PostgreSQL과 AWS RDS 성능 최적화 전략

소개

이 글은 PostgreSQL을 AWS RDS 환경에서 운영할 때 흔히 맞닥뜨리는 성능 문제를 이해하고 해결하는 과정을 정리한다. 초보자라도 따라오기 쉽게 진단, 파라미터 튜닝, 인프라 선택, 쿼리 최적화, 모니터링 설계까지 단계별로 설명한다. 주요 키워드는 rds postgresql 성능 튜닝, aws rds postgres 최적화, rds postgres 파라미터 그룹 튜닝이다.

성능 병목의 기본 진단

무엇을 먼저 확인해야 하나

성능 문제 해결의 첫걸음은 정확한 관찰이다. CPU 사용률, 메모리 사용, I/O 대기, 네트워크, 연결 수와 쿼리 지연을 체크한다. AWS에서는 CloudWatch 지표와 RDS 인스턴스의 Performance Insights를 활용하면 핵심 병목을 빠르게 찾을 수 있다.

중요 지표와 로그

• CPU 사용률 및 스레드 대기
• 디스크 I/O 대기와 큐 길이
• 메모리 사용량과 스왑 발생 여부
• 데이터베이스 연결 수와 대기 쿼리
• pg_stat_activity 및 pg_stat_statements 결과

RDS 파라미터 그룹 튜닝

핵심 파라미터

RDS는 파라미터 그룹으로 데이터베이스 설정을 관리한다. 몇 가지 핵심 파라미터를 우선 점검한다.

• shared_buffers: 인스턴스 메모리의 적절한 비율로 설정
• work_mem: 동시 정렬·해시 작업에 할당될 메모리
• maintenance_work_mem: VACUUM, CREATE INDEX 등 유지보수 작업 메모리
• effective_cache_size: 쿼리 플래너의 캐시 추정치
• max_connections: 연결 수에 따른 메모리 영향 고려
• wal_buffers, max_wal_size, checkpoint_timeout: WAL 관련 설정
• random_page_cost, effective_io_concurrency: 스토리지 특성 반영

파라미터 적용 예시 (AWS CLI)

aws rds modify-db-parameter-group --db-parameter-group-name <파라미터그룹명> \
  --parameters "ParameterName=shared_buffers,ParameterValue=4GB,ApplyMethod=immediate" \
  "ParameterName=work_mem,ParameterValue=16MB,ApplyMethod=immediate"

인스턴스와 스토리지 선택

인스턴스 유형

연산 집약적 작업이면 CPU와 메모리 비중이 높은 인스턴스를 선택한다. I/O 집약적이면 스토리지 성능이 더 중요하다. 스케일 아웃보다 스케일 업이 간단할 때가 많다.

스토리지 옵션

AWS는 gp3, gp2, io1/io2 등 옵션을 제공한다. 랜덤 I/O가 많은 워크로드는 프로비저닝 IOPS(io1/io2)가 도움이 된다. 비용과 성능을 균형 있게 비교한다.

쿼리와 인덱스 최적화

실행 계획 분석

EXPLAIN ANALYZE로 실제 실행 계획을 확인한다. 반복적으로 느린 쿼리는 인덱스 추가, 조인 순서 변경, 불필요한 컬럼 조회 제거로 개선한다.

EXPLAIN ANALYZE
SELECT u.id, u.name FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.status = 'paid';

인덱스 전략

• 자주 검색되는 컬럼에 B-tree 인덱스 적용
• 범위 검색이나 정렬이 많은 쿼리는 복합 인덱스 검토
• GIN/GiST는 텍스트 검색이나 배열 필드에 유리
• 불필요한 인덱스는 쓰기 성능 저하 유발하므로 주기적 정리

자동 유지보수와 VACUUM

autovacuum 설정

autovacuum은 테이블 bloat를 방지한다. RDS에서도 autovacuum 관련 파라미터를 조정할 수 있다. 긴 트랜잭션이 있으면 VACUUM이 지연되니 트랜잭션 길이를 줄인다.

권장 점검

• 정기적인 VACUUM ANALYZE 실행
• pg_stat_all_tables로 bloat 확인
• maintenance_work_mem 증설로 빠른 유지보수 유도

모니터링과 로깅

CloudWatch와 데이터베이스 메트릭

CloudWatch에서 CPU, 네트워크, 디스크 I/O, Read/Write Latency를 모니터링한다. RDS Performance Insights를 통해 쿼리별 대기 시간을 분석하면 문제 구간을 정확히 찾을 수 있다.

데이터베이스 내부 통계

pg_stat_statements 확장으로 쿼리 누적 통계를 수집한다. 느린 쿼리 우선순위를 정하고 개선 작업을 진행한다.

-- pg_stat_statements 활성화 예
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;
-- 쿼리 통계 확인
SELECT query, calls, total_time FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 20;

운영 체크리스트

• 성능 지표와 알람 설정: CPU, IOPS, DB connections
• 정기적 파라미터 검토와 테스트 환경에서의 변경 검증
• 쿼리 로그와 pg_stat_statements로 병목 쿼리 선별
• 인덱스 및 VACUUM 정책 점검
• 백업과 리스토어 테스트로 복원 시간 확인

마무리

rds postgresql 성능 튜닝은 단일 작업이 아니다. 모니터링으로 원인부터 찾고, 파라미터 그룹 튜닝과 인스턴스·스토리지 선택, 쿼리 개선을 병행해야 한다. 작은 변경을 하나씩 적용하고 효과를 측정하면 안정적으로 aws rds postgres 최적화 목표를 달성할 수 있다.