역참조 조인으로 인해 발생하는 성능이슈는 MongoDB에서만 발생하는 문제인건가요, 관계형 데이터베이스에서도 충분히 발생할 수 있는 문제인가요

Chat GPT 4o Answer


매우 좋은 질문입니다. 결론부터 말하면:

역참조 조인으로 인한 성능 이슈는 MongoDB에서 특히 자주 발생하지만, 관계형 데이터베이스(RDB)에서도 충분히 발생할 수 있습니다. 다만, 두 시스템은 동작 방식과 최적화 전략이 다르기 때문에 문제가 발생하는 방식과 빈도는 다릅니다.


1. 📚 역참조(Reverse Lookup)란?

역참조란 “상위 엔티티가 하위 엔티티에 의해 참조되었는지”를 조회하는 것입니다.

예:


2. MongoDB에서의 역참조 성능 이슈

MongoDB의 제약:

결과:


3. RDB(Relational DB)에서는 어떤가?

관계형 DB의 Join 처리 방식:

하지만! 다음과 같은 경우에는 역참조도 RDB에서 병목이 될 수 있습니다:

상황 설명
❌ 역참조 대상 컬럼에 인덱스 없음 Join 시 전체 스캔 발생
❌ Join된 컬럼이 매우 많음 (JOIN BLOAT) 읽어야 하는 데이터가 많아져서 느림
❌ Join 이후 WHERE 조건이 비효율적 Filter가 늦게 걸림
❌ 복잡한 서브쿼리 안에 Join 존재 옵티마이저가 잘못된 실행 계획 선택 가능

4. ✅ 요약 정리

항목 MongoDB RDB (PostgreSQL, MySQL 등)
Join 지원 제한적 ($lookup) 네이티브 지원
역참조 처리 방식 전부 스캔 후 필터링 (비효율) 옵티마이저가 계획 수립
성능 이슈 빈도 매우 자주 발생 인덱스/설계 문제시 발생
해결 방법 정방향 조회, denormalization 인덱스 튜닝, 실행 계획 분석

5. 💡 권장 전략 (두 시스템 공통)

전략 설명
✅ 정방향 조회 우선 항상 FK를 가진 엔티티에서 조회 시작
✅ 인덱스 활용 Join 대상 컬럼에 인덱스 필요
✅ 조인 최소화 정말 필요한 관계만 join
✅ 조회 방향 정비 역방향 조회가 많다면 설계 점검
✅ 읽기모델 분리 (CQRS) MongoDB에서는 projection 또는 denormalization 사용