS\G
```
### 서비스 정상 확인
- 웹 서비스 접속 테스트
- 타이핑 게임 플레이 테스트 (결과 저장, 최고기록 표시)
- 랭킹 조회 테스트
---
## 문제 원인 분석
| 증상 | 원인 | 대응 |
|---|---|---|
| 인덱스 생성 실패 | 디스크 부족 | DROP INDEX + 디스크 정리 |
| `Duplicate entry ... for key 'uk_...'` | 3-0 이후 새 중복 발생 | 3-0-2·3-0-3 다시 실행 후 `add_indexes.sql` 재실행 (이미 만든 인덱스는 건너뜀) |
| 서비스 느려짐 | 옵티마이저가 새 인덱스를 잘못 선택, 통계 부정확 | `ANALYZE TABLE best_record;` (관리자) → 그래도 느리면 해당 인덱스 DROP |
| 최고기록 화면 값 이상 | 중복 정리 결과 | 백업 파일에서 해당 조합 확인, 필요하면 "중복 정리 되돌리기" |
| 복제 지연·오류 | 복제 서버에서 DDL 적용 중 또는 실패 | `SHOW REPLICA STATUS`로 확인 |
---
## 복구 후 확인
```bash
# 테이블 상태 확인
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u jisangs -p chocomae -e "
SHOW INDEXES FROM best_record;
SELECT COUNT(*) FROM best_record;
"
```
성능 확인은 `zsh run_measure.sh after`로 다시 측정해 `baseline_perf.txt`와 비교합니다. 기존 `after_*` 파일을 덮어쓰므로 먼저 다른 폴더로 옮기세요.
---
## 문제 발생 시 연락
- **팀 리더**: [연락처]
- **DBA**: [연락처]
- **운영팀**: [연락처]
---
**롤백은 최후의 수단입니다. 충분한 검토 후 신중하게 진행하세요.** ⚠️
doc/plan/db/260915-improve-production/07-post-analysis.md
+278
View File
@@ -0,0 +1,278 @@
# 07단계: 사후 분석 및 최적화
> 운영 서버 적용 후 실제 성능을 분석하고 추가 최적화를 검토합니다.
---
## 📊 실제 성능 측정 결과
### 운영 DB에서 측정한 개선율
`comparison.txt`(04단계)의 값을 옮겨 적었습니다 (2026-09-15). 6개 쿼리 전체 값은 [result/comparison.txt](result/comparison.txt)를 참고하세요.
| 항목 | 베이스라인 (02) | 개선 후 (04) | 개선율 | 상태 |
|---|---|---|---|---|
| **EXPLAIN rows (q2 시간별·범위)** | 10,103 | 22 | 459배 ⬇️ | [x] 확인 |
| **EXPLAIN rows (q4 일간·범위)** | 10,103 | 99 | 102배 ⬇️ | [x] 확인 |
| **EXPLAIN rows (q3 일간·함수)** | 10,103 | 5,851 | 1.7배 ⬇️ | [x] 확인 |
| **서버 처리 시간 (q4, ANALYZE)** | 75.2ms | 0.47ms | 161배 ⬇️ | [x] 확인 |
| **서버 처리 시간 (q3 일간·함수, ANALYZE)** | 75.3ms | 2.44ms | 31배 ⬇️ | [x] 확인 |
| **애플리케이션 느린 쿼리 (3초 이상)** | 0건 (slow log 전체 기간) | 0건 (9/16 하루) | - | [x] 확인 (04:00 백업 1건 외 기록 없음) |
> **slow log에 기록된 것은 모두 백업·작업 SQL이고, 애플리케이션 쿼리는 한 건도 없었습니다.**
> - 매일 04:00 약 5초: `best_record` 전체 SELECT (mysqldump 백업)
> - 9/7 17:44~18:07: 같은 백업 SELECT 반복 (백업 스크립트 작업일)
> - 9/15 23:04~23:09: 이번 작업의 전체 백업 덤프, 중복 DELETE, ALTER
>
> 앱 쿼리는 작업 전에도 3초를 넘지 않았으므로(측정 쿼리 서버 처리 시간 약 75ms), 이번 개선 효과는 이 지표가 아니라 04단계의 서버 처리 시간·검사 행 수로 판단합니다. 9/16 이후에도 04:00 백업 SELECT(약 5초, 전체 행을 읽으므로 인덱스와 무관)는 계속 기록되니 성능 저하로 오해하지 마세요.
>
> 원본: [result/slow_log_daily_before.txt](result/slow_log_daily_before.txt), [result/slow_log_entries_before.txt](result/slow_log_entries_before.txt)
> 참고: 01단계 사전 측정의 일간 랭킹(함수형)은 `index_merge`, rows 10,100이었습니다.
>
> MariaDB 10.11의 `EXPLAIN FORMAT=JSON`에는 cost 필드가 없어 스테이징의 cost 수치와 직접 비교할 수 없습니다. rows와 실행 시간으로 비교하고, 실제 실행 통계가 필요하면 `ANALYZE FORMAT=JSON <쿼리>`의 `r_rows`, `r_total_time_ms`를 사용하세요 (쿼리를 실제로 실행함).
### 저장된 파일
```
result/
├── premeasure_*.txt, premeasure_*.json ← 01 사전 측정
├── params.sql, queries/*.sql ← 02·04 공통 측정 쿼리
├── run_measure.sh, summarize_*.py ← 02·04 공통 측정 도구
├── baseline_explain_q*.json, baseline_perf.txt ← 02 EXPLAIN, 실행 시간
├── baseline_analyze.txt, baseline_*_summary.txt ← 02 서버 처리 시간
├── dedupe_before_count.txt, dedupe_result.txt ← 03 중복 정리
├── add_indexes.sql, add_indexes_*.txt ← 03 인덱스 추가
├── after_explain_q*.json, after_perf.txt ← 04 EXPLAIN, 실행 시간
├── after_analyze.txt, after_slow_log.txt ← 04 서버 처리 시간, slow log
├── explain_summary.txt, analyze_summary.txt ← 04 비교 요약
├── comparison.txt ← 04 비교표·결론
├── slow_log_daily_before.txt, slow_log_entries_*.txt ← 07 slow log 분석
├── peaktime/ ← 07 vmstat 원본 로그·스크립트
└── peaktime_vmstat_summary.txt ← 07 피크 시간대 비교
커밋 제외 (로컬에만 보관, 개인정보·비밀번호 해시 포함):
backup_chocomae_full_20260915.sql.gz, backup_app_highest_dup_rows.sql, *grants*.txt
```
---
## 🔍 성능 분석
### 피크 시간대 서버 상태 (vmstat, 12:50~15:00)
운영 서버 cron이 매일 12:50부터 `vmstat 10 780`을 기록합니다 (`chocomae-peaktime-monitoring.sh`). 9/14·9/15는 개선 전, 9/16은 개선 후입니다.
| 지표 (779샘플 평균) | 9/14 | 9/15 | 9/16 (개선 후) |
|---|---|---|---|
| CPU 사용 us+sy | 13.51% | 9.49% | **2.80%** |
| CPU 사용 p95 | 29% | 23% | **6%** |
| 누적 CPU 시간 (130분) | 1,052.8초 | 739.5초 | **217.9초** |
| us > 5 인 샘플 수 | 701 | 468 | **5** |
| 실행 대기 r ≥ 2 샘플 수 | 86 | 62 | **16** |
| 디스크 읽기 bi 평균 | 71.8 | 60.5 | **17.4** |
| 문맥 전환 cs 평균 (부하 지표) | 879 | 658 | 645 |
| 여유 메모리 free 평균 | 564MB | 433MB | 471MB |
| 피크 기록 수 (best_record) | 2,705건 | 1,947건 | 2,173건 |
| **기록 1,000건당 CPU** | 389.2초 | 379.8초 | **100.3초** |
- **부하는 비슷한데 CPU 사용량이 3.4배 줄었습니다.** 문맥 전환 수(cs)는 9/15 658 → 9/16 645로 거의 같은데, CPU 사용률은 9.49% → 2.80%입니다.
- 디스크 읽기(bi)도 3.5배 줄어, 인덱스로 읽는 페이지가 줄어든 것과 일치합니다.
- 메모리는 큰 변화가 없습니다.
원본과 계산 결과: [result/peaktime/](result/peaktime/), [result/peaktime_vmstat_summary.txt](result/peaktime_vmstat_summary.txt)
**사용자 수로 보정한 결과 (2026-09-16 확인):** 9/16은 9/15보다 기록이 약 12% 많았는데도 CPU는 3.4배 적게 썼습니다. 기록 1,000건당 CPU로 환산하면 **380초 → 100초로 약 3.8배 감소**했습니다. 개선 전 두 날(389.2초, 379.8초)의 값이 서로 비슷해 기준값으로 믿을 만합니다.
---
### 디스크 사용량 변화 (인덱스 추가 비용)
2026-09-16에 운영 DB에서 다시 측정했습니다. 01단계 측정값과 비교한 결과입니다.
| 테이블 | data_mb (전 → 후) | index_mb (전 → 후) | 인덱스 증가 |
|---|---|---|---|
| best_record | 72.5 → 73.5 | 72.1 → **143.2** | +71.1MB |
| app_highest_record | 16.5 → 16.5 | 15.8 → 21.3 | +5.5MB |
| typing_exam_record | 10.3 → 10.3 | 10.9 → 17.9 | +7.0MB |
| typing_exam_highest_record | 1.4 → 1.4 | 1.2 → 1.7 | +0.5MB |
**best_record 인덱스별 크기** (`mysql.innodb_index_stats`)
| 인덱스 | 크기 | 비고 |
|---|---|---|
| PRIMARY | 73.5MB | 데이터 본체 |
| `idx_maestro_player_app_dt` | 35.6MB | 이번에 추가 |
| `idx_maestro_app_dt` | 30.6MB | 이번에 추가 |
| PlayerID | 29.3MB | 기존, 외래키용 |
| AppID | 25.4MB | 기존, 외래키용 |
| MaestroID | 22.3MB | 기존, 외래키용 (새 인덱스로 대체 가능) |
- **인덱스로 늘어난 디스크는 약 79MB**입니다. best_record의 증가분 71.1MB 중 약 4.9MB는 같은 기간 기록이 7% 늘어난 몫이고, 나머지 66.2MB가 새 복합 인덱스 2개입니다.
- DB 전체 크기는 약 207MB → 292MB로 **약 41% 늘었습니다.** 성능과 맞바꾼 디스크 비용입니다.
- `app_highest_record`는 8,795행을 지웠는데도 `data_mb`가 그대로입니다. InnoDB가 삭제한 공간을 파일에서 반환하지 않고 새 행에 재사용하기 때문이며 정상입니다.
- **메모리 사용량은 줄지 않았습니다.** InnoDB 버퍼 풀은 시작할 때 정해진 크기를 확보하므로 쿼리가 빨라져도 사용량이 달라지지 않습니다. 대신 같은 캐시로 더 적은 데이터만 다루게 되어 디스크 읽기가 줄었습니다(위 vmstat `bi` 참고).
원본: [result/index_size_after.txt](result/index_size_after.txt)
---
## 📈 비즈니스 영향
| 지표 | 개선 전 | 개선 후 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 피크 시간 기록 수 (부하) | 1,947건 (9/15) | 2,173건 (9/16) | 12% 증가 |
| 평균 응답 시간 | 측정 안 함 (웹 서버 응답 시간 미기록) | - | - |
| 실패율 | 측정 안 함 | - | - |
| CPU 사용률 (피크 12:50~15:00) | 9.49% (9/15) | **2.80%** (9/16) | **3.4배 ⬇️** |
| 기록 1,000건당 CPU (부하 보정) | 379.8초 (9/15) | **100.3초** (9/16) | **3.8배 ⬇️** |
| 여유 메모리 (피크 평균) | 433MB (9/15) | 471MB (9/16) | 큰 변화 없음 |
---
## ✅ 성공 여부 판단
### 성공 기준
- [x] 범위형 쿼리(q2·q4·q6)의 rows가 베이스라인 대비 대폭 감소 (목표: 조회 기간의 실제 기록 수 수준) — 10,103 → 22 / 99 / 709
- [x] 애플리케이션 느린 쿼리(3초 이상) 없음 — 9/16 하루 동안 0건 (기록된 것은 04:00 백업 SELECT 1건뿐, [result/slow_log_entries_after.txt](result/slow_log_entries_after.txt))
- [x] 결과 행 수 변화 없음, 최고기록 화면 정상 — 04-3 diff 통과, 2026-09-15 운영 화면 확인
- [x] 서비스 가용성 100% 유지 — 온라인 DDL로 중단 없음, 9/15 작업 직후 운영 화면 확인, 9/16 피크 시간에 기록 2,173건 정상 저장
- [ ] 사용자 불만 없음 — 2026-09-16까지 접수된 문의 없음 (기간을 더 두고 확인)
### 결론
```
[x] 성공: 모든 기준 달성, 운영 정상화 (2026-09-16 판단)
[ ] 부분 성공: 대부분 달성, 모니터링 계속
[ ] 실패: 목표 미달, 추가 최적화 필요
```
**근거 요약**
- 서버 처리 시간: 범위형 쿼리 75~80ms → 0.26~2.50ms (32~292배), 함수형도 18~36배 단축
- 검사 행 수: 10,103 → 22 / 99 / 709
- 피크 시간 CPU: 기록 1,000건당 379.8초 → 100.3초 (3.8배 감소, 부하 12% 증가 상태에서)
- 조회 결과 행 수는 개선 전과 동일, 운영 화면 정상, 앱 느린 쿼리 0건
- 남은 확인: 사용자 문의 여부는 기간을 더 두고 관찰
---
## 🔧 추가 최적화 제안
### 단계별 추가 개선
#### **1단계: 쿼리 최적화 (안 1)**
- [x] 함수 제거 쿼리 적용 (03단계 3-4, Stage에서 수정 완료한 코드를 2026-09-15 운영 배포)
- [x] 효과: 같은 조건에서 함수형 대비 서버 처리 시간 q1→q2 8배, q3→q4 5배, q5→q6 1.7배 추가 단축 (04단계)
#### **2단계: 집계 테이블 도입 (안 2)**
- [ ] daily_best_record, daily_typing_exam_record 생성
- [ ] 예상 효과: 히스토리/랭킹 조회 극적 개선
#### **3단계: 아카이빙 (안 3)**
- [ ] 13개월 이전 기록 아카이빙
- [ ] 예상 효과: 테이블 크기 감소, 백업 시간 단축
- [ ] 참고: 월 적재량이 전년 대비 약 2.1배로 늘고 있음 (01 사전 측정)
#### **4단계: 애플리케이션 최적화 (안 5)**
- [ ] N+1 쿼리 제거
- [ ] SQL Injection 보안 강화
- [ ] 최고기록 저장을 `INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE`로 변경 (UNIQUE 키 활용, 동시 저장 시 더 좋은 기록 유지)
- [ ] 예상 효과: 동시 사용자 처리량 2~3배 향상
---
#### **5단계: 중복 인덱스 정리 (선택)**
- [ ] `best_record`의 `MaestroID` 단일 인덱스 삭제 검토 (22.3MB 회수)
- 새로 만든 `idx_maestro_app_dt`가 `MaestroID`로 시작하므로 외래키 제약도 충족하고 조회도 대체됩니다.
- `ALTER TABLE best_record DROP INDEX MaestroID, ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;`
- `AppID`, `PlayerID` 단일 인덱스는 각각 그 컬럼으로 시작하는 외래키가 있어 **삭제하면 안 됩니다.**
- [ ] `typing_exam_record` 등 다른 테이블에도 같은 정리 여지가 있는지 인덱스 목록 확인
- [ ] 스테이징에서 외래키 제약과 쿼리 계획을 먼저 확인한 뒤 운영 적용
---
## 📋 모니터링 계획
### 지속적 모니터링 (24시간 이후)
작업 후 slow query log는 원래 설정(`slow_query_log=ON`, `long_query_time=3`, `log_output=FILE`)으로 돌아갔고, 작업용 `jisangs` 계정은 삭제했습니다. 그래서 `mysql.slow_log` 테이블이 아니라 **MariaDB가 실행되는 서버(또는 컨테이너)의 slow log 파일**로 확인합니다.
작업 전후 모두 같은 기준(3초 이상)으로 기록되므로, 날짜별 건수를 그대로 비교할 수 있습니다.
> 2026-09-15 23:05~23:20에는 기준이 0.5초였고 작업 SQL(ALTER·DELETE)이 기록됐습니다. 9/15 건수에서 이 시간대는 제외하고 보세요.
**1. 날짜별 느린 쿼리 건수** (서버에서 root/sudo로 실행)
```bash
sudo awk '/^# Time:/ {d = substr($3, 1, 10)} /^# Query_time:/ {c[d]++} END {for (k in c) print k, c[k]}' \
/var/log/mysql/mariadb-slow.log | sort | tail -14
```
첫 열은 `# Time:` 줄의 날짜입니다 (형식에 따라 `260916` 또는 `2026-09-16`). 9/15 이전 며칠과 9/16 이후를 비교해 위 표의 "느린 쿼리 수"에 적습니다.
**2. 느린 쿼리 종류 상위 10개** (`mariadb-dumpslow`가 설치된 경우)
```bash
sudo mariadb-dumpslow -s c -t 10 /var/log/mysql/mariadb-slow.log
```
`best_record`, `typing_exam_record`의 날짜 조건 쿼리가 9/16 이후에도 나오는지 확인합니다. 나오면 03-4에서 수정하지 못한 쿼리가 남아 있는 것입니다. 백업 덤프의 `SELECT /*!40001 SQL_NO_CACHE */ ... FROM best_record`는 정상입니다.
> 운영 서버의 `mariadb-dumpslow`는 이 로그 중간에서 `Died at /usr/bin/mariadb-dumpslow line 182` 에러로 멈췄습니다 (2026-09-15). 멈추기 전까지의 요약은 출력되므로 참고용으로 쓰고, 건수는 1번 awk 명령으로 확인하세요.
**3. 느린 쿼리 항목별 목록** (시각, 실행 시간, 검사 행 수 — SQL 본문은 출력하지 않음)
```bash
sudo awk '/^# Time:/ {t = $3 " " $4} /^# Query_time:/ {print t, "query_time=" $3, "rows_examined=" $NF}' \
/var/log/mysql/mariadb-slow.log | tail -30
```
9/16 이후 항목이 04:00 백업 1건(검사 행 약 121만)뿐이면 정상입니다.
**4. 피크 시간대 기록 저장 건수** (vmstat 비교를 사용자 수로 보정할 때, 서버에서 관리자 계정으로 실행)
```sql
SELECT DATE(RecordDateTime) AS day, COUNT(*) AS best_record_cnt
FROM best_record
WHERE RecordDateTime >= '2026-09-14' AND RecordDateTime < '2026-09-17'
AND TIME(RecordDateTime) >= '12:50:00' AND TIME(RecordDateTime) < '15:00:00'
GROUP BY day ORDER BY day;
```
날짜별 건수가 비슷하면 vmstat의 CPU 감소는 개선 효과로 볼 수 있고, 9/16 건수가 크게 적으면 사용자가 적었던 영향도 섞인 것입니다.
**결과 (2026-09-16):** 9/14 2,705건 / 9/15 1,947건 / 9/16 2,173건 → 9/16이 9/15보다 많으므로, CPU 감소는 사용자가 줄어서가 아닙니다.
---
## 📝 최종 보고서 항목
1. **실행 요약**
- 작업 목표 및 결과
- 성과 지표
2. **기술 분석**
- EXPLAIN 개선 결과
- 실행 시간 비교
- 중복 정리 결과 (삭제 행 수, 백업 파일)
3. **비즈니스 임팩트**
- 사용자 경험 개선
- 서버 비용 절감 효과
4. **추가 제안**
- 다음 단계 최적화 계획
- 예상 추가 효과
---
## 🎯 다음 단계
- [ ] 스테이징에서 안 2 (집계 테이블) 테스트
- [ ] 운영 DB 추가 최적화 검토
- [ ] 팀 회의에서 결과 공유
- [ ] 성능 모니터링 대시보드 구축
---
**운영 서버 성능 개선 프로젝트 완료!** 🎉
doc/plan/db/260915-improve-production/README.md
+166
View File
@@ -0,0 +1,166 @@
# 260915-improve-production: 운영 서버 DB 성능 개선
> 스테이징에서 성공한 인덱스 추가를 운영 서버(chocomae.jinaju.com)에 적용합니다.
---
## 📚 파일 가이드
### 🎯 먼저 읽기
- **[00-overview.md](00-overview.md)** — 전체 개요 및 작업 일정
- 운영 사전 측정 결과
- 단계별 필요 권한
- 예상 효과 및 주의사항
### 📋 단계별 작업
#### **Step 1: 운영 DB 현황 측정** (2026-09-15 측정 완료)
- **[01-premeasure.md](01-premeasure.md)** — 권한, 테이블 크기, 월별 적재량, 기준값, 중복 확인
- 결과 요약: [result/premeasure_summary.txt](result/premeasure_summary.txt)
- 주요 결과: 계정 권한은 `SELECT, ALTER`만, app_highest_record 중복 삭제 대상 8,795행
#### **Step 2: 성능 기준선 측정**
- **[02-baseline.md](02-baseline.md)** — 인덱스 추가 전 성능 측정
- 지난달 측정 기준 시각 선정 (`params.sql`)
- Slow query log 켜기
- 공통 측정 스크립트로 EXPLAIN 6개 + 실행 시간 측정
#### **Step 3: 중복 정리 + 인덱스 추가**
- **[03-add-indexes.md](03-add-indexes.md)** — 온라인 DDL로 인덱스 추가
- app_highest_record 삭제 대상 백업 후 점수 기준으로 중복 정리
- 인덱스 5개 + UNIQUE 키 2개 추가
- 진행 상황 모니터링
- **옵션:** 쿼리 조건 수정 (DATE()/HOUR() → 범위 조건) - 추가 1,770배 성능 향상 (스테이징 기준)
#### **Step 4: 개선 효과 검증**
- **[04-verify.md](04-verify.md)** — 인덱스 추가 후 성능 검증
- 02와 같은 스크립트로 재측정
- EXPLAIN·결과 행 수·실행 시간 비교
- 성능 개선율 확인
#### **Step 5: 최종 체크리스트**
- **[05-checklist.md](05-checklist.md)** — 모든 단계 최종 확인
- 성공 기준 검증
- slow query log 복원, 임시 권한 회수
### 🔧 추가 문서
- **[06-rollback.md](06-rollback.md)** — 문제 발생 시 롤백 계획
- ALTER 중단, DROP INDEX 명령어
- 중복 정리 되돌리기
- 백업 복원 절차 (EC2)
- **[07-post-analysis.md](07-post-analysis.md)** — 사후 분석 및 최적화
- 실제 성능 측정 결과
- 추가 개선 사항 검토
---
## 🚀 빠른 시작
모든 명령은 `result/` 디렉터리에서 실행합니다.
```bash
cd doc/plan/db/260915-improve-production/result
```
1. 01 사전 측정·작업 권한 준비 완료 (2026-09-15)
2. `../02-baseline.md` 실행 → `zsh run_measure.sh baseline`
3. `../03-add-indexes.md` 실행 → 중복 백업·정리 후 `add_indexes.sql`
4. `../04-verify.md` 실행 → `zsh run_measure.sh after`
5. `../05-checklist.md` 체크리스트 완료
---
## 👤 운영 DB 접속 정보
```
# 임시 계정
Host: chocomae.jinaju.com
Port: 3306
User: jisangs (2026-09-15 작업 후 삭제)
Password: 문서에 적지 않음 (별도로 전달받은 값 사용)
Database: chocomae
# 권한 (2026-09-15 SHOW GRANTS로 확인)
GRANT SELECT, ALTER ON chocomae.* TO jisangs@'182.217.174.221'
# 작업 기간 임시 권한 (05단계에서 회수): SUPER, 최고기록 테이블 2개 INSERT·DELETE, mysql.slow_log SELECT
```
> 중복 삭제(DELETE), slow query log 설정(SUPER), `mysql.slow_log` 조회 권한은 작업 기간 동안 임시로 부여했고 05단계에서 회수합니다. [00-overview.md의 단계별 필요 권한](00-overview.md#단계별-필요-권한)을 참고하세요.
---
## 📁 디렉토리 구조
```
260915-improve-production/
├── README.md ← 이 파일
├── 00-overview.md ← 전체 개요
├── 01-premeasure.md ← 운영 DB 현황 측정
├── 02-baseline.md ← 성능 기준선 측정
├── 03-add-indexes.md ← 중복 정리 + 인덱스 추가
├── 04-verify.md ← 개선 효과 검증
├── 05-checklist.md ← 최종 체크리스트
├── 06-rollback.md ← 롤백 계획
├── 07-post-analysis.md ← 사후 분석
└── result/ ← 결과 파일 저장 폴더
├── premeasure_* ← 01
├── params.sql, queries/ ← 02·04 공통 측정 쿼리
├── run_measure.sh, summarize_explain.py
├── baseline_explain_q*.json, baseline_perf.txt
├── backup_app_highest_dup_rows.sql
├── add_indexes.sql, add_indexes_result.txt
├── after_explain_q*.json, after_perf.txt
└── comparison.txt
```
---
## ✅ 체크리스트
운영 서버 적용 전 확인:
- [ ] **스테이징 결과 검토** (260915-improve-stage 참고)
- [ ] **백업 계획 수립** (EC2 EBS 스냅샷 또는 전체 `mariadb-dump`)
- [x] **01-premeasure.md 실행** (운영 DB 현황 파악, 2026-09-15)
- [x] **계정 권한 확인** (`SELECT, ALTER`만 있음)
- [x] **작업 권한 임시 부여** (SUPER, 최고기록 테이블 2개 INSERT·DELETE, `mysql.slow_log` SELECT)
- [x] **작업 후 임시 권한 회수** (05-checklist.md)
- [ ] **02-baseline.md 실행** (기준선 측정)
- [ ] **새벽 시간 예약** (02:00~03:00 권장)
- [ ] **모니터링 준비** (CPU, 메모리, 프로세스)
- [ ] **롤백 계획 검토** (06-rollback.md)
- [ ] **팀원 통보** (예정된 작업 공지)
- [x] **작업 후 임시 계정 삭제** (2026-09-15)
---
## 📞 도움말
| 상황 | 참고 |
|---|---|
| 인덱스 추가 방법 | 03-add-indexes.md |
| 성능 검증 방법 | 04-verify.md |
| 문제 발생 시 | 06-rollback.md |
| 최적화 제안 | 07-post-analysis.md |
| 전체 계획 | 00-overview.md |
---
## 📅 작업 일정
**권장: 새벽 2시~3시 (트래픽 최소 시간)**
| 시간 | 작업 | 소요 |
|---|---|---|
| 02:00 | DB 백업 | 5분 |
| 02:05 | 기준선 측정 (02-baseline) | 10분 |
| 02:15 | 중복 정리 + 인덱스 추가 (03-add-indexes) | 30분 |
| 02:45 | 인덱스 생성 확인 | 5분 |
| 02:50 | 검증 (04-verify) | 10분 |
| 03:00 | 체크리스트, slow log 복원, 권한 회수 (05-checklist) | 10분 |
---
**준비 완료! 시작하려면 [00-overview.md](00-overview.md)부터 읽으세요.** 🚀
doc/plan/db/260915-improve-production/result/add_indexes.sql
+33
View File
@@ -0,0 +1,33 @@
-- best_record: 랭킹용
ALTER TABLE best_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_app_dt (MaestroID, AppID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- best_record: 히스토리/저장용
ALTER TABLE best_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_app_dt (MaestroID, PlayerID, AppID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- typing_exam_record
ALTER TABLE typing_exam_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_writing_dt (MaestroID, WritingID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
ALTER TABLE typing_exam_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_writing_dt (MaestroID, PlayerID, WritingID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- license_score
ALTER TABLE license_score
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_dt (MaestroID, PlayerID, ScoreDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- app_highest_record: UNIQUE 키
ALTER TABLE app_highest_record
ADD UNIQUE KEY IF NOT EXISTS uk_maestro_player_app (MaestroID, PlayerID, AppID),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
-- typing_exam_highest_record: UNIQUE 키
ALTER TABLE typing_exam_highest_record
ADD UNIQUE KEY IF NOT EXISTS uk_maestro_player_writing (MaestroID, PlayerID, WritingID),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/add_indexes_check.txt
+8
View File
@@ -0,0 +1,8 @@
TABLE_NAME INDEX_NAME NON_UNIQUE cols
app_highest_record uk_maestro_player_app 0 MaestroID,PlayerID,AppID
best_record idx_maestro_app_dt 1 MaestroID,AppID,RecordDateTime
best_record idx_maestro_player_app_dt 1 MaestroID,PlayerID,AppID,RecordDateTime
license_score idx_maestro_player_dt 1 MaestroID,PlayerID,ScoreDateTime
typing_exam_highest_record uk_maestro_player_writing 0 MaestroID,PlayerID,WritingID
typing_exam_record idx_maestro_player_writing_dt 1 MaestroID,PlayerID,WritingID,RecordDateTime
typing_exam_record idx_maestro_writing_dt 1 MaestroID,WritingID,RecordDateTime
doc/plan/db/260915-improve-production/result/add_indexes_result.txt
+64
View File
@@ -0,0 +1,64 @@
--------------
ALTER TABLE best_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_app_dt (MaestroID, AppID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE
--------------
Query OK, 0 rows affected (4.803 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
--------------
ALTER TABLE best_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_app_dt (MaestroID, PlayerID, AppID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE
--------------
Query OK, 0 rows affected (4.832 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
--------------
ALTER TABLE typing_exam_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_writing_dt (MaestroID, WritingID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE
--------------
Query OK, 0 rows affected (0.735 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
--------------
ALTER TABLE typing_exam_record
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_writing_dt (MaestroID, PlayerID, WritingID, RecordDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE
--------------
Query OK, 0 rows affected (0.370 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
--------------
ALTER TABLE license_score
ADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_dt (MaestroID, PlayerID, ScoreDateTime),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE
--------------
Query OK, 0 rows affected (0.042 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
--------------
ALTER TABLE app_highest_record
ADD UNIQUE KEY IF NOT EXISTS uk_maestro_player_app (MaestroID, PlayerID, AppID),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE
--------------
Query OK, 0 rows affected (1.076 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
--------------
ALTER TABLE typing_exam_highest_record
ADD UNIQUE KEY IF NOT EXISTS uk_maestro_player_writing (MaestroID, PlayerID, WritingID),
ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE
--------------
Query OK, 0 rows affected (0.156 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
Bye
doc/plan/db/260915-improve-production/result/after_analyze.txt
+308
View File
@@ -0,0 +1,308 @@
=== q1_hour_func ===
{
"query_optimization": {
"r_total_time_ms": 0.303570412
},
"query_block": {
"select_id": 1,
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 2.069071756,
"nested_loop": [
{
"read_sorted_file": {
"r_rows": 22,
"filesort": {
"sort_key": "best_record.RecordDateTime, best_record.PlayerID",
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 2.050037968,
"r_used_priority_queue": false,
"r_output_rows": 22,
"r_buffer_size": "2047Kb",
"r_sort_mode": "sort_key,addon_fields",
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"idx_maestro_app_dt",
"idx_maestro_player_app_dt"
],
"key": "idx_maestro_app_dt",
"key_length": "8",
"used_key_parts": ["MaestroID", "AppID"],
"ref": ["const", "const"],
"r_loops": 1,
"rows": 5851,
"r_rows": 22,
"r_table_time_ms": 2.024712928,
"r_other_time_ms": 0.015343053,
"r_engine_stats": {
"pages_accessed": 77
},
"filtered": 100,
"r_filtered": 100,
"index_condition": "cast(best_record.RecordDateTime as date) = @`day` and hour(best_record.RecordDateTime) = 9",
"attached_condition": "best_record.MaestroID <=> @maestro and best_record.AppID <=> @app"
}
}
}
}
]
}
}
=== q2_hour_range ===
{
"query_optimization": {
"r_total_time_ms": 0.23481673
},
"query_block": {
"select_id": 1,
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 0.259231588,
"nested_loop": [
{
"read_sorted_file": {
"r_rows": 22,
"filesort": {
"sort_key": "best_record.RecordDateTime, best_record.PlayerID",
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 0.241578075,
"r_used_priority_queue": false,
"r_output_rows": 22,
"r_buffer_size": "2047Kb",
"r_sort_mode": "sort_key,addon_fields",
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "range",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"idx_maestro_app_dt",
"idx_maestro_player_app_dt"
],
"key": "idx_maestro_app_dt",
"key_length": "13",
"used_key_parts": ["MaestroID", "AppID", "RecordDateTime"],
"r_loops": 1,
"rows": 22,
"r_rows": 22,
"r_table_time_ms": 0.143388535,
"r_other_time_ms": 0.086477209,
"r_engine_stats": {
"pages_accessed": 69
},
"filtered": 100,
"r_filtered": 100,
"index_condition": "best_record.MaestroID = @maestro and best_record.AppID = @app and best_record.RecordDateTime >= '2026-08-26 09:00:00' and best_record.RecordDateTime < '2026-08-26 10:00:00'"
}
}
}
}
]
}
}
=== q3_day_func ===
{
"query_optimization": {
"r_total_time_ms": 0.260151772
},
"query_block": {
"select_id": 1,
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 2.440415655,
"filesort": {
"sort_key": "max(best_record.BestRecord) desc, best_record.PlayerID",
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 0.019813943,
"r_used_priority_queue": false,
"r_output_rows": 61,
"r_buffer_size": "1Kb",
"r_sort_mode": "sort_key,rowid",
"temporary_table": {
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"idx_maestro_app_dt",
"idx_maestro_player_app_dt"
],
"key": "idx_maestro_app_dt",
"key_length": "8",
"used_key_parts": ["MaestroID", "AppID"],
"ref": ["const", "const"],
"r_loops": 1,
"rows": 5851,
"r_rows": 99,
"r_table_time_ms": 2.331223925,
"r_other_time_ms": 0.071694268,
"r_engine_stats": {
"pages_accessed": 308
},
"filtered": 100,
"r_filtered": 100,
"index_condition": "year(best_record.RecordDateTime) = 2026 and month(best_record.RecordDateTime) = 8 and dayofmonth(best_record.RecordDateTime) = 26",
"attached_condition": "best_record.MaestroID <=> @maestro and best_record.AppID <=> @app"
}
}
]
}
}
}
}
=== q4_day_range ===
{
"query_optimization": {
"r_total_time_ms": 0.335646795
},
"query_block": {
"select_id": 1,
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 0.467062948,
"filesort": {
"sort_key": "max(best_record.BestRecord) desc, best_record.PlayerID",
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 0.017993581,
"r_used_priority_queue": false,
"r_output_rows": 61,
"r_buffer_size": "1Kb",
"r_sort_mode": "sort_key,rowid",
"temporary_table": {
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "range",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"idx_maestro_app_dt",
"idx_maestro_player_app_dt"
],
"key": "idx_maestro_app_dt",
"key_length": "13",
"used_key_parts": ["MaestroID", "AppID", "RecordDateTime"],
"r_loops": 1,
"rows": 99,
"r_rows": 99,
"r_table_time_ms": 0.318203324,
"r_other_time_ms": 0.112702428,
"r_engine_stats": {
"pages_accessed": 300
},
"filtered": 100,
"r_filtered": 100,
"index_condition": "best_record.MaestroID = @maestro and best_record.AppID = @app and best_record.RecordDateTime >= '2026-08-26 00:00:00' and best_record.RecordDateTime < '2026-08-27 00:00:00'"
}
}
]
}
}
}
}
=== q5_month_func ===
{
"query_optimization": {
"r_total_time_ms": 0.248649482
},
"query_block": {
"select_id": 1,
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 4.299725667,
"filesort": {
"sort_key": "max(best_record.BestRecord) desc, best_record.PlayerID",
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 0.068003533,
"r_used_priority_queue": false,
"r_output_rows": 262,
"r_buffer_size": "6Kb",
"r_sort_mode": "sort_key,rowid",
"temporary_table": {
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"idx_maestro_app_dt",
"idx_maestro_player_app_dt"
],
"key": "idx_maestro_app_dt",
"key_length": "8",
"used_key_parts": ["MaestroID", "AppID"],
"ref": ["const", "const"],
"r_loops": 1,
"rows": 5851,
"r_rows": 709,
"r_table_time_ms": 3.78789381,
"r_other_time_ms": 0.408851363,
"r_engine_stats": {
"pages_accessed": 2138
},
"filtered": 100,
"r_filtered": 100,
"index_condition": "year(best_record.RecordDateTime) = 2026 and month(best_record.RecordDateTime) = 8",
"attached_condition": "best_record.MaestroID <=> @maestro and best_record.AppID <=> @app"
}
}
]
}
}
}
}
=== q6_month_range ===
{
"query_optimization": {
"r_total_time_ms": 0.306621019
},
"query_block": {
"select_id": 1,
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 2.496056728,
"filesort": {
"sort_key": "max(best_record.BestRecord) desc, best_record.PlayerID",
"r_loops": 1,
"r_total_time_ms": 0.065773089,
"r_used_priority_queue": false,
"r_output_rows": 262,
"r_buffer_size": "6Kb",
"r_sort_mode": "sort_key,rowid",
"temporary_table": {
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "range",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"idx_maestro_app_dt",
"idx_maestro_player_app_dt"
],
"key": "idx_maestro_app_dt",
"key_length": "13",
"used_key_parts": ["MaestroID", "AppID", "RecordDateTime"],
"r_loops": 1,
"rows": 709,
"r_rows": 709,
"r_table_time_ms": 2.033224622,
"r_other_time_ms": 0.360211684,
"r_engine_stats": {
"pages_accessed": 2131
},
"filtered": 0.057728633,
"r_filtered": 100,
"index_condition": "best_record.MaestroID = @maestro and best_record.AppID = @app and best_record.RecordDateTime >= '2026-08-01 00:00:00' and best_record.RecordDateTime < '2026-09-01 00:00:00'"
}
}
]
}
}
}
}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/after_explain_q1_hour_func.json
+32
View File
@@ -0,0 +1,32 @@
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"nested_loop": [
{
"read_sorted_file": {
"filesort": {
"sort_key": "best_record.RecordDateTime, best_record.PlayerID",
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"idx_maestro_app_dt",
"idx_maestro_player_app_dt"
],
"key": "idx_maestro_app_dt",
"key_length": "8",
"used_key_parts": ["MaestroID", "AppID"],
"ref": ["const", "const"],
"rows": 5851,
"filtered": 100,
"index_condition": "cast(best_record.RecordDateTime as date) = @`day` and hour(best_record.RecordDateTime) = 9",
"attached_condition": "best_record.MaestroID <=> @maestro and best_record.AppID <=> @app"
}
}
}
}
]
}
}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/after_explain_q2_hour_range.json
+30
View File
@@ -0,0 +1,30 @@
{
"query_block": {
"select_id": 1,
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}
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}
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+32
View File
@@ -0,0 +1,32 @@
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]
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+30
View File
@@ -0,0 +1,30 @@
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}
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]
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}
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}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/after_explain_q5_month_func.json
+32
View File
@@ -0,0 +1,32 @@
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+30
View File
@@ -0,0 +1,30 @@
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}
}
]
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}
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}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/after_perf.txt
+1716
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
doc/plan/db/260915-improve-production/result/after_slow_log.txt
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
start_time query_time rows_examined sql_text
2026-09-15 23:09:13.487911 00:00:04.819872 0 ALTER TABLE best_record \nADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_player_app_dt (MaestroID, PlayerID, AppID, RecordDateTime),
2026-09-15 23:09:08.684811 00:00:04.790929 0 ALTER TABLE best_record \nADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_app_dt (MaestroID, AppID, RecordDateTime),\nALGORITHM=INPLAC
2026-09-15 23:09:19.466802 00:00:01.063310 0 ALTER TABLE app_highest_record \nADD UNIQUE KEY IF NOT EXISTS uk_maestro_player_app (MaestroID, PlayerID, AppID),\nALGORIT
2026-09-15 23:08:21.126639 00:00:00.929698 935362 DELETE AHR FROM app_highest_record AHR\nJOIN (\n SELECT AppHighestRecordID FROM (\n SELECT AppHighestRecordID,\n
2026-09-15 23:09:18.319470 00:00:00.723314 0 ALTER TABLE typing_exam_record \nADD INDEX IF NOT EXISTS idx_maestro_writing_dt (MaestroID, WritingID, RecordDateTime),\nA
doc/plan/db/260915-improve-production/result/analyze_summary.txt
+12
View File
@@ -0,0 +1,12 @@
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doc/plan/db/260915-improve-production/result/backup_app_highest_dup_rows.sql
+8830
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_analyze.txt
+356
View File
@@ -0,0 +1,356 @@
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=== q4_day_range ===
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}
}
]
}
}
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}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_analyze_summary.txt
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
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doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_explain_q1_hour_func.json
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
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doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_explain_q2_hour_range.json
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
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doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_explain_q3_day_func.json
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
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"rows": 10103,
"filtered": 100,
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}
}
]
}
}
}
}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_explain_q4_day_range.json
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"filesort": {
"sort_key": "max(best_record.BestRecord) desc, best_record.PlayerID",
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"nested_loop": [
{
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"table_name": "best_record",
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"possible_keys": ["MaestroID", "AppID"],
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{
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"key": "MaestroID",
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}
},
{
"range": {
"key": "AppID",
"used_key_parts": ["AppID"]
}
}
]
},
"rows": 10103,
"filtered": 100,
"attached_condition": "best_record.MaestroID = @maestro and best_record.AppID = @app and best_record.RecordDateTime >= <cache>(cast(@`day` as datetime)) and best_record.RecordDateTime < <cache>(cast(@`day` as datetime) + interval 1 day)"
}
}
]
}
}
}
}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_explain_q5_month_func.json
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"filesort": {
"sort_key": "max(best_record.BestRecord) desc, best_record.PlayerID",
"temporary_table": {
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "index_merge",
"possible_keys": ["MaestroID", "AppID"],
"key_length": "4,4",
"index_merge": {
"intersect": [
{
"range": {
"key": "MaestroID",
"used_key_parts": ["MaestroID"]
}
},
{
"range": {
"key": "AppID",
"used_key_parts": ["AppID"]
}
}
]
},
"rows": 10103,
"filtered": 100,
"attached_condition": "best_record.MaestroID = @maestro and best_record.AppID = @app and year(best_record.RecordDateTime) = 2026 and month(best_record.RecordDateTime) = 8"
}
}
]
}
}
}
}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_explain_q6_month_range.json
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"filesort": {
"sort_key": "max(best_record.BestRecord) desc, best_record.PlayerID",
"temporary_table": {
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "best_record",
"access_type": "index_merge",
"possible_keys": ["MaestroID", "AppID"],
"key_length": "4,4",
"index_merge": {
"intersect": [
{
"range": {
"key": "MaestroID",
"used_key_parts": ["MaestroID"]
}
},
{
"range": {
"key": "AppID",
"used_key_parts": ["AppID"]
}
}
]
},
"rows": 10103,
"filtered": 100,
"attached_condition": "best_record.MaestroID = @maestro and best_record.AppID = @app and best_record.RecordDateTime >= <cache>(cast(date_format(@`day`,'%Y-%m-01') as datetime)) and best_record.RecordDateTime < <cache>(cast(date_format(@`day`,'%Y-%m-01') as datetime) + interval 1 month)"
}
}
]
}
}
}
}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_explain_summary.txt
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
baseline_explain_q1_hour_func.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q2_hour_range.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q3_day_func.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q4_day_range.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q5_month_func.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q6_month_range.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_perf.txt
+1716
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
doc/plan/db/260915-improve-production/result/baseline_pick_time.txt
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
day hour cnt
2026-08-26 9 22
2026-08-28 9 22
2026-08-26 10 21
2026-08-31 10 20
2026-08-25 10 19
doc/plan/db/260915-improve-production/result/comparison.txt
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
=== 성능 개선 효과 (운영 DB, 2026-09-15) ===
측정 기준: params.sql (MaestroID 181, AppID 21, @day 2026-08-26, @hour 9)
측정 시점: 베이스라인 22:5x (인덱스 추가 전) / 개선 후 23:1x (인덱스 7개 추가 후)
| 쿼리 | access_type (전→후) | rows (전→후) | 서버 시간 ms (전→후, ANALYZE) | 결과 행 수 |
|--------------------|-----------------------|-----------------------|-------------------------------|-----------|
| q1 시간별 · 함수 | index_merge → ref | 10,103 → 5,851 (1.7배) | 74.61 → 2.07 (36배) | 22 = 22 |
| q2 시간별 · 범위 | index_merge → range | 10,103 → 22 (459배) | 75.58 → 0.26 (292배) | 22 = 22 |
| q3 일간 · 함수 | index_merge → ref | 10,103 → 5,851 (1.7배) | 75.29 → 2.44 (31배) | 61 = 61 |
| q4 일간 · 범위 | index_merge → range | 10,103 → 99 (102배) | 75.24 → 0.47 (161배) | 61 = 61 |
| q5 월간 · 함수 | index_merge → ref | 10,103 → 5,851 (1.7배) | 76.27 → 4.30 (18배) | 262 = 262 |
| q6 월간 · 범위 | index_merge → range | 10,103 → 709 (14배) | 79.70 → 2.50 (32배) | 262 = 262 |
사용 인덱스: 개선 후 6개 모두 idx_maestro_app_dt (MaestroID, AppID, RecordDateTime)
클라이언트 시간 (네트워크 포함, 2회차): 약 88~92ms → 13~18ms
참고 (스테이징): rows 5,804 → 1, cost 8.63 → 0.004
참고 (운영 01 사전 측정): 일간 랭킹 index_merge, rows 10,100
결과 행 수 동일 (4-3): [x] 예 [ ] 아니오
결론:
- 인덱스만의 효과 (q1·q3·q5, 함수형 조건):
rows 추정은 1.7배만 줄었지만 서버 처리 시간은 18~36배 단축.
기존에는 MaestroID·AppID 단일 인덱스 두 개의 교집합(index_merge)을 구하느라 느렸고,
복합 인덱스의 (MaestroID, AppID) 앞부분으로 바로 찾게(ref) 되었기 때문.
날짜 조건은 여전히 인덱스로 거르지 못해 해당 선생님·앱의 기록 약 5,851행을 확인함.
- 인덱스 + 쿼리 수정 효과 (q2·q4·q6, 범위 조건):
날짜까지 인덱스로 걸러(range) 조회 기간의 실제 기록만 읽음.
서버 처리 시간 32~292배 단축, 검사 행 수 14~459배 감소.
같은 조건에서 함수형 대비 추가로 1.7~9배 빠름 (q1→q2 8배, q3→q4 5배, q5→q6 1.7배).
중복 정리 (03-0):
- app_highest_record 8,795행 삭제 (4,823조합), 220,648행 = 220,648조합
- UNIQUE 키 2개 추가 완료 → 이후 중복 저장은 DB가 거부
Slow query log (04-5, 23:08 이후 1시간):
- 0.5초 이상은 작업 SQL 5건(ALTER 4건, 중복 DELETE 1건)뿐, 애플리케이션 쿼리 0건
- 새벽이 아닌 밤 시간이고 기간이 짧으므로 24시간 뒤 다시 확인 필요 (07단계)
doc/plan/db/260915-improve-production/result/dedupe_before_count.txt
+2
View File
@@ -0,0 +1,2 @@
dup_groups rows_to_delete
4823 8795
doc/plan/db/260915-improve-production/result/dedupe_result.txt
+47
View File
@@ -0,0 +1,47 @@
--------------
DELETE AHR FROM app_highest_record AHR
JOIN (
SELECT AppHighestRecordID FROM (
SELECT AppHighestRecordID,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY MaestroID, PlayerID, AppID
ORDER BY CASE WHEN AppID = 105 THEN HighestRecord ELSE -HighestRecord END,
AppHighestRecordID DESC
) AS rn
FROM app_highest_record
) ranked
WHERE rn > 1
) dup ON dup.AppHighestRecordID = AHR.AppHighestRecordID
--------------
Query OK, 8795 rows affected (0.942 sec)
--------------
SELECT 'app_highest_record' AS table_name,
COUNT(*) AS total_rows,
COUNT(DISTINCT MaestroID, PlayerID, AppID) AS unique_combos
FROM app_highest_record
--------------
+--------------------+------------+---------------+
| table_name | total_rows | unique_combos |
+--------------------+------------+---------------+
| app_highest_record | 220648 | 220648 |
+--------------------+------------+---------------+
1 row in set (0.190 sec)
--------------
SELECT 'typing_exam_highest_record' AS table_name,
COUNT(*) AS total_rows,
COUNT(DISTINCT MaestroID, PlayerID, WritingID) AS unique_combos
FROM typing_exam_highest_record
--------------
+----------------------------+------------+---------------+
| table_name | total_rows | unique_combos |
+----------------------------+------------+---------------+
| typing_exam_highest_record | 20413 | 20413 |
+----------------------------+------------+---------------+
1 row in set (0.024 sec)
Bye
doc/plan/db/260915-improve-production/result/explain_summary.txt
+12
View File
@@ -0,0 +1,12 @@
baseline_explain_q1_hour_func.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q2_hour_range.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q3_day_func.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q4_day_range.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q5_month_func.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
baseline_explain_q6_month_range.json access_type=index_merge key=MaestroID ∩ AppID rows=10103
after_explain_q1_hour_func.json access_type=ref key=idx_maestro_app_dt rows=5851
after_explain_q2_hour_range.json access_type=range key=idx_maestro_app_dt rows=22
after_explain_q3_day_func.json access_type=ref key=idx_maestro_app_dt rows=5851
after_explain_q4_day_range.json access_type=range key=idx_maestro_app_dt rows=99
after_explain_q5_month_func.json access_type=ref key=idx_maestro_app_dt rows=5851
after_explain_q6_month_range.json access_type=range key=idx_maestro_app_dt rows=709
doc/plan/db/260915-improve-production/result/index_size_after.txt
+23
View File
@@ -0,0 +1,23 @@
=== 인덱스 추가 후 테이블·인덱스 크기 (2026-09-16, 운영 DB root 조회) ===
비교 기준: premeasure_table_sizes.txt (2026-09-15 개선 전)
테이블 approx_rows data_mb(전→후) index_mb(전→후) 인덱스 증가
best_record 1,231,144 72.5 → 73.5 72.1 → 143.2 +71.1
app_highest_record 232,771 16.5 → 16.5 15.8 → 21.3 +5.5
typing_exam_record 128,506 10.3 → 10.3 10.9 → 17.9 +7.0
typing_exam_highest_record 21,194 1.4 → 1.4 1.2 → 1.7 +0.5
best_record 인덱스별 크기 (mysql.innodb_index_stats, stat_name='size')
PRIMARY 73.5MB 데이터 본체
idx_maestro_player_app_dt 35.6MB 이번에 추가
idx_maestro_app_dt 30.6MB 이번에 추가
PlayerID 29.3MB 기존, 외래키용
AppID 25.4MB 기존, 외래키용
MaestroID 22.3MB 기존, 외래키용 (idx_maestro_app_dt가 대체 가능)
해석
- 새 인덱스로 늘어난 디스크는 약 79MB (best_record 66.2MB + 나머지 테이블 13MB).
best_record 인덱스 증가분 71.1MB 중 약 4.9MB는 같은 기간 기록이 7% 늘어난 몫.
- DB 전체 크기는 약 207MB → 292MB (약 41% 증가). 성능과 맞바꾼 디스크 비용.
- app_highest_record는 8,795행을 지웠지만 data_mb가 그대로. InnoDB가 삭제 공간을 파일에서
반환하지 않고 재사용하기 때문이며 정상 동작임.
doc/plan/db/260915-improve-production/result/params.sql
+1
View File
@@ -0,0 +1 @@
SET @maestro = 181, @app = 21, @day = '2026-08-26', @hour = 9;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/peaktime/chocomae-peaktime-monitoring.sh
+5
View File
@@ -0,0 +1,5 @@
#!/bin/bash
LOGFILE="/home/ubuntu/temp/vmstat_$(date +%Y%m%d-%H%M).log"
echo "=== 모니터링 시작: $(date) ===" > $LOGFILE
vmstat 10 780 >> $LOGFILE 2>&1
echo "=== 모니터링 종료: $(date) ===" >> $LOGFILE
doc/plan/db/260915-improve-production/result/peaktime/vmstat_20260914-1250.log
+858
View File
@@ -0,0 +1,858 @@
=== 모니터링 시작: Mon Sep 14 12:50:01 KST 2026 ===
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
0 0 0 752268 99672 2459744 0 0 4 29 139 0 1 0 99 0 0 0
0 0 0 767276 99672 2459928 0 0 0 0 507 395 5 1 94 0 0 0
0 0 0 759176 99672 2460092 0 0 2 512 702 540 10 1 89 0 0 0
0 0 0 758536 99672 2460164 0 0 94 36 471 429 4 1 95 0 0 0
0 0 0 753552 99672 2460292 0 0 46 616 642 533 6 1 92 0 0 0
2 0 0 751536 99672 2460368 0 0 32 9 594 522 7 1 92 0 0 0
0 0 0 751796 99672 2460524 0 0 59 37 661 466 8 1 91 0 0 0
0 0 0 751796 99672 2460604 0 0 16 1 469 360 8 0 92 0 0 0
3 0 0 751796 99672 2460664 0 0 10 19 488 394 7 1 92 0 0 0
0 0 0 747512 99672 2460844 0 0 11 33 804 747 7 1 92 0 0 0
0 0 0 748760 99672 2460952 0 0 5 1 561 519 6 1 93 0 0 0
0 0 0 729916 99672 2461180 0 0 66 5 909 693 9 2 89 0 0 0
0 0 0 729916 99672 2461300 0 0 0 48 575 442 5 1 94 0 0 0
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0 0 0 748580 99672 2461548 0 0 93 9 843 642 15 1 84 0 0 0
0 0 0 736288 99672 2461736 0 0 29 17 930 672 14 1 84 0 0 0
0 0 0 731696 99672 2461944 0 0 6 28 781 640 7 1 92 0 0 0
0 0 0 734260 99672 2462068 0 0 3 5 718 543 12 1 87 0 0 0
0 0 0 743004 99672 2462184 0 0 22 25 654 493 8 1 91 0 0 0
0 0 0 690448 99672 2462488 0 0 50 22 1079 912 18 2 80 0 0 0
0 0 0 688180 99672 2462708 0 0 32 9 964 789 9 1 90 0 0 0
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
0 0 0 687732 99672 2462880 0 0 10 37 734 642 7 1 92 0 0 0
0 0 0 691700 99672 2462996 0 0 115 34 767 597 12 1 86 0 0 0
0 0 0 702908 99672 2463224 0 0 14 6 968 717 10 2 89 0 0 0
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0 0 0 708616 99672 2463528 0 0 22 30 777 668 12 1 88 0 0 0
0 0 0 710156 99672 2463668 0 0 3 336 716 677 8 1 91 0 0 0
0 0 0 694084 99672 2463876 0 0 6 21 932 772 14 1 84 0 0 0
0 0 0 691696 99672 2464048 0 0 3 33 936 725 12 1 87 0 0 0
0 0 0 700148 99676 2464196 0 0 2 7 748 643 8 1 91 0 0 0
1 0 0 703200 99676 2464444 0 0 6 38 1040 790 10 1 89 0 0 0
0 0 0 708208 99676 2464668 0 0 275 29 827 708 8 1 91 0 0 0
0 0 0 709576 99676 2464860 0 0 0 249 814 609 12 1 87 0 0 0
0 0 0 713532 99676 2464996 0 0 38 33 733 668 7 1 91 0 0 0
0 0 0 704824 99676 2465212 0 0 562 239 1045 950 12 1 85 1 0 0
0 0 0 699980 99676 2465404 0 0 5 1 867 630 11 1 88 0 0 0
1 0 0 700564 99676 2465588 0 0 10 1 764 638 5 1 94 0 0 0
0 0 0 698548 99676 2465800 0 0 6 48 982 717 15 1 84 0 0 0
4 0 0 698548 99676 2466004 0 0 22 30 825 719 7 1 91 0 0 0
0 0 0 644256 99676 2466372 0 0 38 1 1269 1055 17 3 81 0 0 0
0 0 0 640064 99676 2466564 0 0 22 55 870 710 11 1 88 0 0 0
1 0 0 638832 99676 2466732 0 0 26 33 758 643 5 1 94 0 0 0
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
6 0 0 648952 99676 2466944 0 0 16 1 1055 759 20 1 79 0 0 0
1 0 0 659852 99676 2467108 0 0 5 33 915 719 15 1 84 0 0 0
1 0 0 665912 99676 2467308 0 0 317 32 1157 768 24 1 74 1 0 0
1 0 0 670976 99676 2467556 0 0 14 1 1090 904 11 1 88 0 0 0
1 0 0 662660 99676 2467752 0 0 66 42 991 831 16 2 82 0 0 0
1 0 0 659352 99676 2468064 0 0 40 34 1248 1009 15 1 84 0 0 0
0 0 0 659352 99676 2468312 0 0 3 1 1181 919 16 1 83 0 0 0
1 0 0 609344 99676 2468692 0 0 107 56 1511 1100 31 3 66 0 0 0
1 0 0 607364 99676 2468980 0 0 110 237 1417 1058 24 2 74 0 0 0
0 0 0 607112 99676 2469236 0 0 56 0 1145 883 17 1 81 0 0 0
0 0 0 612124 99676 2469488 0 0 485 58 1112 854 13 1 85 1 0 0
0 0 0 622088 99676 2469800 0 0 26 35 1230 975 15 1 83 0 0 0
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0 0 0 471456 102424 2646412 0 0 13 33 829 852 2 2 96 0 0 0
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1 0 0 458420 102424 2646656 0 0 3 33 615 593 1 1 98 0 0 0
0 0 0 458420 102424 2646768 0 0 2 1 741 698 2 1 97 0 0 0
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r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
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0 0 0 490980 102424 2648184 0 0 6 4 465 456 1 1 98 0 0 0
0 0 0 490980 102424 2648272 0 0 6 23 572 523 1 1 98 0 0 0
0 0 0 490980 102424 2648328 0 0 10 13 440 415 1 1 98 0 0 0
0 0 0 490980 102424 2648440 0 0 5 1 635 521 1 1 97 0 0 0
0 0 0 447888 102424 2648556 0 0 13 25 714 706 2 2 96 0 0 0
0 0 0 445888 102424 2648636 0 0 14 10 536 496 1 1 98 0 0 0
0 0 0 445132 102424 2648776 0 0 11 4 832 703 2 1 97 0 0 0
0 0 0 445132 102424 2648840 0 0 0 8 502 490 1 1 98 0 0 0
0 0 0 456360 102424 2648936 0 0 21 30 626 581 1 1 98 0 0 0
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0 0 0 487484 102424 2649008 0 0 3 0 385 367 1 1 99 0 0 0
0 0 0 497852 102424 2649072 0 0 0 247 453 367 1 1 98 0 0 0
0 0 0 495552 102424 2649120 0 0 8 1 418 436 1 1 98 0 0 0
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
0 0 0 495552 102424 2649156 0 0 0 1 427 401 1 1 99 0 0 0
0 0 0 496552 102424 2649200 0 0 6 30 425 412 1 1 98 0 0 0
0 0 0 497364 102424 2649276 0 0 19 2 505 429 1 1 98 0 0 0
0 0 0 493580 102424 2649348 0 0 3 1 449 385 1 1 99 0 0 0
2 0 0 493580 102424 2649412 0 0 2 26 404 382 1 1 99 0 0 0
0 0 0 489296 102424 2649456 0 0 5 0 429 426 1 1 98 0 0 0
0 0 0 489296 102424 2649492 0 0 13 1 406 396 1 1 98 0 0 0
0 0 0 506136 102424 2649540 0 0 8 25 455 451 1 1 98 0 0 0
0 0 0 507412 102424 2649620 0 0 2 1 392 316 1 1 98 0 0 0
0 0 0 507312 102424 2649680 0 0 24 1 468 449 1 1 98 0 0 0
0 0 0 506616 102424 2649740 0 0 37 235 464 417 1 1 99 0 0 0
0 0 0 506616 102424 2649816 0 0 2 3 493 435 1 1 98 0 0 0
0 0 0 506616 102424 2649860 0 0 0 1 380 338 1 1 99 0 0 0
0 0 0 511292 102424 2649920 0 0 2 36 418 384 1 1 99 0 0 0
0 0 0 503044 102424 2649944 0 0 0 3 358 361 1 1 99 0 0 0
0 0 0 503004 102424 2650016 0 0 2 1 439 432 1 1 98 0 0 0
0 0 0 505748 102424 2650048 0 0 0 18 358 351 1 1 99 0 0 0
0 0 0 507484 102424 2650112 0 0 13 0 425 373 1 1 98 0 0 0
0 0 0 505216 102424 2650180 0 0 3 3 486 468 1 1 98 0 0 0
1 0 0 499924 102424 2650296 0 0 0 27 611 577 1 1 98 0 0 0
0 0 0 507208 102424 2650356 0 0 0 1 480 414 1 1 98 0 0 0
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
0 0 0 507208 102424 2650412 0 0 0 4 386 364 1 0 99 0 0 0
0 0 0 510104 102424 2650452 0 0 2 23 399 408 1 1 99 0 0 0
0 0 0 510104 102424 2650484 0 0 5 0 315 322 1 0 99 0 0 0
=== 모니터링 종료: Wed Sep 16 14:59:52 KST 2026 ===
doc/plan/db/260915-improve-production/result/peaktime_vmstat_summary.txt
+38
View File
@@ -0,0 +1,38 @@
=== 피크 시간대(12:50~15:00) vmstat 비교 — DB 개선 전후 ===
원본: peaktime/vmstat_2026091{4,5,6}-1250.log (운영 서버 cron, vmstat 10초 x 780회)
9/14, 9/15 = 개선 전 / 9/16 = 개선 후 (인덱스 추가·중복 정리·앱 코드 배포: 9/15 23:00~23:20)
각 로그의 첫 데이터 줄(부팅 이후 누적 평균)은 제외하고 779개 샘플로 계산
지표 9/14 9/15 9/16(개선 후)
CPU 사용 us+sy 평균 (%) 13.51 9.49 2.80
CPU 사용 us+sy p95 (%) 29.0 23.0 6.0
CPU 사용 us+sy 최대 (%) 44 37 33
누적 CPU 시간 (초, 130분) 1052.8 739.5 217.9
사용자 CPU us 평균 (%) 12.19 8.44 1.65
us > 5 인 샘플 수 701 468 5
유휴 id < 90 인 샘플 수 484 315 4
실행 대기 r >= 2 샘플 수 86 62 16
I/O 대기 wa > 0 샘플 수 38 36 7
디스크 읽기 bi 평균 71.8 60.5 17.4
디스크 읽기 bi p95 379.2 363.1 62.0
문맥 전환 cs 평균 879 658 645
인터럽트 in 평균 1028 784 714
여유 메모리 free 평균 (KB) 577335 443290 481959
캐시 cache 평균 (KB) 2544709 2734802 2610600
해석
- 부하 지표(문맥 전환 cs)는 9/15 658 → 9/16 645로 거의 같은데, CPU 사용률은 9.49% → 2.80%로 약 3.4배 낮아짐.
같은 정도의 요청을 처리하면서 CPU를 훨씬 덜 쓴다는 뜻.
- 디스크 읽기(bi) 평균이 60.5 → 17.4로 감소. 인덱스로 읽는 페이지가 줄어든 결과로 보임.
- CPU가 바쁜 구간(us>5)이 468개 샘플 → 5개로 사라짐. 실행 대기 큐(r>=2)도 62 → 16으로 감소.
- 메모리 여유·캐시는 큰 변화 없음. bo 최대 13702(9/16)는 한 샘플뿐인 쓰기 스파이크로 추세와 무관.
사용자 수 보정 (2026-09-16 운영 DB 조회, 같은 시간대 best_record 저장 건수)
지표 9/14 9/15 9/16(개선 후)
피크 기록 수 (건) 2705 1947 2173
누적 CPU 시간 (초) 1052.8 739.5 217.9
기록 1000건당 CPU (초) 389.2 379.8 100.3
- 9/16은 9/15보다 기록이 약 12% 많았는데도 CPU 사용량은 3.4배 적었음.
- 사용자 수로 보정하면 기록 1000건당 CPU가 380초 → 100초로 약 3.8배 감소.
- 개선 전 두 날(389.2, 379.8)이 서로 비슷해 기준값으로 신뢰할 만함.
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_app_highest_dup_count.txt
+2
View File
@@ -0,0 +1,2 @@
dup_groups rows_to_delete
4823 8795
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_app_highest_duplicates.txt
+11
View File
@@ -0,0 +1,11 @@
MaestroID PlayerID AppID cnt
223 115830 2 33
306 93738 106 25
123 86825 106 21
82 2245 106 21
278 84908 106 20
49 114356 106 20
184 112221 101 19
127 71176 3 19
363 105234 106 18
75 10923 106 17
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_exam_highest_duplicates.txt
View File
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_explain_daily_ranking.json
+66
View File
@@ -0,0 +1,66 @@
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"filesort": {
"sort_key": "max(BR.BestRecord) desc",
"temporary_table": {
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "BR",
"access_type": "index_merge",
"possible_keys": [
"MaestroID",
"AppID",
"PlayerID"
],
"key_length": "4,4",
"index_merge": {
"intersect": [
{
"range": {
"key": "MaestroID",
"used_key_parts": [
"MaestroID"
]
}
},
{
"range": {
"key": "AppID",
"used_key_parts": [
"AppID"
]
}
}
]
},
"rows": 10100,
"filtered": 100,
"attached_condition": "BR.MaestroID = 181 and BR.AppID = 21 and year(BR.RecordDateTime) = 2026 and month(BR.RecordDateTime) = 9 and dayofmonth(BR.RecordDateTime) = 15"
}
},
{
"table": {
"table_name": "U",
"access_type": "eq_ref",
"possible_keys": [
"PRIMARY"
],
"key": "PRIMARY",
"key_length": "4",
"used_key_parts": [
"PlayerID"
],
"ref": [
"chocomae.BR.PlayerID"
],
"rows": 1,
"filtered": 100
}
}
]
}
}
}
}
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_monthly_load.txt
+55
View File
@@ -0,0 +1,55 @@
ym cnt
2022-04 3
2022-05 3544
2022-06 7730
2022-07 7543
2022-08 4605
2022-09 4164
2022-10 4702
2022-11 4052
2022-12 2446
2023-01 3903
2023-02 1580
2023-03 18646
2023-04 22750
2023-05 19749
2023-06 18620
2023-07 16490
2023-08 13244
2023-09 17892
2023-10 19045
2023-11 23144
2023-12 17608
2024-01 15262
2024-02 6745
2024-03 19414
2024-04 27242
2024-05 25057
2024-06 21613
2024-07 23446
2024-08 17951
2024-09 21469
2024-10 22776
2024-11 22526
2024-12 19082
2025-01 12170
2025-02 8558
2025-03 26788
2025-04 30366
2025-05 29850
2025-06 32421
2025-07 28872
2025-08 19853
2025-09 33908
2025-10 22878
2025-11 28723
2025-12 28649
2026-01 16532
2026-02 8980
2026-03 66105
2026-04 70072
2026-05 58444
2026-06 65606
2026-07 56307
2026-08 51991
2026-09 39366
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_slow_log_settings.txt
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
Variable_name Value
log_output FILE
log_queries_not_using_indexes OFF
long_query_time 3.000000
slow_query_log ON
slow_query_log_file /var/log/mysql/mariadb-slow.log
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_summary.txt
+67
View File
@@ -0,0 +1,67 @@
=== 운영 DB 사전 측정 결과 (2026-09-15) ===
1. 테이블 크기 (premeasure_table_sizes.txt)
- best_record data_mb: 72.5
- best_record index_mb: 72.1
- best_record 행 수: 약 1,152,399 (information_schema 추정치) / 월별 합계 1,210,482
- typing_exam_record data_mb: 10.3
- typing_exam_record index_mb: 10.9
2. 월별 적재량 (premeasure_monthly_load.txt)
- 최근 1개월 (2026-08): 51,991 행
- 2026-09 (15일까지): 39,366 행
- 최근 3개월 평균 (2026-06~08): 57,968 행/월
- 전년 같은 기간 평균 (2025-06~08): 27,049 행/월 → 약 2.1배 증가
3. 테스트용 선생님·앱 (premeasure_top_maestro_app.txt)
- MaestroID: 181
- AppID: 21
- 30일 기록 수: 1,089
4. 일간 랭킹 EXPLAIN (premeasure_explain_daily_ranking.json)
- access_type: index_merge (예상했던 ALL 아님)
- key: MaestroID ∩ AppID (기존 단일 인덱스 2개의 교집합)
- rows: 10,100 (예상했던 1,206,768 아님)
- 날짜 조건(YEAR/MONTH/DAYOFMONTH)은 인덱스로 거르지 못하고 10,100행을 하나씩 확인
- 참고: 원본 출력은 헤더와 \n 이스케이프 때문에 JSON이 아니었음 → 내용 변경 없이 JSON으로 복원
5. 최고기록 테이블 중복 (premeasure_*_duplicates.txt, premeasure_app_highest_dup_count.txt)
- app_highest_record 중복: 4,823 조합 / 삭제 대상 8,795 행
· 테이블 약 229,459행(추정치)의 약 3.8%
· 상위 10개 조합은 각 17~33행
· 03-0-1에서 작업 당일 다시 세어 비교 (그 사이 조금 늘어날 수 있음)
- typing_exam_highest_record 중복: 0 건 (빈 파일 = 조회 결과 없음)
6. 계정 권한 (premeasure_grants.txt)
- jisangs@182.217.174.221: SELECT, ALTER ON chocomae.* 만 있음
- 2026-09-15 임시 부여 후 (premeasure_grants_after.txt):
+ SUPER ON *.*
+ INSERT, DELETE ON chocomae.app_highest_record, chocomae.typing_exam_highest_record
+ SELECT ON mysql.slow_log
→ 05단계에서 회수 (slow log 복원 후)
- 원래 권한으로 할 수 없던 작업:
· 02-1 slow query log 변경 (SET GLOBAL → SUPER)
· 03-0-3 중복 삭제 (DELETE)
· 04-5, 07 mysql.slow_log 조회 (SELECT ON mysql.slow_log)
· 05 slow query log 복원 (SET GLOBAL)
· 06 삭제 행 복원 (INSERT) → 임시 부여됨
· 06 ANALYZE TABLE best_record (best_record INSERT 필요, 부여 안 함) → 관리자 계정
7. Slow query log 원래 설정 (premeasure_slow_log_settings.txt) — 05단계 복원 기준값
- slow_query_log: ON
- long_query_time: 3
- log_output: FILE
- log_queries_not_using_indexes: OFF
- slow_query_log_file: /var/log/mysql/mariadb-slow.log
- 이전 문서의 1-4 SET GLOBAL은 적용되지 않았음 (SUPER 권한 없음, 적용됐다면 long_query_time=1·log_output=TABLE)
8. 준비 확인
☑ 테이블 크기 확인
☑ 월별 적재량 확인
☑ EXPLAIN 결과 저장
☑ 중복 확인 (전체 개수 포함)
☑ 계정 권한 확인
☑ Slow query log 현재 설정 저장
☑ 작업 권한 임시 부여
다음: 02-baseline.md
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_table_sizes.txt
+20
View File
@@ -0,0 +1,20 @@
TABLE_NAME approx_rows data_mb index_mb
best_record 1152399 72.5 72.1
app_highest_record 229459 16.5 15.8
typing_exam_record 131675 10.3 10.9
player 22394 3.5 0.4
active_app 17661 1.5 0.6
typing_exam_highest_record 21355 1.4 1.2
maestro_log 1944 0.4 0.0
maestro 418 0.1 0.0
license_score 514 0.1 0.0
license_maestro_password 1024 0.1 0.0
maestro_extension 450 0.0 0.0
admin 0 0.0 0.0
app 48 0.0 0.0
ads_client 0 0.0 0.0
license_time 0 0.0 0.0
writing 20 0.0 0.0
typing_exam_ads 0 0.0 0.0
banned_word 22 0.0 0.0
maestro_upgrade 109 0.0 0.0
doc/plan/db/260915-improve-production/result/premeasure_top_maestro_app.txt
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
MaestroID AppID cnt
181 21 1089
181 1 591
389 103 562
230 21 546
389 104 541
doc/plan/db/260915-improve-production/result/queries/q1_hour_func.sql
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, BestRecord, RecordDateTime
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND DATE(RecordDateTime) = @day
AND HOUR(RecordDateTime) = @hour
ORDER BY RecordDateTime, PlayerID;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/queries/q2_hour_range.sql
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, BestRecord, RecordDateTime
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND RecordDateTime >= CAST(@day AS DATETIME) + INTERVAL @hour HOUR
AND RecordDateTime < CAST(@day AS DATETIME) + INTERVAL (@hour + 1) HOUR
ORDER BY RecordDateTime, PlayerID;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/queries/q3_day_func.sql
+8
View File
@@ -0,0 +1,8 @@
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND YEAR(RecordDateTime) = YEAR(@day)
AND MONTH(RecordDateTime) = MONTH(@day)
AND DAYOFMONTH(RecordDateTime) = DAYOFMONTH(@day)
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/queries/q4_day_range.sql
+7
View File
@@ -0,0 +1,7 @@
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND RecordDateTime >= CAST(@day AS DATETIME)
AND RecordDateTime < CAST(@day AS DATETIME) + INTERVAL 1 DAY
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/queries/q5_month_func.sql
+7
View File
@@ -0,0 +1,7 @@
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND YEAR(RecordDateTime) = YEAR(@day)
AND MONTH(RecordDateTime) = MONTH(@day)
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/queries/q6_month_range.sql
+7
View File
@@ -0,0 +1,7 @@
SELECT SQL_NO_CACHE PlayerID, MAX(BestRecord) AS HighScore
FROM best_record
WHERE MaestroID = @maestro AND AppID = @app
AND RecordDateTime >= CAST(DATE_FORMAT(@day, '%Y-%m-01') AS DATETIME)
AND RecordDateTime < CAST(DATE_FORMAT(@day, '%Y-%m-01') AS DATETIME) + INTERVAL 1 MONTH
GROUP BY PlayerID
ORDER BY HighScore DESC, PlayerID;
doc/plan/db/260915-improve-production/result/run_measure.sh
+41
View File
@@ -0,0 +1,41 @@
#!/bin/zsh
# 02·04단계 공통 측정 스크립트
# 사용법: zsh run_measure.sh baseline (02단계, 인덱스 추가 전)
# zsh run_measure.sh after (04단계, 인덱스 추가 후)
PREFIX=$1
if [[ $PREFIX != baseline && $PREFIX != after ]]; then
echo "사용법: zsh run_measure.sh baseline|after" >&2; exit 1
fi
cd "${0:A:h}" || exit 1
printf "Enter password: "; read -rs DBPW; echo
db() {
mariadb --defaults-extra-file=<(printf '[client]\npassword="%s"\n' "$DBPW") \
-h chocomae.jinaju.com -u jisangs chocomae "$@"
}
# 1) EXPLAIN: 쿼리마다 JSON 파일 1개
for q in queries/*.sql; do
out="${PREFIX}_explain_${q:t:r}.json"
{ cat params.sql; printf 'EXPLAIN FORMAT=JSON '; cat "$q"; } | db -N -r > "$out" \
|| { echo "EXPLAIN 실패: $q" >&2; exit 1; }
echo "저장: $out"
done
# 2) 실행 시간: 같은 쿼리 묶음을 2회 실행 (2회차 값 사용)
for round in 1 2; do
{ cat params.sql
for q in queries/*.sql; do
echo "SELECT '=== round ${round}: ${q:t:r} ===' AS msg;"
cat "$q"
done
} | db -vvv || { echo "실행 시간 측정 실패" >&2; exit 1; }
done > "${PREFIX}_perf.txt"
echo "저장: ${PREFIX}_perf.txt"
# 3) 요약: 쿼리 이름 / 결과 행 수 / 실행 시간 (2회차)
echo
grep -E '^\| === |rows? in set|Empty set' "${PREFIX}_perf.txt" | paste - - - | grep 'round 2' \
| sed -E 's/\| === round 2: (.*) === \|/\1/; s/\t1 row in set \([0-9.]+ sec\)//'
doc/plan/db/260915-improve-production/result/slow_log_daily_before.txt
+14
View File
@@ -0,0 +1,14 @@
# 운영 slow log 파일 날짜별 건수 (long_query_time=3, log_output=FILE)
# 실행: 2026-09-15 작업 후, 서버에서 sudo awk (07-post-analysis.md 모니터링 계획 1)
# 주의: 260915에는 23:05~23:20 기준 0.5초 구간의 작업 SQL(ALTER·DELETE)이 포함됨
260411 1
260720 1
260907 9
260908 2
260909 1
260910 1
260911 1
260912 1
260913 1
260914 1
260915 10
doc/plan/db/260915-improve-production/result/slow_log_entries_after.txt
+15
View File
@@ -0,0 +1,15 @@
# 운영 slow log 파일 — DB 개선 작업 후 (2026-09-16 확인)
# long_query_time=3, log_output=FILE (원래 설정으로 복원된 상태)
260915 23:04:05 query_time=0.671469 rows_examined=229443 # 작업: 전체 백업 덤프 (기준 0.5초 구간)
260915 23:04:07 query_time=4.840010 rows_examined=1210525 # 작업: 전체 백업 덤프
260915 23:05:00 query_time=0.659826 rows_examined=229443 # 작업: 전체 백업 덤프
260915 23:05:01 query_time=4.653876 rows_examined=1210525 # 작업: 전체 백업 덤프
260915 23:08:21 query_time=0.929698 rows_examined=935362 # 작업: 중복 DELETE (8,795행)
260915 23:09:08 query_time=4.790929 rows_examined=0 # 작업: ALTER idx_maestro_app_dt
260915 23:09:13 query_time=4.819872 rows_examined=0 # 작업: ALTER idx_maestro_player_app_dt
260915 23:09:18 query_time=0.723314 rows_examined=0 # 작업: ALTER idx_maestro_writing_dt
260915 23:09:19 query_time=1.063310 rows_examined=0 # 작업: ALTER uk_maestro_player_app
260916 4:00:03 query_time=5.379681 rows_examined=1210537 # 매일 도는 mysqldump 백업 (인덱스와 무관)
# 결론: 개선 후 하루(9/16) 동안 3초를 넘은 애플리케이션 쿼리는 0건.
# 기록된 것은 매일 04:00 백업 SELECT 1건뿐이며, 전체 테이블을 읽는 백업이라 개선 전(약 5.3초)과 같음.
doc/plan/db/260915-improve-production/result/slow_log_entries_before.txt
+37
View File
@@ -0,0 +1,37 @@
# 운영 slow log 파일 항목별 목록 (시각, 실행 시간, 검사 행 수 — SQL 본문 제외)
# 실행: 2026-09-15 작업 후, 서버에서 sudo awk (07-post-analysis.md)
# 해석 (mariadb-dumpslow 결과와 대조):
# - 매일 04:00 약 5초: best_record 전체 SELECT (mysqldump 백업, 182.217.174.221에서 접속)
# - 9/7 17:44~18:07: 같은 백업 SELECT 반복 (백업 스크립트 작업일)
# - 9/15 23:04~23:05: 이번 작업의 전체 백업 덤프 (best_record, app_highest_record)
# - 9/15 23:08~23:09: 이번 작업의 중복 DELETE, ALTER (기준 0.5초 구간)
# → 애플리케이션 쿼리는 한 건도 없음
260411 0:33:48 query_time=3.726172 rows_examined=960302
260720 13:17:19 query_time=8.465366 rows_examined=1152373
260907 11:07:44 query_time=4.731627 rows_examined=1205709
260907 17:44:24 query_time=5.373405 rows_examined=1207886
260907 17:47:40 query_time=5.050474 rows_examined=1207886
260907 17:49:33 query_time=5.715444 rows_examined=1207887
260907 17:56:10 query_time=5.223918 rows_examined=1207889
260907 17:59:55 query_time=5.035981 rows_examined=1207891
260907 18:03:59 query_time=4.990276 rows_examined=1207894
260907 18:07:19 query_time=6.269200 rows_examined=1207895
260907 22:08:15 query_time=5.216182 rows_examined=1207992
260908 4:00:04 query_time=5.407491 rows_examined=1205749
260908 16:45:30 query_time=5.190510 rows_examined=1196675
260909 4:00:03 query_time=5.027793 rows_examined=1196916
260910 4:00:04 query_time=5.324048 rows_examined=1199920
260911 4:00:04 query_time=5.302520 rows_examined=1201807
260912 4:00:03 query_time=5.428563 rows_examined=1204565
260913 4:00:04 query_time=5.146780 rows_examined=1204942
260914 4:00:03 query_time=5.309808 rows_examined=1205500
260915 4:00:04 query_time=5.348284 rows_examined=1207030
260915 23:04:05 query_time=0.671469 rows_examined=229443
260915 23:04:07 query_time=4.840010 rows_examined=1210525
260915 23:05:00 query_time=0.659826 rows_examined=229443
260915 23:05:01 query_time=4.653876 rows_examined=1210525
260915 23:08:21 query_time=0.929698 rows_examined=935362
260915 23:09:08 query_time=4.790929 rows_examined=0
260915 23:09:13 query_time=4.819872 rows_examined=0
260915 23:09:18 query_time=0.723314 rows_examined=0
260915 23:09:19 query_time=1.063310 rows_examined=0
doc/plan/db/260915-improve-production/result/summarize_analyze.py
+18
View File
@@ -0,0 +1,18 @@
# 사용법: python3 summarize_analyze.py baseline [after]
import json
import sys
decoder = json.JSONDecoder()
for prefix in sys.argv[1:]:
text = open(f"{prefix}_analyze.txt", encoding="utf-8").read()
names = [line.split("=== ")[1].split(" ===")[0] for line in text.splitlines() if line.startswith("=== ")]
docs, pos = [], 0
while True:
start = text.find("{", pos)
if start < 0:
break
doc, pos = decoder.raw_decode(text, start)
docs.append(doc)
for name, doc in zip(names, docs):
block = doc["query_block"]
print(f"{prefix:8} {name:16} server_time_ms={block.get('r_total_time_ms')}")
doc/plan/db/260915-improve-production/result/summarize_explain.py
+40
View File
@@ -0,0 +1,40 @@
# 사용법: python3 summarize_explain.py baseline [after]
import glob
import json
import sys
def find_table(node):
if isinstance(node, dict):
if isinstance(node.get("table"), dict):
return node["table"]
children = node.values()
elif isinstance(node, list):
children = node
else:
return None
for child in children:
found = find_table(child)
if found:
return found
return None
def keys_of(node):
if isinstance(node, dict):
for k, v in node.items():
if k == "key":
yield v
else:
yield from keys_of(v)
elif isinstance(node, list):
for v in node:
yield from keys_of(v)
for prefix in sys.argv[1:]:
for path in sorted(glob.glob(f"{prefix}_explain_*.json")):
with open(path, encoding="utf-8") as f:
table = find_table(json.load(f))
key = table.get("key") or " ∩ ".join(keys_of(table.get("index_merge", {}))) or "-"
print(f"{path:40} access_type={str(table.get('access_type')):12} key={key:28} rows={table.get('rows')}")
doc/plan/db/260915-improve-stage/result/FINAL-REPORT.md
+8 -2
View File
@@ -26,14 +26,20 @@
| `ranking_record_hour.php` | `get_ranking_record_hour()` | YEAR/MONTH/HOUR → 범위 조건 | ✅ 완료 |
| `ranking_record_day.php` | `get_ranking_record_day()` | YEAR/MONTH/DAYOFMONTH → 범위 조건 | ✅ 완료 |
| `ranking_record_month.php` | `get_ranking_record_month()` | YEAR/MONTH → 범위 조건 | ✅ 완료 |
| `history_record.php` | `get_history_record()` | DATE 함수 제거 + SQL Injection 방지 | ✅ 완료 |
| `typing_exam_collection.php` | 8개 함수 | 시간/일간/월간 조건 개선 | ✅ 완료 |
| `history_record.php` | `get_history_record()` | DATE 함수 제거 + SQL Injection 방지 (상한 조건만 사용, 아래 ⚠️ 참고) | ✅ 완료 (후속 수정) |
| `typing_exam_collection.php` | 8개 함수 | 시간/일간/월간 조건 개선 (`getHistoryRecord()`는 아래 ⚠️ 참고) | ✅ 완료 (후속 수정) |
**검증 결과:**
- ✅ 결과 동일성: 모든 쿼리 일치 (EXCEPT로 확인)
- ✅ 성능 개선: 읽는 행 5,804행 → 1행 (5,804배), 비용 8.634 → 0.00488 (1,770배)
- ✅ 인덱스 활용: access_type ALL → range, key_length 8 → 13
> ⚠️ **후속 수정 (2026-09-15, 커밋 629c8ff 검토)**
> - **문제:** `history_record.php` `get_history_record()`와 `typing_exam_collection.php` `getHistoryRecord()`에 하한 조건 `RecordDateTime >= DATE(?) - INTERVAL 7 DAY`가 추가되어, 히스토리가 "기록이 있는 최근 7일"에서 "최근 8일(달력) 안의 기록"으로 바뀜 → 일주일 넘게 쉰 학생은 시작 화면 그래프와 결과 화면 히스토리가 비어 보임
> - **근거:** 요구사항 "마지막으로 플레이한 7일은 보여준다"([01-improvement-overview.md](../../01-improvement-overview.md)), 원래 계획([02-option1 D·E절](../../02-option1-index-and-query-rewrite.md))에도 상한 조건만 있었음
> - **수정:** 하한 조건 삭제, `RecordDateTime < DATE(?) + INTERVAL 1 DAY`만 유지 → 기존 `DATE(RecordDateTime) <= ?`와 결과 동일, 인덱스 `(MaestroID, PlayerID, AppID/WritingID, RecordDateTime)` 사용 유지. `bind_param` `'iisss'` → `'iiis'` (정수 ID를 문자열로 바인딩하던 타입도 정리)
> - **재검증 필요:** 8일보다 전 기록만 있는 학생 계정으로 변경 전 쿼리와 결과 비교, 일반 앱·긴글의 시작·결과 화면 히스토리 표시 확인
---
### 1️⃣ 인덱스 추가 (5개)
doc/plan/db/260915-improve-stage/result/full-compatibility-check.md
+2
View File
@@ -26,6 +26,8 @@
**검증 결과:** ✅ 모든 쿼리 결과 동일, 성능 1,770배 개선
> ⚠️ **후속 수정 (2026-09-15):** 6번 `get_history_record()`와 7번 `getHistoryRecord()`에 하한 조건(`>= DATE(?) - INTERVAL 7 DAY`)이 추가되어 "기록이 있는 최근 7일" 동작이 "최근 8일 안의 기록"으로 달라졌던 것을 확인하고, 상한 조건만 남기도록 수정함 (`bind_param` `'iiis'`). 자세한 내용은 [FINAL-REPORT.md](FINAL-REPORT.md) 참고. 두 히스토리 쿼리는 재검증 필요
---
### 1️⃣ 인덱스 추가 (4개 테이블)
doc/plan/db/260916-load-and-capacity-check/00-check-methods.md
+907
View File
@@ -0,0 +1,907 @@
# 운영 서버 부하·용량 확인 방법 (260916)
> 서비스 중인 초코마에 운영 서버(AWS EC2 + MariaDB)에서 아래 3가지를 확인하기 위한 **방법 모음**입니다.
> 각 항목마다 여러 방법을 나열했으니, 권한·설치 가능 여부·측정 기간에 맞춰 골라서 쓰세요.
>
> | 확인 항목 | 문서 위치 |
> |---|---|
> | ① EC2 인스턴스에서 MariaDB에 걸리는 성능 부하 | [A. MariaDB 성능 부하 측정](#a-mariadb-성능-부하-측정) |
> | ② 접속 서비스(chocomae / chocoadmin)별 pool 할당·부하 | [B. 접속 서비스별 연결 pool·부하 측정](#b-접속-서비스별-연결-pool부하-측정) |
> | ③ `best_record` 등 기록 테이블에 데이터가 몇 개까지 들어가는지 | [C. 테이블 최대 저장 가능 행 수](#c-테이블-최대-저장-가능-행-수) |
>
> ⚠️ 이 문서는 **측정 방법만** 다룹니다. 실제 값은 `result/`에 저장하고, 결론은 [90-결과-기록-양식](#90-결과-기록-양식)에 채웁니다.
---
## 0. 사전 준비
### 0-1. 용어 정리
- 질문의 **`best_score` 테이블**은 실제 스키마에 없습니다. 점수/기록을 담는 테이블은 아래 4개입니다. 이 문서에서는 이 4개를 "기록 테이블"로 부릅니다.
| 테이블 | 내용 | PK |
|---|---|---|
| `best_record` | 게임 플레이 기록 (가장 큼, 약 121만 행) | `BestRecordID INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT` |
| `app_highest_record` | 앱별 최고 기록 | `AppHighestRecordID INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT` |
| `typing_exam_record` | 타자 시험 기록 (약 13만 행) | `TypingExamRecordID INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT` |
| `typing_exam_highest_record` | 타자 시험 최고 기록 | `TypingExamHighestRecordID INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT` |
### 0-2. 접속 경로 3가지
측정 방법마다 필요한 접속 경로가 다릅니다.
| 경로 | 접속 방법 | 할 수 있는 것 |
|---|---|---|
| **(가) EC2 SSH** | `ssh ubuntu@13.124.33.235` (chocomae.jisangs.com) | OS 지표(CPU/메모리/디스크 I/O), 설정 파일, 로그 파일, 로컬 mariadb 접속 |
| **(나) 원격 DB 클라이언트** | `mariadb -h chocomae.jinaju.com -P 3306 -u <계정> -p chocomae` | SQL로 가능한 모든 측정 (상태 변수, PROCESSLIST, EXPLAIN) |
| **(다) 시놀로지 SSH** | `ssh happyhome@jisangs.synology.me` | chocoadmin 컨테이너 설정·로그, 시놀로지→운영 DB 연결 확인 |
> ⚠️ 2026-09-15 작업에 쓰던 임시 계정 `jisangs`는 작업 후 **삭제**했습니다. 이번 측정에도 조회 전용 계정이 필요하니, 아래 중 하나를 먼저 정하세요.
>
> 1. 관리자(root) 계정으로 직접 측정 (가장 간단, 권한 문제 없음)
> 2. 측정 전용 임시 계정을 다시 만들고 끝나면 삭제
> ```sql
> -- 관리자 계정으로 실행
> CREATE USER 'perfcheck'@'182.217.174.221' IDENTIFIED BY '<임시 비밀번호>';
> GRANT SELECT, PROCESS, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'perfcheck'@'182.217.174.221';
> GRANT SELECT ON mysql.slow_log TO 'perfcheck'@'182.217.174.221';
> -- 측정 종료 후
> -- DROP USER 'perfcheck'@'182.217.174.221';
> ```
> 3. EC2에 SSH로 들어가 `localhost` 소켓으로 접속 (원격 계정을 새로 만들지 않아도 됨)
### 0-3. 측정에 필요한 권한
| 측정 내용 | 필요 권한 |
|---|---|
| `SHOW GLOBAL STATUS`, `SHOW VARIABLES`, `information_schema.TABLES` | 기본 (일반 계정 가능) |
| `SHOW FULL PROCESSLIST` (다른 계정 세션까지 보기), `SHOW ENGINE INNODB STATUS` | `PROCESS` |
| `mysql.slow_log` 조회 | `mysql.slow_log` SELECT |
| `SET GLOBAL ...` (slow log 켜기, `userstat` 켜기) | `SUPER` |
| OS 지표, 설정 파일, 로그 파일 | EC2 SSH (`ubuntu` 계정, 일부는 `sudo`) |
### 0-4. 결과 저장 위치
```bash
cd doc/plan/db/260916-load-and-capacity-check/result
```
> 개인정보·비밀번호 해시가 섞일 수 있는 파일(`*grants*`, 덤프)은 커밋하지 마세요. 2026-09-15 작업의 관례를 따릅니다.
### 0-5. MariaDB가 도커인지 호스트 설치인지 먼저 확인
문서마다 명령어가 달라지므로 **가장 먼저** 확인합니다. (EC2 SSH)
```bash
sudo docker ps --format 'table {{.Names}}\t{{.Image}}\t{{.Ports}}'
systemctl status mariadb --no-pager | head -5
ls -l /var/lib/mysql | head -5
```
- 도커면: 이후 모든 `mariadb ...` 명령 앞에 `sudo docker exec -i <컨테이너명> ` 을 붙입니다.
- 호스트 설치면: 명령을 그대로 씁니다. (README 기준 설정은 `/etc/mysql`, 로그는 `/var/log/mysql`)
---
## A. MariaDB 성능 부하 측정
> "지금 이 EC2에서 MariaDB가 얼마나 힘들어하는가"를 보는 방법들입니다.
> **OS 레벨(A-1)** 과 **DB 레벨(A-2~A-5)** 을 같이 봐야 원인을 가릴 수 있습니다.
### A-0. 방법 비교
| 방법 | 보는 것 | 설치 필요 | 측정 부하 | 지속 관찰 | 추천도 |
|---|---|---|---|---|---|
| A-1 OS 지표 | CPU·메모리·디스크 I/O·스왑 | 없음(일부 `sysstat`) | 매우 낮음 | 스냅샷~단기 | ★★★ |
| A-2 상태 변수 델타 | QPS, 버퍼 풀 적중률, 임시 테이블, 잠금 | 없음 | 매우 낮음 | 단기 | ★★★ |
| A-3 PROCESSLIST·INNODB STATUS | 지금 실행 중인 쿼리, 대기·잠금 | 없음 | 매우 낮음 | 스냅샷 | ★★★ |
| A-4 slow query log | 느린 쿼리 목록·빈도 | 없음 | 낮음(설정 주의) | 장기 | ★★★ |
| A-5 userstat / performance_schema | 쿼리 다이제스트별·계정별 누적 부하 | 없음(설정 변경) | 낮음~중간 | 장기 | ★★☆ |
| A-6 모니터링 도구 | 시계열 그래프, 알림 | 있음 | 낮음 | 상시 | ★★☆ |
**추천 조합:** 먼저 A-1 + A-2 + A-3으로 현재 상태를 잡고, A-4를 24시간 돌려 실제 서비스 쿼리를 확인합니다. 상시 감시가 필요해지면 A-6.
---
### 방법 A-1. OS 레벨 지표 (EC2 SSH)
**A-1-1. 한 번에 훑기**
```bash
# 인스턴스 사양·부하 평균
nproc; free -h; uptime
# 프로세스별 CPU·메모리 상위 10개 (mysqld가 몇 위인지)
ps -eo pid,comm,pcpu,pmem,rss --sort=-pcpu | head -11
```
**A-1-2. 실시간 관찰**
```bash
top -b -n 3 -d 5 | grep -E 'Cpu|Mem|mysqld' > os_top.txt
cat os_top.txt
```
**A-1-3. CPU·디스크 I/O 시계열 (sysstat 필요)**
```bash
sudo apt-get install -y sysstat # 이미 있으면 생략
# 5초 간격 12회 = 1분치 CPU·메모리·스왑
vmstat 5 12 > os_vmstat.txt
# 5초 간격 12회 디스크 I/O (await, %util 확인)
iostat -dx 5 12 > os_iostat.txt
# mysqld 프로세스만 따로
pidstat -p $(pgrep -o mysqld) 5 12 > os_pidstat_mysqld.txt
```
**판단 기준**
| 지표 | 정상 | 주의 |
|---|---|---|
| `vmstat` `r`(실행 대기) | vCPU 수 이하 | vCPU 수보다 계속 큼 → CPU 포화 |
| `vmstat` `si/so`(스왑) | 0 | 0보다 큼 → 메모리 부족, DB 성능 급락 |
| `iostat` `%util` | 50% 이하 | 90% 이상 지속 → 디스크 I/O 병목 |
| `iostat` `await` | 10ms 이하(EBS gp3) | 수십 ms 이상 → I/O 대기 |
| `free -h` `available` | 여유 있음 | 0에 가까움 → 버퍼 풀 축소 검토 |
**A-1-4. 도커로 돌고 있다면**
```bash
sudo docker stats --no-stream
```
**A-1-5. AWS CloudWatch (SSH 없이 확인)**
EC2 콘솔 → 대상 인스턴스 → **모니터링** 탭에서 `CPUUtilization`, `EBSReadOps`/`EBSWriteOps`, `NetworkIn/Out`을 기간별로 봅니다. 기본 지표는 5분 간격이며, 메모리·디스크 사용률은 CloudWatch Agent를 설치해야 나옵니다. **과거 추이**를 보는 데 가장 편합니다.
---
### 방법 A-2. MariaDB 상태 변수 델타 측정
절대 누적값은 서버 기동 이후 합계라 의미가 약합니다. **일정 시간 동안의 증가량(델타)** 을 봐야 합니다.
**A-2-1. 가장 간단한 방법 — `mariadb-admin`의 상대값 출력**
```bash
# 10초 간격 6회, 이전 값 대비 증가량만 출력
mariadb-admin -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p extended-status -i 10 -c 6 -r \
| grep -vE '\|\s+0\s+\|' > db_status_delta.txt
cat db_status_delta.txt
```
**A-2-2. 요약 한 줄 보기**
```bash
# 5초 간격으로 Queries/초, Threads, Opens, Slow queries 표시 (Ctrl+C로 종료)
mariadb-admin -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p status -i 5
```
**A-2-3. 직접 SQL로 60초 델타 뽑기**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p chocomae -N -B -e "
SHOW GLOBAL STATUS;" > st1.txt
sleep 60
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p chocomae -N -B -e "
SHOW GLOBAL STATUS;" > st2.txt
join st1.txt st2.txt | awk '{d=$3-$2; if (d>0) printf "%-40s %12d\n", $1, d}' \
| sort -k2 -nr | head -40 > db_status_delta_60s.txt
cat db_status_delta_60s.txt
```
**A-2-4. 꼭 봐야 할 값**
| 상태 변수 | 의미 | 해석 |
|---|---|---|
| `Questions`, `Com_select`, `Com_insert` | 처리한 쿼리 수 | 60초 델타 ÷ 60 = QPS |
| `Threads_connected` / `Threads_running` | 연결 수 / 실제 실행 중 | `Threads_running`이 지속적으로 vCPU 수 이상이면 과부하 |
| `Innodb_buffer_pool_read_requests` vs `Innodb_buffer_pool_reads` | 논리 읽기 vs 디스크 읽기 | 적중률 = (1 - reads/read_requests) × 100, **99% 미만이면 버퍼 풀 부족 의심** |
| `Created_tmp_disk_tables` | 디스크 임시 테이블 | 증가하면 `GROUP BY`/`ORDER BY`가 디스크로 넘어감 |
| `Select_scan`, `Select_full_join` | 풀 스캔 쿼리 수 | 증가하면 인덱스 미사용 쿼리 존재 |
| `Slow_queries` | 느린 쿼리 수 | A-4와 함께 확인 |
| `Table_locks_waited`, `Innodb_row_lock_waits`, `Innodb_row_lock_time_avg` | 잠금 대기 | 0에 가까워야 정상 |
| `Aborted_connects`, `Connection_errors_max_connections` | 연결 실패 | 0보다 크면 B 항목에서 원인 추적 |
**A-2-5. 버퍼 풀 적중률·크기 한 번에 계산**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SELECT
(SELECT VARIABLE_VALUE FROM information_schema.GLOBAL_VARIABLES
WHERE VARIABLE_NAME='innodb_buffer_pool_size')/1024/1024 AS buffer_pool_mb,
(SELECT ROUND(SUM(DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH)/1024/1024,1) FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA='chocomae') AS chocomae_total_mb,
ROUND(100 - (
(SELECT VARIABLE_VALUE FROM information_schema.GLOBAL_STATUS WHERE VARIABLE_NAME='Innodb_buffer_pool_reads') /
(SELECT VARIABLE_VALUE FROM information_schema.GLOBAL_STATUS WHERE VARIABLE_NAME='Innodb_buffer_pool_read_requests')
) * 100, 3) AS hit_rate_pct;" > db_buffer_pool.txt
cat db_buffer_pool.txt
```
> `chocomae_total_mb`가 `buffer_pool_mb`보다 작으면 데이터 전체가 메모리에 올라가므로 디스크 I/O 부하는 거의 없습니다. 이 값은 C-3(실용적 상한 계산)에서 다시 씁니다.
---
### 방법 A-3. 실행 중인 쿼리·잠금 관찰
**A-3-1. 지금 무엇이 돌고 있는가**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SELECT ID, USER, HOST, DB, COMMAND, TIME, STATE, LEFT(INFO,120) AS query
FROM information_schema.PROCESSLIST
WHERE COMMAND <> 'Sleep'
ORDER BY TIME DESC;"
```
**A-3-2. 1초 간격으로 반복 관찰 (부하가 걸리는 시간대에)**
```bash
for i in $(seq 1 60); do
date +%FT%T
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p<비밀번호> -N -B -e "
SELECT COUNT(*) AS running FROM information_schema.PROCESSLIST WHERE COMMAND<>'Sleep';"
sleep 1
done > db_running_1min.txt
```
> 비밀번호를 명령줄에 쓰면 셸 히스토리에 남습니다. `~/.my.cnf`(`[client]` 섹션)에 적어두고 `-p`를 빼는 편이 안전합니다.
**A-3-3. InnoDB 내부 상태 (잠금·대기·I/O)**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS\G" > db_innodb_status.txt
grep -A12 'TRANSACTIONS' db_innodb_status.txt
grep -A10 'BUFFER POOL AND MEMORY' db_innodb_status.txt
grep -A8 'LATEST DETECTED DEADLOCK' db_innodb_status.txt
```
**A-3-4. 대기 중인 잠금만 콕 집어 보기**
```sql
-- MariaDB 10.5+ (information_schema.INNODB_TRX + metadata lock 정보)
SELECT trx_id, trx_state, trx_started, trx_wait_started, trx_mysql_thread_id, LEFT(trx_query,100)
FROM information_schema.INNODB_TRX
ORDER BY trx_started;
SELECT * FROM information_schema.METADATA_LOCK_INFO; -- 플러그인 설치 시
```
---
### 방법 A-4. Slow query log 분석
2026-09-15 작업 때 이미 켰던 경로라 재사용이 쉽습니다.
**A-4-1. 현재 설정 확인**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN
('slow_query_log','slow_query_log_file','long_query_time','log_output',
'log_queries_not_using_indexes','log_slow_admin_statements','min_examined_row_limit');" > slow_log_settings.txt
cat slow_log_settings.txt
```
**A-4-2. 측정 기간에만 임계값 낮추기 (`SUPER` 필요)**
```sql
-- 원래 값을 먼저 기록해 두고 실행
SET GLOBAL long_query_time = 0.5; -- 0.5초 이상 쿼리를 기록
SET GLOBAL slow_query_log = ON;
-- 측정 종료 후 원래 값으로 복원 (예: 3초)
-- SET GLOBAL long_query_time = 3;
```
> ⚠️ `log_queries_not_using_indexes`는 켜지 마세요. 인덱스를 안 쓰는 모든 쿼리가 기록돼 로그가 폭증합니다. `log_output`에 `TABLE`이 포함돼 있으면 `mysql.slow_log`가 계속 커지고 자동으로 비워지지 않습니다.
**A-4-3. 파일 로그 분석 (EC2 SSH)**
```bash
# 요약: 실행 시간 합계가 큰 순서로 정렬
sudo mariadb-dumpslow -s t -t 20 /var/log/mysql/mariadb-slow.log > slow_top20.txt
cat slow_top20.txt
# 더 정밀한 분석이 필요하면 (percona-toolkit 설치 필요)
sudo apt-get install -y percona-toolkit
sudo pt-query-digest /var/log/mysql/mariadb-slow.log > slow_digest.txt
```
**A-4-4. 테이블 로그 분석 (`log_output`에 `TABLE`이 있을 때)**
```sql
-- 일자별 건수
SELECT DATE(start_time) AS d, COUNT(*) AS cnt, ROUND(MAX(query_time_sec),1) AS max_sec
FROM (SELECT start_time, TIME_TO_SEC(query_time) AS query_time_sec FROM mysql.slow_log) t
GROUP BY d ORDER BY d;
-- 계정·호스트별 느린 쿼리 (B 항목에서 서비스 구분에 활용)
SELECT user_host, COUNT(*) AS cnt, ROUND(AVG(TIME_TO_SEC(query_time)),2) AS avg_sec
FROM mysql.slow_log GROUP BY user_host ORDER BY cnt DESC;
```
> 2026-09-15 측정에서는 slow log에 **애플리케이션 쿼리가 한 건도 없었고**, 매일 04:00 백업 덤프의 `best_record` 전체 SELECT(약 5초)만 기록됐습니다. 이번에도 같은 항목이 계속 잡히니 성능 저하로 오해하지 마세요.
---
### 방법 A-5. 누적 통계 (userstat / performance_schema)
**A-5-1. MariaDB `userstat` (가볍고 설치 불필요, `SUPER` 필요)**
```sql
SET GLOBAL userstat = 1; -- 켠 시점부터 누적 (재시작하면 꺼짐)
-- 잠시 서비스 트래픽을 받은 뒤
SELECT * FROM information_schema.CLIENT_STATISTICS\G -- 접속 호스트별
SELECT * FROM information_schema.USER_STATISTICS\G -- 계정별
SELECT * FROM information_schema.TABLE_STATISTICS
WHERE TABLE_SCHEMA='chocomae' ORDER BY ROWS_READ DESC;
SELECT * FROM information_schema.INDEX_STATISTICS
WHERE TABLE_SCHEMA='chocomae' ORDER BY ROWS_READ DESC;
FLUSH CLIENT_STATISTICS; -- 구간 측정을 하려면 초기화 후 다시 수집
```
- **B 항목(서비스별 부하)에 가장 직접적인 방법**입니다. `CLIENT_STATISTICS`는 접속 호스트별 `CONCURRENT_CONNECTIONS`, `CONNECTED_TIME`, `BUSY_TIME`, `ROWS_READ`, `SELECT_COMMANDS` 등을 보여줍니다.
- `INDEX_STATISTICS`에 안 나오는 인덱스는 **한 번도 안 쓰인 인덱스**입니다. 불필요한 인덱스 정리 판단에 쓰세요.
- 영구 적용하려면 설정 파일에 `userstat=1`을 넣고 재시작해야 합니다.
**A-5-2. performance_schema 다이제스트 (기본 OFF)**
```sql
SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema'; -- OFF면 아래는 못 씀
```
OFF인 경우 `/etc/mysql/my.cnf`(또는 `conf.d/*.cnf`)에 `performance_schema=ON`을 넣고 **재시작**해야 합니다. 서비스 중단이 생기므로 급하지 않으면 A-4/A-5-1로 대체하세요.
```sql
-- 총 실행 시간이 큰 쿼리 유형 순
SELECT SCHEMA_NAME, DIGEST_TEXT, COUNT_STAR,
ROUND(SUM_TIMER_WAIT/1e12,2) AS total_sec,
ROUND(AVG_TIMER_WAIT/1e9,2) AS avg_ms,
SUM_ROWS_EXAMINED, SUM_ROWS_SENT
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE SCHEMA_NAME='chocomae'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 20;
-- 계정별 부하 (B 항목에도 사용)
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_account_by_event_name
WHERE EVENT_NAME='statement/sql/select' ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 10;
```
---
### 방법 A-6. 상시 모니터링 도구
| 도구 | 설치 위치 | 특징 |
|---|---|---|
| `mytop` / `innotop` | EC2 (`apt-get install mytop percona-toolkit`) | 터미널 실시간 대시보드. QPS·슬로우·연결·실행 쿼리를 한 화면에서 봄. 가장 가볍게 시작 가능 |
| Netdata | EC2 (에이전트 1개) | 설치 5분, MySQL 플러그인 자동 인식, 웹 UI로 시계열 확인 |
| Prometheus + `mysqld_exporter` + Grafana | 수집기는 시놀로지, exporter는 EC2 | 장기 보관·대시보드·알림. 이미 시놀로지 도커가 있으니 구성 부담이 적음 |
| Percona PMM | 도커 1개 + 에이전트 | MySQL 전용 대시보드·쿼리 분석기(QAN)가 강력. 리소스는 좀 더 씀 |
| AWS CloudWatch (+Agent) | EC2 | 인스턴스 지표·알림. DB 내부 지표는 안 보임 |
**mytop 예시**
```bash
sudo apt-get install -y mytop
mytop -h 127.0.0.1 -u root -p --dbname chocomae
```
> **선택 가이드:** 이번처럼 "한 번 확인"이면 A-1~A-5로 충분합니다. "앞으로 계속 보겠다"면 `mysqld_exporter` + 시놀로지 Grafana 조합이 운영 부담 대비 효과가 가장 좋습니다.
---
## B. 접속 서비스별 연결 pool·부하 측정
### B-0. 먼저 알아야 할 구조
| 서비스 | 위치 | 접속 방식 | pool 존재 여부 |
|---|---|---|---|
| **chocomae** (PHP) | 같은 EC2 | `new mysqli($db_host, ...)` — [connect_db.php:17](../../../../src/web/server/setup/connect_db.php#L17), `localhost`(또는 도커 호스트명) | **pool 없음.** PHP 요청마다 새 연결을 맺고 요청이 끝나면 끊습니다. `p:` 접두사(persistent)를 쓰지 않으므로, 동시 연결 수의 상한은 사실상 **Apache의 동시 프로세스 수(MaxRequestWorkers)** 입니다 |
| **chocoadmin** (Next.js/Node) | 시놀로지 도커 | 인터넷 경유로 `chocomae.jinaju.com:3306` | Node의 MySQL 드라이버(`mysql2` 등)를 쓰면 **커넥션 풀 존재**. `connectionLimit` 기본값은 보통 10. 컨테이너/프로세스 수만큼 배수가 됨 |
| **배치/백업** | EC2 cron, 시놀로지 cron | 단발 연결 | 매일 04:00 풀백업이 대표적 |
**따라서 확인할 것은 3가지입니다.**
1. DB가 허용하는 상한 (`max_connections`)과 실제 최대 사용치 (`Max_used_connections`)
2. 출처별 현재·최대 연결 수 (EC2 로컬 vs 시놀로지 공인 IP)
3. 각 애플리케이션 쪽 설정값 (Apache 워커 수, Node pool `connectionLimit`)
### B-0-1. 방법 비교
| 방법 | 보는 것 | 서비스 구분 가능? | 필요 권한 |
|---|---|---|---|
| B-1 연결 상한·사용치 | 전체 연결 수, 한계 근접 여부 | ✗ | 기본 |
| B-2 PROCESSLIST 집계 | 출처 IP·계정별 현재 연결 수 | ○ (IP로) | `PROCESS` |
| B-3 userstat | 출처별 누적 연결 시간·쿼리 수·읽은 행 수 | ◎ (가장 정확) | `SUPER` + 조회 |
| B-4 계정 분리 | 서비스별 완전 분리 + 상한 제한 | ◎ | `CREATE USER`, `GRANT` |
| B-5 애플리케이션 설정 | pool 할당값 자체 | ◎ | 서버 접근 |
| B-6 네트워크 소켓 | TCP 연결 수·상태 | ○ (IP로) | EC2 SSH |
| B-7 주기 샘플링 | 시간대별 추이 | ○ | `PROCESS` + cron |
---
### 방법 B-1. 연결 상한과 실제 사용치
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN
('max_connections','max_user_connections','thread_handling','thread_pool_size',
'wait_timeout','interactive_timeout','back_log','table_open_cache','open_files_limit');
SHOW GLOBAL STATUS WHERE Variable_name IN
('Threads_connected','Threads_running','Threads_created','Threads_cached',
'Max_used_connections','Max_used_connections_time','Connections',
'Aborted_connects','Aborted_clients','Connection_errors_max_connections');" > conn_limits.txt
cat conn_limits.txt
```
**해석**
| 값 | 의미 |
|---|---|
| `Max_used_connections` / `max_connections` | **연결 여유율.** 80%를 넘으면 상한을 올리거나 pool을 줄여야 합니다 |
| `Max_used_connections_time` | 최고치를 찍은 시각 → 그 시간대에 무슨 작업이 있었는지 추적 |
| `Connection_errors_max_connections` | 0보다 크면 **연결 거부가 실제로 발생**한 것 |
| `Aborted_connects` | 인증 실패·타임아웃. 시놀로지↔AWS 인터넷 구간 문제의 신호일 수 있음 |
| `Threads_created` ≫ `Connections`의 일부 | 스레드 캐시 부족 (`thread_cache_size` 조정 대상) |
| `wait_timeout` | pool의 유휴 연결이 이 시간을 넘기면 서버가 끊습니다. chocoadmin에서 간헐적 `ECONNRESET`/`Connection lost`가 난다면 1순위 원인 |
---
### 방법 B-2. PROCESSLIST로 출처별 집계
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SELECT USER,
SUBSTRING_INDEX(HOST, ':', 1) AS client_ip,
DB,
COUNT(*) AS conns,
SUM(COMMAND <> 'Sleep') AS active,
SUM(COMMAND = 'Sleep') AS idle,
MAX(TIME) AS max_idle_or_run_sec
FROM information_schema.PROCESSLIST
GROUP BY USER, client_ip, DB
ORDER BY conns DESC;" > conn_by_source.txt
cat conn_by_source.txt
```
**읽는 법**
- `client_ip`가 `localhost`/`127.0.0.1`/도커 내부 IP(`172.x`) → **chocomae(PHP)**
- `client_ip`가 시놀로지 공인 IP → **chocoadmin**
- `idle`이 크고 `max_idle_or_run_sec`이 수백 초 → pool이 유휴 연결을 계속 붙잡고 있는 상태 (정상이지만 `max_connections` 여유를 잡아먹음)
- `active`가 계속 큼 → 실제 쿼리 부하
> 시놀로지 공인 IP를 모른다면 시놀로지에서 `curl -s ifconfig.me` 로 확인하세요. README 기준 출발지 IP는 `182.217.174.221`입니다.
---
### 방법 B-3. userstat으로 출처별 누적 부하 (가장 정확)
```sql
SET GLOBAL userstat = 1;
FLUSH CLIENT_STATISTICS; -- 구간 측정 시작점
-- (서비스 트래픽을 받는 동안 대기: 예를 들어 1시간)
SELECT CLIENT,
TOTAL_CONNECTIONS, CONCURRENT_CONNECTIONS,
ROUND(CONNECTED_TIME/60,1) AS connected_min,
ROUND(BUSY_TIME,1) AS busy_sec,
ROUND(CPU_TIME,1) AS cpu_sec,
ROWS_READ, ROWS_SENT, SELECT_COMMANDS, UPDATE_COMMANDS, OTHER_COMMANDS
FROM information_schema.CLIENT_STATISTICS
ORDER BY BUSY_TIME DESC;
```
- `BUSY_TIME`·`CPU_TIME` = **그 출처가 DB를 실제로 점유한 시간**입니다. "chocomae와 chocoadmin 중 어느 쪽이 DB를 더 쓰는가"에 대한 가장 직접적인 답입니다.
- `USER_STATISTICS`는 같은 형식을 **계정 단위**로 보여줍니다. B-4(계정 분리)를 먼저 하면 IP가 아니라 계정만으로 깔끔하게 구분됩니다.
---
### 방법 B-4. 서비스별 DB 계정 분리 + 연결 상한 지정 (구조 개선)
지금은 chocomae와 chocoadmin이 **같은 `chocomae` 계정**을 쓸 가능성이 큽니다(README 기준 계정은 `root`/`chocomae`/`backup` 3개). 계정을 나누면 측정과 제어가 동시에 쉬워집니다.
```sql
-- 관리자 계정으로 실행
CREATE USER 'chocoadmin'@'182.217.174.221' IDENTIFIED BY '<새 비밀번호>';
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON chocomae.* TO 'chocoadmin'@'182.217.174.221';
-- 이 계정 하나가 쓸 수 있는 동시 연결 수 상한 (폭주 시 서비스 보호)
ALTER USER 'chocoadmin'@'182.217.174.221' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 20;
FLUSH PRIVILEGES;
SHOW GRANTS FOR 'chocoadmin'@'182.217.174.221';
```
- 계정을 나눈 뒤에는 B-2/B-3의 집계가 `USER` 기준으로 바로 읽힙니다.
- `MAX_USER_CONNECTIONS`를 걸어두면 chocoadmin 쪽 pool 설정 실수로 운영 서비스가 연결을 못 맺는 사고를 막습니다.
- ⚠️ 계정 변경은 chocoadmin 배포와 함께 진행해야 하니, 측정만이 목적이라면 B-2/B-3(IP 기준)으로 충분합니다.
---
### 방법 B-5. 애플리케이션 쪽 설정 확인 (pool 할당값 자체)
**B-5-1. chocomae (PHP / Apache) — EC2 SSH**
```bash
# 동시 처리 가능한 요청 수 = 사실상 최대 동시 DB 연결 수
apache2ctl -V | grep -i 'Server MPM'
grep -RnE 'MaxRequestWorkers|ServerLimit|StartServers|MaxConnectionsPerChild' /etc/apache2/mods-available/mpm_*.conf /etc/apache2/apache2.conf
# php-fpm을 쓴다면
grep -RnE '^(pm|pm\.max_children|pm\.start_servers|pm\.max_spare_servers)' /etc/php/*/fpm/pool.d/*.conf 2>/dev/null
# persistent connection 관련 설정 (현재 코드는 사용 안 함)
php -i | grep -iE 'mysqli.allow_persistent|mysqli.max_persistent|mysqli.max_links|default_socket_timeout'
```
> **판단:** `MaxRequestWorkers`(prefork 기본 150) ≤ `max_connections`여야 합니다. 그렇지 않으면 트래픽 급증 시 PHP가 "Too many connections"를 만납니다.
>
> 현재 코드는 요청마다 연결을 새로 맺습니다(`new mysqli`). 연결 비용이 부담되면 `p:localhost` 형태의 persistent 연결을 검토할 수 있지만, 연결이 프로세스에 남아 `max_connections`를 오래 점유하므로 **먼저 B-1의 여유율을 확인한 뒤** 결정하세요.
**B-5-2. chocoadmin (Next.js / Node) — 시놀로지 SSH**
```bash
cd /volume1/docker/service/jinaju/chocoadmin
# pool 설정값 찾기
grep -RniE 'createPool|connectionLimit|pool|queueLimit|connectTimeout|enableKeepAlive' \
--include='*.ts' --include='*.js' --include='*.mjs' . | grep -v node_modules | head -40
# 환경변수 (비밀번호는 출력하지 말 것)
grep -vE 'PASS|PWD|SECRET|TOKEN' .env.production
# 실행 중인 컨테이너·프로세스 수 (pool이 몇 배로 늘어나는지)
sudo docker ps --filter name=chocoadmin
sudo docker exec chocoadmin sh -c 'ps -eo pid,comm | head'
```
**확인 포인트**
| 항목 | 확인 내용 |
|---|---|
| `connectionLimit` | 명시하지 않았다면 `mysql2` 기본값 10 |
| 컨테이너/워커 수 | pool은 **프로세스마다 하나**입니다. Next.js를 여러 워커로 띄우면 `connectionLimit × 워커 수`가 실제 상한 |
| 모듈 스코프 재사용 | pool을 요청마다 만들면 연결이 계속 늘어납니다. 모듈 최상단에서 한 번만 생성하는지 확인 |
| `connectTimeout`, `enableKeepAlive` | 시놀로지→AWS 인터넷 구간이라 지연·끊김 대비 필요 |
| `wait_timeout`(B-1) 대비 유휴 시간 | 서버가 먼저 끊으면 죽은 연결을 재사용하다 오류가 납니다 |
**B-5-3. chocoadmin 쪽 실제 연결 확인 (시놀로지 SSH)**
```bash
# 컨테이너에서 운영 DB로 맺은 연결 수
sudo docker exec chocoadmin sh -c "ss -tn state established '( dport = :3306 )' 2>/dev/null | wc -l" \
|| sudo netstat -tn | grep ':3306' | wc -l
```
---
### 방법 B-6. 네트워크 소켓 레벨 확인 (EC2 SSH)
DB에 로그인하지 않고도 **누가 3306에 붙어 있는지** 셀 수 있습니다.
```bash
# 출처 IP별 3306 연결 수
sudo ss -tn state established '( sport = :3306 )' \
| awk 'NR>1 {split($5,a,":"); print a[1]}' | sort | uniq -c | sort -nr > conn_by_ip_ss.txt
cat conn_by_ip_ss.txt
# 프로세스까지 같이 보기
sudo ss -tnp state established '( sport = :3306 )' | head -30
# TIME_WAIT 등 상태별 집계 (연결을 자주 맺고 끊는지 확인 — PHP 특성상 많을 수 있음)
sudo ss -tan '( sport = :3306 )' | awk 'NR>1 {print $1}' | sort | uniq -c
```
> `TIME_WAIT`가 수천 개면 "요청마다 연결/해제"의 비용이 눈에 보이는 수준이라는 뜻입니다. persistent 연결이나 pool 도입을 검토할 근거가 됩니다.
---
### 방법 B-7. 시간대별 추이 샘플링 (권장: 24시간)
한 번의 스냅샷으로는 피크를 놓칩니다. cron으로 1분마다 찍어 CSV로 모읍니다.
```bash
# EC2에 저장: /home/ubuntu/conn_sample.sh
cat > /home/ubuntu/conn_sample.sh <<'EOS'
#!/bin/bash
TS=$(date +%FT%T)
mariadb -N -B -e "
SELECT '$TS', USER, SUBSTRING_INDEX(HOST,':',1), COUNT(*), SUM(COMMAND<>'Sleep')
FROM information_schema.PROCESSLIST GROUP BY USER, 3;" >> /home/ubuntu/conn_sample.tsv
mariadb -N -B -e "
SELECT '$TS','__global__','-',
(SELECT VARIABLE_VALUE FROM information_schema.GLOBAL_STATUS WHERE VARIABLE_NAME='Threads_connected'),
(SELECT VARIABLE_VALUE FROM information_schema.GLOBAL_STATUS WHERE VARIABLE_NAME='Threads_running');" \
>> /home/ubuntu/conn_sample.tsv
EOS
chmod +x /home/ubuntu/conn_sample.sh
# 1분마다 실행
( crontab -l 2>/dev/null; echo "* * * * * /home/ubuntu/conn_sample.sh" ) | crontab -
```
수집 후 정리:
```bash
# 시간대별 최대 연결 수
awk -F'\t' '$2=="__global__" {split($1,t,"T"); split(t[2],h,":"); \
key=t[1]" "h[1]"시"; if ($4>m[key]) m[key]=$4} END {for (k in m) print k, m[k]}' \
/home/ubuntu/conn_sample.tsv | sort > conn_hourly_peak.txt
cat conn_hourly_peak.txt
# 측정 끝나면 cron 제거
crontab -l | grep -v conn_sample.sh | crontab -
```
---
## C. 테이블 최대 저장 가능 행 수
> "`best_record`에 데이터가 몇 개까지 들어갈 수 있나"는 상한이 **세 겹**입니다. 셋 중 **가장 먼저 걸리는 것**이 실제 한계입니다.
>
> | 구분 | 상한 요인 | 대략적인 값 |
> |---|---|---|
> | C-1 논리적 상한 | PK `INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT` 최대값 | **4,294,967,295 (약 42.9억)** |
> | C-2 물리적 상한 | InnoDB 테이블스페이스 / 디스크 여유 공간 | 디스크 여유 ÷ 행당 바이트 |
> | C-3 실용적 상한 | 버퍼 풀·인덱스 크기 대비 성능이 버티는 지점 | 보통 **위 둘보다 훨씬 먼저** 도달 |
### 방법 C-1. 논리적 상한 — AUTO_INCREMENT 소진까지
기록 테이블 4개 모두 PK가 `INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT`이므로 **42.9억**이 상한입니다. 중요한 점은 **행을 삭제해도 AUTO_INCREMENT 값은 되돌아가지 않는다**는 것입니다. 즉 "현재 행 수"가 아니라 "지금까지 발급된 ID 값"이 기준입니다.
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SELECT TABLE_NAME,
TABLE_ROWS AS approx_rows,
AUTO_INCREMENT AS next_id,
4294967295 - AUTO_INCREMENT AS remaining_ids,
ROUND(AUTO_INCREMENT / 4294967295 * 100, 4) AS used_pct
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA='chocomae' AND AUTO_INCREMENT IS NOT NULL
ORDER BY used_pct DESC;" > capacity_auto_increment.txt
cat capacity_auto_increment.txt
```
**남은 기간 계산**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p chocomae -e "
SELECT DATE_FORMAT(RecordDateTime,'%Y-%m') AS ym, COUNT(*) AS cnt
FROM best_record
WHERE RecordDateTime >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 13 MONTH)
GROUP BY ym ORDER BY ym;" > capacity_monthly_load.txt
cat capacity_monthly_load.txt
```
> 남은 기간 = `remaining_ids` ÷ (월 적재량 × 12)
>
> **2026-09-15 기준 개략 계산:** 월 평균 약 57,968행 → 연 약 69.6만 행. 42.9억 ÷ 69.6만 ≈ **6,000년 이상**.
> 지금 증가 속도가 100배가 되어도 60년이 넘습니다. → **AUTO_INCREMENT는 실질적인 제약이 아닙니다.**
>
> 단, 아래 경우는 소진이 빨라지니 `used_pct`를 연 1회 확인하세요.
> - `INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE` / `REPLACE`를 많이 쓰면 실패한 INSERT도 ID를 소비합니다
> - 대량 삭제 후 재적재를 반복하는 경우
>
> **넘어갈 조짐이 보이면:** `ALTER TABLE best_record MODIFY BestRecordID BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT;` (테이블 재구성이 필요해 시간과 디스크 여유가 많이 듭니다. 미리 계획하세요)
### 방법 C-2. 물리적 상한 — 디스크 여유 공간
**C-2-1. 현재 테이블 크기와 행당 바이트**
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SELECT TABLE_NAME,
TABLE_ROWS AS approx_rows,
ROUND(DATA_LENGTH/1024/1024,1) AS data_mb,
ROUND(INDEX_LENGTH/1024/1024,1) AS index_mb,
ROUND((DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH)/1024/1024,1) AS total_mb,
ROUND(DATA_FREE/1024/1024,1) AS free_mb,
ROUND((DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH)/NULLIF(TABLE_ROWS,0), 1) AS bytes_per_row
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA='chocomae'
ORDER BY (DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH) DESC;" > capacity_table_sizes.txt
cat capacity_table_sizes.txt
```
> `TABLE_ROWS`는 InnoDB 추정치입니다. 정확한 값이 필요하면 `SELECT COUNT(*) FROM best_record;`를 쓰되, 운영 시간대에는 부하를 고려하세요.
**C-2-2. 디스크 여유 (EC2 SSH)**
```bash
df -h /var/lib/mysql
sudo du -sh /var/lib/mysql
sudo du -sh /var/lib/mysql/chocomae/*.ibd 2>/dev/null | sort -h | tail -10
```
**C-2-3. 계산**
```
추가 가능 행 수 ≈ (디스크 여유 바이트 × 0.8) ÷ bytes_per_row
남은 기간(년) ≈ 추가 가능 행 수 ÷ (월 적재량 × 12)
```
> 0.8은 안전 계수입니다. 백업·바이너리 로그·임시 파일·`ALTER` 시 임시 테이블 공간을 남겨둬야 합니다. 특히 **인덱스 추가나 `BIGINT` 변경 같은 온라인 DDL은 테이블 크기만큼의 여유 공간을 추가로 요구**합니다.
>
> **2026-09-15 기준 개략 계산:** `best_record`는 약 121만 행에 data 72.5MB + index 72.1MB ≈ 145MB → **행당 약 125바이트**. 42.9억 행을 다 채우면 약 537GB가 필요합니다. 즉 **디스크가 AUTO_INCREMENT보다 훨씬 먼저 한계**입니다. 현재 `df -h` 결과로 실제 여유를 확인하세요.
**C-2-4. InnoDB 자체 상한(참고)**
- 테이블스페이스 최대 크기: 페이지 16KB 기준 **64TB** (`SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_page_size'`로 확인)
- `innodb_file_per_table`이 ON이면 테이블마다 `.ibd` 파일 → 파일시스템 최대 파일 크기도 확인 대상 (ext4는 16TB)
- 실무에서 여기에 닿는 일은 없습니다. 디스크 여유(C-2-2)가 먼저 걸립니다.
### 방법 C-3. 실용적 상한 — 성능이 버티는 지점 (가장 중요)
디스크가 남아도 **인덱스가 버퍼 풀을 넘어가는 순간** 조회 성능이 급격히 나빠집니다. "몇 개까지 넣을 수 있나"의 현실적인 답은 대개 여기입니다.
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p -e "
SELECT
ROUND((SELECT VARIABLE_VALUE FROM information_schema.GLOBAL_VARIABLES
WHERE VARIABLE_NAME='innodb_buffer_pool_size')/1024/1024, 0) AS buffer_pool_mb,
ROUND((SELECT SUM(DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH) FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA='chocomae')/1024/1024, 1) AS chocomae_total_mb,
ROUND((SELECT SUM(INDEX_LENGTH) FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA='chocomae')/1024/1024, 1) AS chocomae_index_mb;" \
> capacity_buffer_pool.txt
cat capacity_buffer_pool.txt
```
**판단 기준**
| 상태 | 의미 | 조치 |
|---|---|---|
| `chocomae_total_mb` < `buffer_pool_mb` | 데이터 전체가 메모리에 상주. 디스크 읽기 거의 없음 | 여유 있음 |
| `chocomae_index_mb` < `buffer_pool_mb` < `chocomae_total_mb` | 인덱스는 메모리, 데이터는 일부만 | 정상 범위. 버퍼 풀 적중률(A-2-5) 감시 |
| `buffer_pool_mb` < `chocomae_index_mb` | 인덱스조차 다 못 올림 | **성능 급락 구간.** 버퍼 풀 증설 / 아카이빙 / 파티셔닝 필요 |
**한계 도달 시점 추정**
```
현재 인덱스 크기 ÷ 현재 행 수 = 행당 인덱스 바이트
(버퍼 풀 크기 × 0.8 - 현재 인덱스 크기) ÷ 행당 인덱스 바이트 = 여유 행 수
여유 행 수 ÷ (월 적재량 × 12) = 남은 기간(년)
```
> 인덱스 크기는 2026-09-15 작업에서 인덱스 5개 + UNIQUE 2개를 추가한 뒤의 값으로 다시 재야 정확합니다. 인덱스가 늘면 행당 바이트도 늘어납니다.
**추가 확인: 실제 메모리 여유 (EC2 SSH)**
```bash
free -h
# 버퍼 풀을 키울 때는 (버퍼 풀 + 연결당 버퍼 × max_connections + OS) < 물리 메모리 여야 합니다
mariadb -e "SHOW VARIABLES WHERE Variable_name IN
('innodb_buffer_pool_size','sort_buffer_size','join_buffer_size','read_buffer_size',
'read_rnd_buffer_size','tmp_table_size','max_heap_table_size','max_connections');"
```
### 방법 C-4. 증가 속도 기반 예측 (한 번에 정리)
아래 쿼리 하나로 세 상한을 같이 뽑을 수 있습니다.
```bash
mariadb -h chocomae.jinaju.com -u <계정> -p chocomae -e "
SELECT
t.TABLE_NAME,
t.TABLE_ROWS AS approx_rows,
t.AUTO_INCREMENT AS next_id,
ROUND((t.DATA_LENGTH+t.INDEX_LENGTH)/1024/1024,1) AS total_mb,
ROUND((t.DATA_LENGTH+t.INDEX_LENGTH)/NULLIF(t.TABLE_ROWS,0),1) AS bytes_per_row,
ROUND((4294967295 - t.AUTO_INCREMENT) / (:monthly_rows * 12), 1) AS years_to_autoinc_limit,
ROUND((4294967295 - t.AUTO_INCREMENT)
* (t.DATA_LENGTH+t.INDEX_LENGTH)/NULLIF(t.TABLE_ROWS,0)
/1024/1024/1024, 1) AS gb_needed_for_autoinc_limit
FROM information_schema.TABLES t
WHERE t.TABLE_SCHEMA='chocomae'
AND t.TABLE_NAME IN ('best_record','app_highest_record',
'typing_exam_record','typing_exam_highest_record');" > capacity_projection.txt
cat capacity_projection.txt
```
> `:monthly_rows` 자리에는 C-1에서 구한 **월 평균 적재량**(2026-09 기준 약 57968)을 숫자로 직접 넣으세요. MariaDB CLI에는 바인드 변수가 없습니다.
### 방법 C-5. 상한에 가까워졌을 때의 대응 (기존 문서 연결)
| 대응 | 효과 | 문서 |
|---|---|---|
| 인덱스·쿼리 최적화 | 같은 데이터로 더 오래 버팀 | [02-option1-index-and-query-rewrite.md](../02-option1-index-and-query-rewrite.md) |
| 일별 요약 테이블 | 랭킹 조회가 원본 테이블을 안 읽음 | [03-option2-daily-summary-tables.md](../03-option2-daily-summary-tables.md) |
| 아카이빙 (오래된 기록 분리) | 활성 테이블 크기 감소 → 버퍼 풀 여유 | [04-option3-archiving.md](../04-option3-archiving.md) |
| 파티셔닝 (날짜 기준) | 조회 시 읽는 파티션만 접근 | [05-option4-partitioning.md](../05-option4-partitioning.md) |
| DB 분리 (RDS 등) | 웹/DB 리소스 경합 해소 | [09-aws-db-separation.md](../09-aws-db-separation.md) |
| 시놀로지 복제 | 읽기 부하(chocoadmin) 분산 | [08-synology-replication-setup.md](../08-synology-replication-setup.md) |
> chocoadmin이 DB를 많이 읽는 것으로 B-3에서 확인된다면, **복제본을 두고 chocoadmin만 복제본을 보게 하는 것**이 가장 효과가 큰 조치입니다.
---
## 90. 결과 기록 양식
측정 후 아래 표를 채워 넣으세요.
### A. MariaDB 부하
| 항목 | 측정값 | 측정 방법 | 판단 |
|---|---|---|---|
| vCPU / 메모리 | | A-1-1 | |
| CPU 사용률 (peak) | | A-1-3 / A-1-5 | |
| 스왑 사용 | | A-1-3 | 0이어야 정상 |
| 디스크 %util / await | | A-1-3 | |
| QPS (평균 / peak) | | A-2-1 | |
| `Threads_running` (peak) | | A-2-4 | vCPU 이하면 정상 |
| 버퍼 풀 적중률 | | A-2-5 | 99% 이상 |
| 디스크 임시 테이블 (60초) | | A-2-3 | |
| 잠금 대기 | | A-2-4 / A-3-3 | |
| 느린 쿼리 (24시간) | | A-4 | 백업 SELECT 제외 |
### B. 서비스별 연결
| 항목 | chocomae (EC2) | chocoadmin (시놀로지) | 측정 방법 |
|---|---|---|---|
| 접속 방식 | `new mysqli` (pool 없음) | Node pool | B-0 |
| 설정상 최대 연결 | Apache MaxRequestWorkers = | connectionLimit × 워커 수 = | B-5 |
| 현재 연결 수 | | | B-2 |
| 최대 연결 수 (24h) | | | B-7 |
| 유휴 연결 수 | | | B-2 |
| 누적 BUSY_TIME | | | B-3 |
| 읽은 행 수 | | | B-3 |
| 전체 `max_connections` | | 여유율: | B-1 |
| 연결 거부 발생 | | | B-1 |
### C. 테이블 용량
| 테이블 | 현재 행 수 | next_id | AUTO_INCREMENT 사용률 | total_mb | 행당 바이트 | 디스크 기준 남은 행 | 남은 기간 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| best_record | | | | | | | |
| app_highest_record | | | | | | | |
| typing_exam_record | | | | | | | |
| typing_exam_highest_record | | | | | | | |
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 월 평균 적재량 | |
| `innodb_buffer_pool_size` | |
| chocomae 전체 크기 (data+index) | |
| 디스크 여유 (`/var/lib/mysql`) | |
| **가장 먼저 걸리는 상한** | (AUTO_INCREMENT / 디스크 / 버퍼 풀) |
| **예상 도달 시점** | |
---
## 91. 주의사항
1. **측정 자체가 부하입니다.** `SELECT COUNT(*)`나 `SHOW ENGINE INNODB STATUS`를 반복 실행하지 마세요. 정확한 행 수가 꼭 필요할 때만 한 번 실행합니다.
2. **`SET GLOBAL`로 바꾼 값은 반드시 복원합니다.** 변경 전 값을 파일로 먼저 저장하세요 (`long_query_time`, `slow_query_log`, `userstat`).
3. **`log_queries_not_using_indexes`는 켜지 않습니다.** 로그가 폭증합니다.
4. **cron 샘플링(B-7)은 측정이 끝나면 지웁니다.** 지우지 않으면 TSV가 무한히 커집니다.
5. **매일 04:00 풀백업**이 돌고 있습니다. 이 시간대 측정값은 백업 부하가 섞이니 따로 표시하세요.
6. **비밀번호를 명령줄에 쓰지 마세요.** 셸 히스토리와 `ps` 출력에 남습니다. `~/.my.cnf`(권한 600)를 쓰세요.
```ini
[client]
host=chocomae.jinaju.com
user=perfcheck
password=<비밀번호>
```
7. **임시 계정·임시 권한은 측정 후 회수합니다.** (`DROP USER`, `REVOKE`)
8. **README에 평문으로 남아 있는 DB 비밀번호**(`root`/`chocomae`/`backup`이 모두 같은 값)는 이 작업과 별개로 교체가 필요합니다.
doc/plan/db/260916-load-and-capacity-check/01-web-tier-analysis.md
+381
View File
@@ -0,0 +1,381 @@
# 웹 계층(Apache) 부하·용량 분석
> 2026-04-14 AWS 인스턴스 업그레이드의 배경을 현재 사양에서 재검증하고,
> Apache 워커·KeepAlive·DB 연결이 실제로 병목인지 실측으로 판정합니다.
> - 작성일: 2026-09-16
> - 대상: AWS EC2 `t3a.medium` (2 vCPU, 4GB) — Apache 2.4.58 + mod_php7 + MariaDB
> - 선행 작업: [260915-improve-production](../260915-improve-production/07-post-analysis.md) (인덱스·쿼리 개선, 9/15 23:00 적용)
> - 관련 문서: [00-check-methods.md](00-check-methods.md) (측정 방법), [09-aws-db-separation.md](../09-aws-db-separation.md) (DB 분리 검토)
---
## 1. 배경: 2026-04-14 업그레이드는 왜 했나
당시 파악된 장애 경로입니다.
```
동시 접속 증가
→ Apache MaxRequestWorkers 가 감당 못 함
→ 서버 waiting 과 CPU steal 급등
→ t2.micro 의 CPU 크레딧 소진
→ 약 10초간 무응답
```
당시 분석이 내린 결론은 **`t3.micro` + `MaxRequestWorkers 50`** 이었습니다. 근거는 "서비스 사이클 34초 중 서버 점유 1초(약 3%)" 라는 점유율 모델이었고, 이를 근거로 평상시 동시 사용자 약 800명까지 안정적이라고 추정했습니다.
**실제로는 그보다 큰 `t3a.medium` 으로 갔습니다.** 즉 문서의 권고안과 실제 구성이 다르므로, 그 문서의 수치는 현재 상태를 설명하지 못합니다.
| | t2.micro (당시) | t3a.medium (현재) |
|---|---|---|
| vCPU / 메모리 | 1 / 1GB | 2 / 4GB |
| 크레딧 베이스라인 | 10% | 20% |
| 시간당 크레딧 | 6 (최대 144) | 24 (최대 576) |
### 1-1. 당시 계산 모델의 한계
기록해둡니다. 같은 모델을 다시 쓰지 않기 위해서입니다.
- **"1 페이지 로드 = 1 요청"이 아닙니다.** `index.html` 하나에 script/link 11개 + jQuery `.load()` 로 header/section/footer 3개를 더 받고, 그 뒤에 PHP 엔드포인트가 붙습니다 ([src/web/main/index.html:36](../../../../src/web/main/index.html#L36)).
- **0.5초는 CPU 시간이 아니라 응답 시간**입니다. 3% 를 "CPU 여유"로 읽으면 안 되고 "워커 점유율"로만 읽어야 합니다.
- **평균 모델은 버스트를 설명하지 못합니다.** 문제는 평균이 아니라 수업 시작 시각에 몰리는 순간입니다.
- **"평상시 500명 → 800명"은 측정값이 아니라** 위 모델에서 나온 추정치입니다.
---
## 2. 측정 결과
### 2-1. CPU 크레딧 / steal — 문제 없음 ✅
피크 시간대(12:50~15:00) vmstat 로그 779개 샘플에서 `st`(steal) 컬럼을 직접 집계했습니다.
원본: [result/peaktime_steal_summary.txt](result/peaktime_steal_summary.txt)
| | 9/14 (개선 전) | 9/15 (개선 전) | 9/16 (개선 후) |
|---|---|---|---|
| steal 평균 | 0.003% | 0.021% | 0.010% |
| steal 최대 | 1% | 2% | 1% |
| us+sy 평균 | 13.50% | 9.48% | **2.79%** |
| 베이스라인(20%) 초과 샘플 | 109개 (14.0%) | 65개 (8.3%) | **1개 (0.1%)** |
| swpd / si / so | 0 / 0 / 0 | 0 / 0 / 0 | 0 / 0 / 0 |
`t3a.medium` 의 크레딧 베이스라인은 **인스턴스 전체 CPU의 20%** 이고, 이는 vmstat 의 `us+sy` 20% 와 같은 값입니다. 개선 전에도 피크 평균이 13.5% 로 베이스라인 미만이었으므로 **피크 시간에도 크레딧은 순증하고 있었습니다.**
→ **4월 장애의 직접 원인(크레딧 소진 → 스로틀링)은 현재 사양에서 재현되지 않습니다.**
> ⚠️ 스왑이 없습니다(`swpd`/`si`/`so` 모두 0). 메모리 한계에 닿으면 느려지는 게 아니라 OOM Killer 가 동작하고, RSS 가 가장 큰 `mysqld` 가 1순위 표적입니다. 메모리 여유는 별도 감시 대상입니다.
### 2-2. Apache 설정 현황
```bash
apache2ctl -V | grep -i "Server MPM"
ls /etc/apache2/mods-enabled/ | grep mpm
grep -RiE "^[[:space:]]*(MaxRequestWorkers|MaxClients|ServerLimit|StartServers|MaxConnectionsPerChild)" /etc/apache2/
grep -rihE '^\s*(KeepAlive|MaxKeepAliveRequests|KeepAliveTimeout)' /etc/apache2/apache2.conf /etc/apache2/conf-enabled/ /etc/apache2/sites-enabled/
apache2ctl -M | grep -iE 'php|proxy_fcgi|http2|status'
```
| 항목 | 값 | 비고 |
|---|---|---|
| Apache | 2.4.58 (Ubuntu) | 호스트 설치. 도커 아님 |
| MPM | **prefork** | mod_php 때문에 고정 |
| `StartServers` | 5 | |
| `ServerLimit` | **400** | Debian 기본 150에서 상향돼 있음 |
| `MaxRequestWorkers` | **400** | 〃 |
| `MaxConnectionsPerChild` | 0 | 자식 프로세스 무한 재사용 |
| `KeepAlive` | On | |
| `KeepAliveTimeout` | **5** | 워커 점유의 주 원인 (2-5 참조) |
| `MaxKeepAliveRequests` | 100 | |
| PHP | `php7_module` (mod_php) | PHP-FPM 없음 |
| HTTP/2 | **미적용** | `mod_http2` 없음 → 브라우저가 origin당 연결 최대 6개 |
| `mod_status` | 있음 | `Require local` (`/etc/apache2/mods-enabled/status.conf`) |
`mods-available/mpm_event.conf`·`mpm_worker.conf` 의 150은 **비활성 MPM** 이므로 무관합니다.
### 2-3. Apache 실부하 — 병목 아님 ✅
`curl -s http://localhost/server-status?auto` 누적값 (`RestartTime` 9/12 06:44 이후 394,325초 = 4일 13시간)
| 지표 | 계산 | 값 |
|---|---|---|
| 총 요청 | `Total Accesses` 1,398,433 | **3.55 req/s** |
| 평균 응답 시간 | `Total Duration` 21,596,481ms ÷ 요청 수 | **15.4 ms** |
| 요청당 CPU | (`CPUChildrenUser` 822.34 + `CPUChildrenSystem` 835.02)초 ÷ 요청 수 | **1.19 ms** |
| Apache 총 CPU 점유 | 1,657초 ÷ 394,325초 | **코어 1개의 0.42%** |
| 응답 1건 평균 크기 | 4,093,249KB ÷ 요청 수 | 2.9 KB |
메모리 (`/proc/*/smaps_rollup` 의 PSS 합계, 유휴 시각 기준):
```
apache2 14개 / PSS 합계 29MB / 1개당 평균 2MB
```
> PSS 합계는 공유 페이지를 중복 없이 한 번만 계산하므로 Apache 전체의 실제 메모리 비용입니다.
> 단, 이 값은 **유휴 자식** 기준입니다. PHP 요청을 처리한 자식은 더 커지므로 피크 재측정이 필요합니다.
### 2-4. DB 연결 — 제약 아님 ✅
| 지표 | 값 |
|---|---|
| `max_connections` | 151 |
| `Max_used_connections` (MariaDB 시작 이래 고수위) | **27** |
| 요청 대비 신규 DB 연결 비율 | 요청 130건당 36건 = **28%** |
요청의 28%만 DB를 타고(나머지는 정적 파일), 연결 하나가 수 ms만 삽니다. 동시 DB 연결은 0.04개 수준으로, 151에 닿으려면 초당 만 단위 신규 연결이 필요합니다.
→ **`MaxRequestWorkers 400` 이 `max_connections 151` 을 넘는 것은 실무상 문제가 되지 않습니다.**
### 2-5. KeepAlive 점유 구조 — 확정 ✅ (2026-09-17 측정)
scoreboard 분해 샘플 (`curl -s http://localhost/server-status?auto` 의 `Scoreboard:` 행)
| 시각 | busy | idle | K(KeepAlive 대기) | W(전송) | R(수신) | 구간 요청률 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 20:16 | 2 | 8 | 1 | 1 | 0 | — |
| 20:30:25 | 15 | 3 | 11 | 1 | 3 | — |
| 20:30:30 | 15 | 5 | 6 | 1 | 2 | 2.2 req/s |
| 20:30:40 | 7 | 7 | 5 | 1 | 0 | 2.2 req/s |
| 20:33:12 | 9 | 6 | 8 | 1 | 0 | — |
| 20:33:20 | 5 | 9 | 3 | 1 | 0 | 1.5 req/s |
| 20:33:30 | 14 | **0** | 11 | 1 | 2 | 13 req/s |
**busy 워커의 70~80%가 `K`(KeepAlive 대기)** 입니다. 실제 작업 중인 `W` 는 일관되게 1개입니다.
prefork 에서는 워커가 **요청 처리 중**만이 아니라 **TCP 연결이 열려 있는 내내** 점유됩니다. 응답을 다 보낸 뒤에도 `KeepAliveTimeout`(5초) 동안 자식 프로세스가 연결을 붙잡습니다. 워커 점유 효율은 15ms / 5,000ms = **0.3%** 입니다.
**2026-09-17 피크 780샘플로 관계가 확정됐습니다.** 5장 참조 — `K` 는 요청률에 선형 비례합니다.
(위 저녁 샘플만 보고 "비례하지 않는다"고 판단했던 것은 표본 부족에 따른 오판이었습니다.)
---
## 3. 결론
### 3-1. 확정된 것
| 항목 | 결론 |
|---|---|
| CPU 크레딧 / steal | 문제 없음. steal 최대 2%, 피크에도 베이스라인 미달 |
| Apache CPU | 코어의 0.42% |
| Apache 메모리 | 14프로세스 29MB (유휴 기준) |
| 평상시 워커 | 400 중 2~15개 사용 |
| DB 연결 상한 151 | 제약 아님. 고수위 27 |
| `MaxRequestWorkers 400` | **유지.** 9/17 피크 busy 204(51%)로 적정 (5장) |
**현재 지표는 전부 여유입니다. 지금 설정을 바꿀 이유가 없습니다.**
### 3-2. 분석 중 폐기한 가설
같은 오류를 반복하지 않기 위해 기록합니다.
| 가설 | 왜 틀렸나 |
|---|---|
| mod_php 자식 1개당 10~30MB → 400개면 OOM | 실측 PSS 2MB (유휴). 400개여도 800MB 수준 |
| 워커 1개 = DB 연결 1개 → 400 > 151 은 결함 | 요청의 28%만 DB 사용. `K` 상태 워커는 DB 연결을 안 씀. 고수위 27 |
| Little's law 로 동시 요청 0.055개 → 120이면 13배 여유 | `Total Duration` 은 **처리 시간**만 포함. KeepAlive 점유가 빠져 실측(busy 2~15)과 100배 차이 |
| `K ≈ 요청률 × KeepAliveTimeout` 선형 외삽 | 2.2 req/s 와 13 req/s 모두 `K=11`. 버스트에서 연결 재사용이 작동 |
| `MaxRequestWorkers 120` 권장 | **9/17 피크 busy 최대 204.** 120으로 조였다면 수업 시간에 요청이 큐에 쌓였음 (5-3절) |
| `K` 는 요청률에 비례하지 않는다 (저녁 샘플 7개 기준) | 780샘플 회귀에서 `K = 1.28 × req/s`, 상관 0.862. 표본 부족에 따른 오판 |
| 외부에서 `/server-status` 403 확인 | 도메인 오류로 무효. SSL 인증서는 `www_chocomae_com` ([ssl/README:7](../../../../ssl/README#L7)), `chocomae.jinaju.com` 은 http 전용 |
### 3-3. DB 분리 검토([09번 문서](../09-aws-db-separation.md))에 주는 시사점
4월 장애가 Apache 워커 + 인스턴스 크레딧에서 비롯됐다면, DB를 RDS로 분리해도 웹 계층 문제는 그대로 남습니다. 반면 9/16 실측은 DB 개선만으로 피크 CPU가 3.4배 줄었음을 보여줍니다.
→ **09번 문서의 "DB 분리 불필요" 결론을 강화합니다.**
다만 09번 문서 2장의 원인 진단이 "DB와 PHP의 리소스 경쟁"으로만 서술돼 있고 **인스턴스 크레딧이라는 세 번째 원인이 빠져 있습니다.** 4월 이력을 반영한 보완이 필요합니다.
---
## 4. 남은 측정
### 4-1. 피크 모니터링 (등록 완료)
`/home/ubuntu/temp/apache-peak.sh` — 평일 12:50부터 10초 간격 780회(130분). 기존 vmstat 모니터링과 같은 시각에 돌아 로그를 나란히 대조할 수 있습니다.
```
50 12 * * 1-5 /home/ubuntu/temp/chocomae-peaktime-monitoring.sh
50 12 * * 1-5 /home/ubuntu/temp/apache-peak.sh >> /home/ubuntu/temp/apache-peak.cron.log 2>&1
0 0 * * 1 find /home/ubuntu/temp \( -name "vmstat_*.log" -o -name "apache_*.log" \) -mtime +30 -delete
```
수집 컬럼: `time busy idle K W R total_accesses db_conn db_max db_total`
> - `sleep $(( 10 - $(date +%s) % 10 ))` 으로 10초 격자에 고정 — vmstat 로그와 시각이 어긋나지 않습니다.
> - DB 조회는 `sudo -n /usr/bin/mariadb` 경유 (OS 계정 `ubuntu` 는 DB 직접 접속 권한 없음, NOPASSWD sudo 가능).
> - `db_conn`(`Threads_connected`) 은 순간값이라 짧은 PHP 연결을 대부분 놓칩니다. 판정에는 `db_max`(`Max_used_connections`, 고수위)를 쓰세요.
### 4-2. 판정 기준
| 관측 | 판단 |
|---|---|
| 피크 `busy` 최대가 400에 근접 | 워커가 병목. `KeepAliveTimeout` 단축 우선 검토 |
| `K` 가 `busy` 의 대부분이고 요청률과 무관하게 큼 | `KeepAliveTimeout` 5→2초. 워커 수요 감소, CPU 여유(0.42%)로 TLS 재핸드셰이크 흡수 가능 |
| 피크 `busy` 최대가 100 미만 | 400은 과하지만 해가 없음. 변경 불필요 |
| `idle=0` 샘플이 잦음 | `StartServers`/`MinSpareServers` 상향 검토 |
| `db_max` 가 27에서 오름 | DB 연결 재평가 |
### 4-3. 미확인 항목
- [ ] 외부에서 `/server-status` 접근 차단 확인 (도메인 정정 후 재시도)
```bash
curl -s -o /dev/null -w 'jinaju http : %{http_code}\n' http://chocomae.jinaju.com/server-status
curl -s -o /dev/null -w 'chocomae https: %{http_code}\n' https://www.chocomae.com/server-status
```
`403` 이면 정상. 리버스 프록시를 거치면 `Require local` 이 프록시 IP를 통과시킬 수 있어 실제 응답 확인이 필요합니다.
- [ ] EC2 크레딧 모드가 Unlimited 인지 Standard 인지 (콘솔 → EC2 → 인스턴스 → 크레딧 사양, 또는 CloudWatch `CPUSurplusCreditsCharged`)
- [ ] PHP `opcache.enable` / `memory_consumption` / `memory_limit`
```bash
grep -rhE '^\s*(memory_limit|opcache\.enable|opcache\.memory_consumption)' /etc/php/*/apache2/php.ini /etc/php/*/apache2/conf.d/
```
- [ ] 피크 시각 자식 프로세스 PSS 재측정 (유휴 2MB 가 아니라 실제 값)
---
## 5. 피크 측정 결과 (2026-09-17)
원본: [result/peaktime/apache_20260917-1250.log](result/peaktime/apache_20260917-1250.log), [result/peaktime/vmstat_20260917-1250.log](result/peaktime/vmstat_20260917-1250.log)
측정 구간 12:50:01~14:59:50, 10초 간격 780샘플.
### 5-1. 요약
| 항목 | 값 | 상한 대비 |
|---|---|---|
| **busy 워커 최대** | **204** (13:54:00) | `MaxRequestWorkers` 400의 **51%** |
| 자식 프로세스 최대 (busy+idle) | 230 | `ServerLimit` 400의 57.5% |
| busy 평균 | 52.9 | |
| busy ≥ 100 샘플 | 110개 (14.1%) | |
| busy ≥ 150 샘플 | 50개 (6.4%) | |
| busy ≥ 200 샘플 | 3개 | |
| `K`(KeepAlive 대기) 최대 | 152 (13:52:50) | **busy 의 69%** |
| `W`(전송) 최대 / 평균 | 4 / 1.06 | |
| `idle=0` 샘플 | 39개 (5.0%) | |
| 요청률 최대 | **132.4 req/s** (14:01:40) | 평균 22.3 req/s |
| DB 신규 연결 최대 | 31.7 conn/s | 평균 8.1 conn/s |
| `Max_used_connections` | **27** (변동 없음) | `max_connections` 151의 18% |
같은 시각 vmstat:
| 항목 | 값 |
|---|---|
| us+sy 평균 / p95 / 최대 | 2.14% / 5% / **9%** |
| 크레딧 베이스라인(20%) 초과 샘플 | **0개** |
| steal 평균 / 최대 | 0.000% / **0%** |
| swpd / si / so | 0 / 0 / 0 |
| free 최소 / cache 평균 | 396MB / 2,455MB |
### 5-2. 시간대별 추이
수업 교시에 맞춰 뚜렷한 파형이 나옵니다.
| 구간 | busy 평균 | busy 최대 | K 평균 | req/s 평균 |
|---|---|---|---|---|
| 12:50 | 13.3 | 25 | 8.0 | 7.3 |
| 13:00 | 17.5 | 32 | 9.4 | 6.2 |
| 13:10 | 4.6 | 16 | 1.8 | 0.8 |
| 13:20 | 4.3 | 14 | 2.1 | 1.3 |
| 13:30 | 10.3 | 26 | 5.4 | 5.5 |
| 13:40 | 46.9 | 94 | 33.6 | 33.0 |
| **13:50** | **155.9** | **204** | **111.6** | **66.9** |
| 14:00 | 115.2 | 176 | 79.7 | 46.6 |
| 14:10 | 52.9 | 84 | 36.2 | 16.9 |
| 14:20 | 65.7 | 106 | 46.0 | 26.1 |
| 14:30 | 42.8 | 79 | 30.6 | 15.9 |
| 14:40 | 83.4 | 121 | 56.9 | 33.3 |
| 14:50 | 74.5 | 120 | 50.9 | 29.6 |
최대 부하 구간(13:50~14:00)은 busy 평균 156 / 최대 204, K 평균 112, 67 req/s 입니다.
> 피크 요청률 132 req/s 는 4일 누적 평균 3.55 req/s 의 **37배**입니다.
> 누적 평균으로 용량을 계산하면 안 되는 이유가 이 숫자입니다.
### 5-3. 워커 수요 모델 (780샘플 회귀)
| 관계 | 회귀식 | 상관계수 |
|---|---|---|
| 요청률 → `K` | `K = 1.28 × req/s + 7.9` | 0.862 |
| 요청률 → `busy` | `busy ≈ 1.74 × req/s` | 0.860 |
**`K` 는 요청률에 선형 비례합니다.** 9/16 저녁 샘플 7개로 "비례하지 않는다"고 본 것은 오판이었습니다.
`KeepAliveTimeout` 이 5초인데 계수가 1.28 이라는 것은, 연결 하나가 평균 **약 3.9개 요청**을 처리하고 끊긴다는 뜻입니다(5 ÷ 1.28). `MaxKeepAliveRequests 100` 설정 대비로는 재사용률이 낮지만, 재사용 자체는 작동하고 있습니다.
이 모델로 상한 도달점을 계산하면:
```
현재 (KeepAliveTimeout 5초): 400 워커 ÷ 1.74 = 약 230 req/s 에서 포화
9/17 실측 피크 = 132 req/s
→ 여유 약 1.74배
```
### 5-4. 판정
| 항목 | 판정 |
|---|---|
| `MaxRequestWorkers 400` | ✅ **적정. 유지.** 피크 51% 사용 |
| `max_connections 151` | ✅ 적정. 고수위 27 (18%) |
| CPU / 메모리 / steal | ✅ 전부 여유. 피크에도 us+sy 최대 9%, steal 0% |
| `KeepAliveTimeout 5` | ⚠️ 워커의 69%를 소비. 여유가 1.74배뿐이므로 성장 대비 검토 대상 |
| `idle=0` 5.0% | ⚠️ 예비 워커 소진 구간 존재. `MinSpareServers` 검토 대상 |
**120으로 낮췄다면 피크에 요청이 큐에 쌓였습니다.** 실측 204 > 120 이고, busy≥150 샘플이 50개(6.4%)였습니다. 4월 분석의 50은 더 말할 것도 없습니다. `MaxRequestWorkers 400` 은 근거 있는 설정이었습니다.
---
## 6. 권고
### 6-1. 지금 할 것 — 없음 (필수 변경 사항 없음)
모든 지표가 상한 대비 여유입니다. 서비스에 문제가 없으므로 긴급히 바꿀 설정은 없습니다.
### 6-2. 선택 — 성장 대비 (트래픽 1.7배 이상 증가가 예상될 때)
**A. `KeepAliveTimeout` 5초 → 2초**
```apache
KeepAliveTimeout 2
```
`K` 계수가 1.28 → 약 0.51 로 줄어 `busy ≈ 0.97 × req/s` 가 됩니다.
| | 포화 요청률 | 9/17 피크 대비 여유 |
|---|---|---|
| 현재 (5초) | 약 230 req/s | 1.74배 |
| 변경 후 (2초) | 약 410 req/s | **3.1배** |
메모리도 DB 연결도 늘지 않고 여유만 1.8배가 됩니다. 비용은 TCP·TLS 재핸드셰이크 증가인데, 피크 CPU 가 us+sy 최대 9% 라 충분히 흡수됩니다.
**B. `MaxConnectionsPerChild` 0 → 10000**
```apache
MaxConnectionsPerChild 10000
```
자식 프로세스를 영원히 재활용하지 않는 현재 설정은 mod_php 누수가 누적됩니다. 위험도 낮은 위생 조치입니다.
**C. `MinSpareServers` 검토**
`idle=0` 샘플이 39개(5.0%)이고 그때 busy 평균이 89였습니다. 예비 워커가 떨어지면 다음 요청은 fork 를 기다립니다. 13:40~13:50 구간처럼 busy 가 10 → 204 로 급등할 때 특히 영향이 있습니다.
현재 값을 먼저 확인해야 합니다.
```bash
grep -E 'MinSpareServers|MaxSpareServers' /etc/apache2/mods-enabled/mpm_prefork.conf
```
Debian 기본값(5 / 10)이라면 피크 busy 평균 53 에 비해 지나치게 작습니다. 20 / 50 정도로 올리면 fork 급증 구간이 완만해집니다.
적용은 무중단입니다.
```bash
sudo cp /etc/apache2/mods-available/mpm_prefork.conf /etc/apache2/mods-available/mpm_prefork.conf.bak-$(date +%Y%m%d)
sudo apache2ctl configtest && sudo systemctl reload apache2
```
### 6-3. 재측정
설정을 바꾸면 같은 스크립트로 하루 더 측정해 `K` 계수가 예상대로 내려갔는지 확인하세요. cron 은 평일 12:50 에 계속 돌고 있습니다.
### 6-4. 남은 확인 항목
- [ ] EC2 크레딧 모드 (Unlimited / Standard) — 9/17 steal 0%, 베이스라인 초과 0샘플이라 실질 위험은 낮음
- [ ] 외부에서 `/server-status` 접근 차단 확인
- [ ] PHP `opcache.enable` 여부
doc/plan/db/260916-load-and-capacity-check/result/apache-peak.sh
Executable
+20
View File
@@ -0,0 +1,20 @@
#!/bin/bash
# 운영 서버(EC2) /home/ubuntu/temp/apache-peak.sh 사본 — 평일 12:50 cron 등록
# 10초 간격 780회 = 130분 (12:50~15:00). vmstat 모니터링과 같은 시각에 실행.
LOG="/home/ubuntu/temp/apache_$(date +%Y%m%d-%H%M).log"
echo "time busy idle K W R total_accesses db_conn db_max db_total" > "$LOG"
for i in $(seq 1 780); do
s=$(curl -s http://localhost/server-status?auto)
sb=$(echo "$s" | awk -F': ' '/^Scoreboard/{print $2}')
db=$(sudo -n /usr/bin/mariadb -N -B -e "SHOW GLOBAL STATUS WHERE Variable_name IN ('Connections','Max_used_connections','Threads_connected')" 2>/dev/null \
| awk '{v[$1]=$2} END{printf "%s %s %s", (v["Threads_connected"]?v["Threads_connected"]:"NA"), (v["Max_used_connections"]?v["Max_used_connections"]:"NA"), (v["Connections"]?v["Connections"]:"NA")}')
echo "$(date +%H:%M:%S) \
$(echo "$s" | awk -F': ' '/^BusyWorkers/{print $2}') \
$(echo "$s" | awk -F': ' '/^IdleWorkers/{print $2}') \
$(echo "$sb" | tr -cd 'K' | wc -c) \
$(echo "$sb" | tr -cd 'W' | wc -c) \
$(echo "$sb" | tr -cd 'R' | wc -c) \
$(echo "$s" | awk -F': ' '/^Total Accesses/{print $2}') \
${db:-NA NA NA}" >> "$LOG"
sleep $(( 10 - $(date +%s) % 10 ))
done
doc/plan/db/260916-load-and-capacity-check/result/peaktime/apache_20260917-1250.log
+781
View File
@@ -0,0 +1,781 @@
time busy idle K W R total_accesses db_conn db_max db_total
12:50:01 10 5 9 1 0 1463870 1 27 597304
12:50:10 8 7 7 1 0 1463891 1 27 597325
12:50:20 16 12 6 1 0 1463967 1 27 597339
12:50:30 4 14 0 1 0 1463982 1 27 597344
12:50:40 12 5 11 1 0 1464031 1 27 597357
12:50:50 10 6 3 1 0 1464065 1 27 597365
12:51:00 2 11 0 1 0 1464074 1 27 597370
12:51:10 8 9 1 1 0 1464204 1 27 597371
12:51:20 1 9 0 1 0 1464212 1 27 597372
12:51:30 4 6 3 1 0 1464219 1 27 597375
12:51:40 21 11 6 1 1 1464454 1 27 597382
12:51:51 7 15 4 1 1 1464484 1 27 597393
12:52:00 8 9 3 1 0 1464562 1 27 597400
12:52:10 12 4 5 1 1 1464619 1 27 597409
12:52:20 13 3 8 1 2 1464670 1 27 597425
12:52:30 13 4 12 1 0 1464713 1 27 597443
12:52:40 19 11 8 1 0 1464985 1 27 597456
12:52:50 14 7 9 2 2 1465017 1 27 597469
12:53:00 16 6 10 1 2 1465114 1 27 597489
12:53:10 11 10 7 1 1 1465168 1 27 597529
12:53:20 17 10 10 1 3 1465259 1 27 597554
12:53:30 14 4 11 1 2 1465291 1 27 597565
12:53:40 10 10 7 1 1 1465411 1 27 597585
12:53:50 14 5 12 1 1 1465498 1 27 597610
12:54:00 11 9 6 1 0 1465567 1 27 597634
12:54:11 13 5 10 1 0 1465652 1 27 597652
12:54:20 20 5 17 1 2 1465773 1 27 597668
12:54:30 15 9 13 1 0 1465952 1 27 597688
12:54:40 18 4 16 1 0 1466160 1 27 597718
12:54:50 19 10 9 1 1 1466238 1 27 597745
12:55:00 6 14 2 1 1 1466269 1 27 597756
12:55:10 16 9 12 1 2 1466412 1 27 597772
12:55:20 9 12 4 1 3 1466436 1 27 597791
12:55:30 19 12 13 1 3 1466517 1 27 597804
12:55:40 17 4 8 1 3 1466587 1 27 597817
12:55:50 18 3 15 1 2 1466722 1 27 597844
12:56:00 22 3 15 1 1 1466898 1 27 597861
12:56:10 22 2 10 1 3 1467089 1 27 597880
12:56:20 23 3 20 1 2 1467203 1 27 597901
12:56:31 25 11 11 1 1 1467358 1 27 597934
12:56:40 16 11 7 1 4 1467391 1 27 597957
12:56:50 19 5 12 1 4 1467431 1 27 597980
12:57:00 15 9 8 1 3 1467461 1 27 598005
12:57:10 8 10 4 1 1 1467491 1 27 598027
12:57:20 11 4 8 1 2 1467510 1 27 598038
12:57:30 19 10 4 1 3 1467540 1 27 598062
12:57:40 15 6 9 1 1 1467577 1 27 598078
12:57:50 7 9 2 1 0 1467593 1 27 598089
12:58:00 11 4 5 1 1 1467656 1 27 598100
12:58:10 11 11 6 1 1 1467686 1 27 598128
12:58:20 22 8 15 1 0 1467848 1 27 598165
12:58:30 17 7 10 1 0 1467924 1 27 598187
12:58:40 8 12 6 1 0 1467997 1 27 598199
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12:59:10 16 3 14 1 1 1468065 1 27 598238
12:59:20 18 6 10 1 0 1468138 1 27 598266
12:59:30 12 6 8 1 1 1468164 1 27 598277
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13:00:21 20 0 16 2 2 1468492 1 27 598335
13:00:30 4 25 0 1 2 1468502 1 27 598338
13:00:40 7 12 3 1 0 1468523 1 27 598344
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13:02:20 30 4 26 1 0 1469676 1 27 598599
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13:03:40 14 16 9 1 3 1470256 1 27 598786
13:03:50 25 9 14 1 5 1470356 1 27 598821
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13:04:30 32 9 20 1 4 1470619 1 27 598956
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13:04:50 16 11 8 1 7 1470826 1 27 598993
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13:14:50 2 9 0 1 1 1472265 1 27 599847
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13:15:10 3 8 0 1 2 1472272 1 27 599853
13:15:20 2 9 0 1 1 1472273 1 27 599854
13:15:30 2 9 1 1 0 1472275 1 27 599856
13:15:40 1 9 0 1 0 1472281 1 27 599861
13:15:50 1 9 0 1 0 1472282 1 27 599862
13:16:01 3 7 2 1 0 1472288 1 27 599868
13:16:10 5 5 3 1 1 1472294 1 27 599874
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13:16:30 1 9 0 1 0 1472301 1 27 599881
13:16:40 3 7 0 1 2 1472302 1 27 599882
13:16:50 6 4 0 1 5 1472303 1 27 599883
13:17:00 4 6 1 1 2 1472305 1 27 599885
13:17:10 6 4 4 1 0 1472310 1 27 599890
13:17:20 1 9 0 1 0 1472311 1 27 599891
13:17:30 1 9 0 1 0 1472312 1 27 599892
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13:17:50 6 4 5 1 0 1472321 1 27 599901
13:18:00 2 14 0 1 0 1472332 1 27 599910
13:18:10 1 9 0 1 0 1472338 1 27 599911
13:18:20 2 8 0 1 1 1472339 1 27 599912
13:18:30 3 7 0 1 2 1472340 1 27 599913
13:18:40 6 4 0 1 5 1472341 1 27 599914
13:18:50 8 4 2 1 1 1472354 1 27 599927
13:19:00 7 4 6 1 0 1472364 1 27 599936
13:19:10 2 9 1 1 0 1472367 1 27 599939
13:19:20 5 6 2 1 2 1472372 1 27 599944
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0 0 0 547748 102788 2548152 0 0 0 262 656 611 1 1 98 0 0 0
0 0 0 549972 102788 2548216 0 0 8 7 581 575 1 1 97 0 0 0
0 0 0 555984 102788 2548312 0 0 30 2 646 634 2 1 97 0 0 0
0 0 0 560856 102788 2548352 0 0 0 24 525 512 1 1 98 0 0 0
0 0 0 568260 102788 2548416 0 0 0 9 541 505 1 1 98 0 0 0
0 0 0 569184 102788 2548476 0 0 16 178 549 536 1 1 98 0 0 0
0 0 0 569184 102788 2548524 0 0 14 18 478 464 1 1 98 0 0 0
0 0 0 574208 102788 2548596 0 0 24 10 571 500 1 1 98 0 0 0
0 1 0 573956 102788 2548700 0 0 35 211 695 595 2 1 97 0 0 0
0 0 0 581092 102788 2548720 0 0 2 20 405 373 1 1 98 0 0 0
0 0 0 585668 102788 2548780 0 0 0 16 533 510 1 1 97 0 0 0
0 0 0 584660 102788 2548844 0 0 5 1 595 567 1 1 97 0 0 0
0 0 0 582896 102788 2548912 0 0 0 216 567 491 1 2 97 0 0 0
0 0 0 583296 102788 2548956 0 0 72 12 503 473 1 1 98 0 0 0
0 0 0 586500 102788 2549052 0 0 0 251 612 517 1 1 98 0 0 0
0 0 0 585764 102788 2549112 0 0 0 19 540 457 1 1 97 0 0 0
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
0 1 0 577700 102788 2549220 0 0 19 189 710 680 2 2 97 0 0 0
0 0 0 580272 102788 2549288 0 0 2 3 629 614 1 1 97 0 0 0
0 0 0 561248 102788 2549416 0 0 5 25 839 814 2 2 96 0 0 0
0 0 0 558980 102788 2549520 0 0 6 226 768 700 2 1 97 0 0 0
0 0 0 555200 102788 2549628 0 0 67 14 746 634 2 1 97 0 0 0
0 0 0 559656 102788 2549708 0 0 22 31 676 565 1 1 98 0 0 0
0 0 0 568760 102788 2549828 0 0 24 3 682 622 1 1 97 0 0 0
0 0 0 563244 102788 2549996 0 0 8 9 823 736 2 2 96 0 0 0
0 0 0 565796 102788 2550136 0 0 13 250 814 656 2 1 97 0 0 0
0 0 0 563872 102788 2550204 0 0 13 7 589 527 1 1 98 0 0 0
0 0 0 568220 102788 2550268 0 0 0 168 526 456 1 1 98 0 0 0
0 0 0 575996 102788 2550328 0 0 2 19 551 477 1 1 98 0 0 0
0 0 0 582980 102788 2550376 0 0 0 175 505 464 1 1 98 0 0 0
0 0 0 582532 102788 2550456 0 0 13 9 609 590 1 1 97 0 0 0
0 0 0 582532 102788 2550508 0 0 3 1 583 538 1 1 98 0 0 0
0 0 0 586600 102788 2550580 0 0 0 328 582 505 1 1 97 0 0 0
0 0 0 595192 102788 2550636 0 0 0 10 492 462 1 1 98 0 0 0
0 0 0 598340 102788 2550676 0 0 3 2 449 413 1 1 98 0 0 0
0 0 0 588932 102788 2550784 0 0 3 22 610 532 2 1 96 0 0 0
0 0 0 590700 102788 2550840 0 0 6 2 527 470 1 1 98 0 0 0
0 0 0 587200 102788 2550928 0 0 13 226 663 628 1 1 97 0 0 0
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
0 0 0 585436 102788 2551044 0 0 2 35 517 487 1 1 98 0 0 0
0 0 0 587092 102788 2551112 0 0 42 1 590 539 1 1 97 0 0 0
0 0 0 587092 102788 2551192 0 0 3 3 490 388 1 1 98 0 0 0
=== 모니터링 종료: Thu Sep 17 14:59:51 KST 2026 ===
doc/plan/db/260916-load-and-capacity-check/result/peaktime_steal_summary.txt
+38
View File
@@ -0,0 +1,38 @@
=== 피크 시간대(12:50~15:00) CPU steal·크레딧 여유 분석 ===
원본: ../../260915-improve-production/result/peaktime/vmstat_2026091{4,5,6}-1250.log
9/14, 9/15 = DB 개선 전 / 9/16 = 개선 후
첫 데이터 줄(부팅 이후 누적 평균)을 제외한 779개 샘플
산출 명령 (vmstat 컬럼: $13=us $14=sy $17=st $3=swpd $7=si $8=so $4=free $6=cache):
awk 'NR>3 && NF==18 && $1 ~ /^[0-9]+$/ { ... }' vmstat_YYYYMMDD-1250.log
t3a.medium 크레딧 베이스라인 = 인스턴스 전체 CPU의 20% (24 credits/시간)
따라서 vmstat 의 us+sy 가 20% 를 넘는 구간에서만 크레딧이 순감소한다.
vmstat_20260914-1250.log
steal 평균 0.003% / 최대 1% / 0 초과 샘플 2개
us+sy 평균 13.50% / 20%(베이스라인) 초과 샘플 109개 (14.0%)
swpd 합 0 / si 합 0 / so 합 0 (스왑 미사용)
free 최소 363MB / cache 평균 2485MB
vmstat_20260915-1250.log
steal 평균 0.021% / 최대 2% / 0 초과 샘플 15개
us+sy 평균 9.48% / 20%(베이스라인) 초과 샘플 65개 (8.3%)
swpd 합 0 / si 합 0 / so 합 0 (스왑 미사용)
free 최소 240MB / cache 평균 2671MB
vmstat_20260916-1250.log
steal 평균 0.010% / 최대 1% / 0 초과 샘플 8개
us+sy 평균 2.79% / 20%(베이스라인) 초과 샘플 1개 (0.1%)
swpd 합 0 / si 합 0 / so 합 0 (스왑 미사용)
free 최소 229MB / cache 평균 2549MB
해석
- steal 최대가 9/15 의 2% 로, 크레딧 스로틀링(steal 이 수십 % 로 치솟는 현상)은 전혀 나타나지 않음.
- us+sy 평균이 개선 전에도 13.5% 로 베이스라인 20% 미만 → 피크에도 크레딧은 순증하고 있었음.
- 20% 초과 샘플이 9/14 109개(14%) → 9/16 1개(0.1%) 로 감소. 인덱스 개선 효과.
- 스왑은 설정되지 않았거나 사용된 적 없음(swpd/si/so 모두 0). 메모리 한계 도달 시
느려지는 것이 아니라 OOM Killer 가 동작하므로, 메모리 여유는 별도로 감시해야 함.
결론: 2026-04-14 업그레이드의 직접 원인이었던 "크레딧 소진 → 10초 무응답" 은
현재 t3a.medium 사양에서 재현되지 않는다.