개요

PostgreSQL 17은 2024년 9월에 정식 릴리스된 최신 메이저 버전으로, 쿼리 성능, 파티셔닝, 복제, 모니터링 등 다양한 영역에서 개선이 이루어졌습니다. 특히 대용량 데이터 처리 성능이 크게 향상되었으며, 개발자 경험을 개선하는 새로운 SQL 문법도 추가되었습니다.

이 글에서는 PostgreSQL 17의 주요 신기능과 실무에 바로 적용할 수 있는 성능 최적화 기법을 살펴보겠습니다.

핵심 개념

1. Incremental Sort 개선
PostgreSQL 13에서 도입된 Incremental Sort가 더욱 최적화되어, 부분적으로 정렬된 데이터셋에 대한 쿼리 성능이 최대 3배까지 향상되었습니다.

2. 파티션 테이블 성능 향상
List 파티셔닝과 Range 파티셔닝의 pruning 알고리즘이 개선되어, 수천 개의 파티션을 가진 테이블에서도 빠른 쿼리 성능을 유지합니다.

3. Logical Replication 강화
논리적 복제 시 대용량 트랜잭션 처리가 개선되었으며, failover slot 기능이 추가되어 고가용성 구성이 더욱 간편해졌습니다.

4. MERGE 명령어 확장
PostgreSQL 15에서 도입된 MERGE 문이 더욱 강화되어, RETURNING 절을 사용할 수 있게 되었습니다.

실전 예제

Incremental Sort 활용

-- 복합 인덱스가 (user_id, created_at)로 구성된 경우
CREATE INDEX idx_orders_user_created ON orders(user_id, created_at);

-- user_id로 필터링하고 created_at으로 정렬하면 Incremental Sort 발동
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM orders
WHERE user_id = 123
ORDER BY user_id, created_at DESC, total_amount DESC
LIMIT 10;

-- 실행 계획에서 "Incremental Sort" 노드 확인
-- Sort Key: user_id, created_at DESC, total_amount DESC
-- Presorted Key: user_id, created_at DESC

파티션 테이블 최적화

-- 날짜 기반 Range 파티셔닝
CREATE TABLE events (
    id BIGSERIAL,
    user_id INTEGER,
    event_type VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP NOT NULL,
    data JSONB
) PARTITION BY RANGE (created_at);

-- 월별 파티션 자동 생성 함수
CREATE OR REPLACE FUNCTION create_monthly_partitions(
    table_name TEXT,
    start_date DATE,
    end_date DATE
) RETURNS VOID AS $$
DECLARE
    current_date DATE := start_date;
    partition_name TEXT;
    start_range DATE;
    end_range DATE;
BEGIN
    WHILE current_date < end_date LOOP
        partition_name := table_name || '_' || to_char(current_date, 'YYYY_MM');
        start_range := current_date;
        end_range := current_date + INTERVAL '1 month';

        EXECUTE format(
            'CREATE TABLE IF NOT EXISTS %I PARTITION OF %I FOR VALUES FROM (%L) TO (%L)',
            partition_name, table_name, start_range, end_range
        );

        current_date := end_range;
    END LOOP;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

-- 2024년 전체 파티션 생성
SELECT create_monthly_partitions('events', '2024-01-01', '2025-01-01');

-- 파티션 pruning 확인
EXPLAIN SELECT * FROM events WHERE created_at BETWEEN '2024-06-01' AND '2024-06-30';
-- Partitions selected: 1 (events_2024_06)

MERGE with RETURNING

-- UPSERT 작업 후 변경된 행 반환
CREATE TABLE product_inventory (
    product_id INTEGER PRIMARY KEY,
    quantity INTEGER,
    last_updated TIMESTAMP
);

-- 재고 업데이트 + 변경 이력 추적
WITH updated AS (
    MERGE INTO product_inventory AS target
    USING (VALUES
        (101, 50),
        (102, 30),
        (103, 20)
    ) AS source(product_id, qty)
    ON target.product_id = source.product_id
    WHEN MATCHED THEN
        UPDATE SET
            quantity = target.quantity + source.qty,
            last_updated = NOW()
    WHEN NOT MATCHED THEN
        INSERT (product_id, quantity, last_updated)
        VALUES (source.product_id, source.qty, NOW())
    RETURNING
        product_id,
        quantity,
        xmax = 0 AS is_insert  -- 0이면 INSERT, 아니면 UPDATE
)
INSERT INTO inventory_history (product_id, quantity, change_type, changed_at)
SELECT
    product_id,
    quantity,
    CASE WHEN is_insert THEN 'INSERT' ELSE 'UPDATE' END,
    NOW()
FROM updated;

JSON 성능 개선

-- PostgreSQL 17의 개선된 JSON 처리
CREATE TABLE user_profiles (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    profile JSONB
);

-- GIN 인덱스 생성 (JSON 필드 검색용)
CREATE INDEX idx_profile_gin ON user_profiles USING GIN (profile);

-- JSON 경로 인덱스 (특정 필드만)
CREATE INDEX idx_profile_email ON user_profiles ((profile->>'email'));

-- 효율적인 JSON 쿼리
SELECT id, profile->>'name' AS name
FROM user_profiles
WHERE profile @> '{"age": 30, "city": "Seoul"}';

-- JSON 배열 요소 검색 (성능 향상)
SELECT id, profile
FROM user_profiles
WHERE profile->'tags' ? 'developer';

활용 팁

• 인덱스 전략: BRIN 인덱스는 시계열 데이터나 순차적으로 증가하는 값에 매우 효율적입니다. 일반 B-tree 인덱스 대비 1/100 크기로 비슷한 성능을 제공합니다.
• 통계 정보 갱신: ANALYZE를 정기적으로 실행하여 쿼리 플래너가 최적의 실행 계획을 수립하도록 합니다. 대용량 INSERT/UPDATE 후에는 필수입니다.
• Vacuum 설정: autovacuum_naptime을 조정하여 테이블 bloat를 방지하세요. 높은 쓰기 부하 테이블은 더 자주 vacuum이 필요합니다.
• Connection Pooling: PgBouncer나 Supabase의 내장 풀링을 사용하여 커넥션 오버헤드를 줄이세요.
• 파티션 관리: 오래된 파티션은 DETACH PARTITION으로 분리한 후 아카이빙하여 쿼리 성능을 유지하세요.
• EXPLAIN ANALYZE 활용: 느린 쿼리는 반드시 실행 계획을 분석하세요. Seq Scan이 발생하는 부분에 인덱스를 추가합니다.
• 준비된 쿼리: PREPARE 문을 사용하면 반복 실행되는 쿼리의 파싱 오버헤드를 제거할 수 있습니다.

마무리

PostgreSQL 17은 성능, 확장성, 개발 생산성 모든 면에서 의미 있는 개선을 제공합니다. 특히 파티셔닝과 JSON 처리 성능 향상은 현대적인 웹 애플리케이션 개발에 즉시 활용할 수 있는 기능입니다.

마이그레이션을 고려 중이라면, PostgreSQL 17의 호환성 가이드를 확인하고 테스트 환경에서 충분히 검증한 후 프로덕션에 적용하시기 바랍니다. pg_upgrade를 사용하면 다운타임을 최소화하며 업그레이드할 수 있습니다.