🧩 T(Task) - 해결하고자 했던 문제

• 대규모 사용자 데이터에서 username 컬럼 기반 조회 시 응답 속도 저하 발생
• 실제 운영 중인 서비스에서 사용자 수가 증가하면서 특정 API의 응답 속도가 평균 700ms 이상으로 느려짐
• 서비스의 주요 기능 중 하나가 로그인/회원 확인과 관련된 username 조회였기에 성능 병목 해소가 중요했음

🔍 D(Decision) - 어떤 선택을 했는가

• 조회 빈도가 높은 username 컬럼에 대해 B-Tree 기반 인덱스를 설정
• MySQL 기준 @Index 애너테이션을 활용하여 JPA Entity 수준에서 명시적으로 인덱스 적용

@Entity
@Table(name = "member", indexes = @Index(name = "idx_username", columnList = "username", unique = true))
public class Member {
    @Id @GeneratedValue
    private Long id;

    @Column(nullable = false)
    private String username;
    // ... 생략
}

• B-Tree 인덱스는 로그 시간 복잡도(O(log n))로 탐색 성능이 우수함
• 단건 조회 뿐만 아니라 WHERE, JOIN, ORDER BY 등 복합 쿼리 성능 향상 기대

📷 인덱스 설정 화면:

📷 인덱스가 생성된 SHOW INDEX 결과:

⚙️ A(Action) - 무엇을 실행했는가

• 인덱스 적용 전후의 성능 차이를 측정하기 위해 동일한 1,000,000건의 더미 데이터를 생성하여 두 개의 동일한 스키마에 삽입
• MemberRepository의 findByUsername() 메서드로 단건 조회 테스트 진행

@Test
void getMemberByUsernameTest() {
    Member member = memberRepository.findByUsername("75023b38-2563-4308-aed5-e190ca6b599b_member")
            .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("not found"));
    Assertions.assertNotNull(member);
}

📷 인덱스 없을 때 성능 측정: