N+1 조회를 목록 단위로 보기, 다음 실험으로 이어지는 회고

목록의 각 행을 그릴 때 관련 데이터를 따로 읽으면 항목 수만큼 쿼리가 늘어날 수 있다.

하나의 예제를 이해했다고 주제 전체를 해결한 것은 아니다. 확인한 범위와 아직 모르는 범위를 나누어야 다음 시도가 반복 작업으로 끝나지 않는다. 이번 기록에서는 앞서 정리한 원칙을 다시 적용하고, 남은 가정을 확인할 작은 실험으로 연결한다.

결론보다 남은 질문

한 번의 화면 요청에서 필요한 데이터 범위를 먼저 정한다. 일괄 조회나 적절한 eager loading을 사용하되 필요하지 않은 관계까지 전부 읽지 않는다.

이번에 확인할 질문: 이번 확인으로 알게 된 사실과 아직 검증하지 않은 가정을 구분했는가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import selectinload

statement = select(Order).options(selectinload(Order.items)).limit(20)
orders = session.scalars(statement).all()

목록 크기를 늘려도 쿼리 수가 항목마다 증가하지 않는지 확인하고 응답에 포함하는 데이터 크기도 비교한다.

놓치기 쉬운 조건

쿼리 수를 하나로 줄였다고 항상 빠른 것은 아니다. 조인으로 행이 크게 늘어나는 경우 전송량과 메모리 사용량도 살펴봐야 한다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	목록 크기를 늘려도 쿼리 수가 항목마다 증가하지 않는지 확인하고 응답에 포함하는 데이터 크기도 비교한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 실제로 확인한 결과를 조건과 함께 한 문장으로 남긴다.
2. 다른 입력이나 환경에서 달라질 가능성이 있는 가정을 고른다.
3. 다음 시도에서 한 번에 바꿀 변수 하나와 관찰 방법을 정한다.

회고가 큰 결심으로 끝나면 실행 여부를 확인하기 어렵다. 다음에 바꿀 입력 하나와 기대하는 결과 하나를 정해 두는 편이 좋다. 작은 검증이 쌓이면 주제를 다시 만났을 때 처음부터 추측하지 않고 이전의 증거 위에서 판단할 수 있다.