N+1 쿼리 문제, 이번에 확실히 해결하기

By Mirko Peters · 2026-08-12

다시 찾아주셔서 감사합니다, 개발자 여러분! Entity Framework Core로 애플리케이션을 만들어 본 적이 있다면, 원인을 알 수 없어 머리를 긁적이게 만든 성능 병목을 한 번쯤 겪어 보셨을 것입니다. 개발 환경에서는 바로 실행되던 쿼리가 운영 환경에서는 왜 느려지는 걸까요? 대개 원인은 바로 눈앞에 숨어 있습니다. 바로 악명 높은 N+1 쿼리 문제입니다. 이번 글에서는 이 조용한 성능 저해 요소가 무엇을 일으키는지, 사용자가 눈치채기 전에 어떻게 찾아낼 수 있는지, 그리고 즉시 로딩, 프로젝션, 그리고 똑똑한 최적화 기법으로 어떻게 효과적으로 해결하는지 깊이 살펴보겠습니다.

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Titelbild: Conquering the N+1 Query Problem Once and For All

본격적인 기술 내용에 들어가기 전에, 관련 팟캐스트 에피소드 Improve Entity Framework Core Query Performance도 꼭 확인해 보시기 바랍니다. 이 에피소드에서는 흔히 빠지는 Entity Framework 함정 몇 가지를 짚어 보고, 애플리케이션을 매우 빠르게 유지하기 위한 실용적인 조언을 나눕니다.

N+1 쿼리 문제 이해하기

N+1이란 무엇인가?

N+1 문제는 관련 데이터를 불러올 때 추가 쿼리가 많이 발생하는 방식으로 로드할 때 생깁니다. Entity Framework Core에서는 이 문제가 반복문 안에서 관련 데이터에 접근할 때 자주 나타납니다. 예를 들어 주문 100건을 가져온다고 해 보겠습니다. 그다음 각 주문에서 customer 속성에 접근합니다. 그러면 전체 주문을 가져오는 쿼리 1개와, 고객마다 실행되는 쿼리 100개가 추가로 발생합니다. 결과적으로 쿼리 한 개면 충분했을 작업이 101개의 쿼리가 됩니다. 이로 인해 애플리케이션이 느려지며, 데이터가 많을수록 그 영향은 더 커집니다. 데이터가 적을 때는 이 문제를 알아채기 어렵지만, 운영 환경에서는 큰 문제가 됩니다.

운영 환경에서 N+1 쿼리 감지하기

애플리케이션이 데이터베이스로 보내는 쿼리 수를 살펴보면 N+1 문제를 발견할 수 있습니다. 감지하는 방법은 다음과 같습니다.

실행되는 모든 쿼리를 확인할 수 있도록 SQL 로깅을 활성화합니다.
프로파일링 도구를 사용해 쿼리 성능을 점검합니다.
쿼리 수를 모니터링합니다. 결과가 적은데도 쿼리가 많이 보인다면 N+1 문제가 있을 가능성이 높습니다.
운영 환경에서 사용하는 것과 비슷한 대용량 데이터 세트로 애플리케이션을 테스트합니다.

팁: 새 쿼리를 추가하거나 관련 데이터를 로드하는 방식을 변경한 뒤에는 항상 로그와 프로파일링 도구를 확인하세요.

즉시 로딩(Eager Loading)으로 N+1 해결하기

Entity Framework Core에서는 즉시 로딩(eager loading)을 사용해 N+1 문제를 해결할 수 있습니다. 즉시 로딩을 사용하면 필요한 데이터를 한 번의 쿼리로 모두 가져올 수 있습니다. 이를 위해 Include 메서드를 사용합니다. 그러면 EF가 관련 테이블을 조인해 모든 데이터를 한 번에 가져옵니다. 예를 들어 작성자와 그들의 도서를 가져오고 싶다면 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

var authorsWithBooks = context.Authors.Include(a => a.Books).ToList();

이 코드는 작성자와 도서를 조인하는 단일 쿼리를 실행합니다. 애플리케이션은 필요한 데이터를 한 번에 모두 받습니다. 즉시 로딩은 쿼리 수를 줄이고 애플리케이션을 더 빠르게 만듭니다. 관련 데이터가 바로 필요하다는 것을 알고 있을 때 즉시 로딩을 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 속도 저하를 피하고 애플리케이션을 원활하게 유지할 수 있습니다.

성능을 위한 추적(Tracking)과 비추적(No-Tracking) 비교

Entity Framework Core는 로드하는 모든 엔터티를 기본적으로 추적합니다. 추적은 EF가 무엇이 변경되었는지 알 수 있도록 도와줍니다. 하지만 추적은 애플리케이션을 느리게 만들 수 있습니다. 데이터 세트가 클수록 더 느려집니다. 메모리 사용량도 늘어날 수 있습니다. 추적이 켜져 있으면 쿼리 실행 시간도 길어질 수 있습니다. AsNoTracking을 사용하면 쿼리가 빨라지고 메모리도 덜 사용합니다. 그 결과 애플리케이션이 더 빠르게 응답하고 동시에 더 많은 사용자를 처리할 수 있습니다.

팁: 추적을 끄면 쿼리가 더 빨리 실행됩니다. 데이터를 읽기만 하면 되는 경우에 가장 적합합니다.

데이터를 업데이트하거나 삭제하지 않으려면 asnotracking을 사용하십시오. 대부분의 웹 API는 데이터를 읽기만 합니다. 엔드포인트의 약 70~80%는 정보만 표시합니다. 이런 경우에는 asnotracking을 사용할 때 더 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 다음은 이를 사용하기 좋은 몇 가지 상황입니다:

데이터만 표시하는 보고서와 대시보드
표시할 목록이나 상세 정보를 반환하는 API 응답
데이터베이스에서 읽기만 하는 검색 또는 필터 엔드포인트

페이지 나누기와 대용량 데이터 집합

EF를 대량의 데이터와 함께 사용하면 심각한 문제가 생길 수 있습니다. 한 번에 너무 많은 데이터를 불러오면 애플리케이션이 느려지거나 심지어 충돌할 수도 있습니다. 다음과 같은 상황이 발생할 수 있습니다:

애플리케이션이 메모리를 과도하게 사용하여 메모리가 부족해질 수 있습니다.
데이터가 너무 많아 결과를 얻는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
한 번에 너무 많은 데이터를 불러오려고 하면 데이터베이스가 작동을 멈출 수 있습니다.

페이지 나누기를 사용하면 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 페이지 나누기는 데이터를 더 작은 단위로 나눕니다. 이렇게 하면 애플리케이션이 더 빨라지고 사용하기도 편해집니다. EF에서는 이를 위해 Skip() 및 Take()를 사용할 수 있습니다. Skip은 일부 레코드를 건너뛰고, Take는 원하는 개수만큼만 가져옵니다. 이를 통해 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 애플리케이션을 안정적으로 실행할 수 있습니다.

대량 작업과 일괄 처리

대량 작업을 사용하면 데이터베이스의 작업 속도를 높일 수 있습니다. 이 방법들을 사용하면 많은 레코드를 한 번에 변경할 수 있습니다. 작은 작업에는 표준 EF 메서드로도 충분합니다. 하지만 데이터가 많아지면 속도가 느려집니다. 대량 작업을 사용하면 수천 개의 행을 빠르게 삽입, 업데이트 또는 삭제할 수 있습니다. CSV 파일에서 데이터를 가져올 때 사용할 수 있습니다. 레코드를 동기화하거나 야간 업데이트를 수행할 때도 도움이 됩니다.

일괄 처리를 사용하면 작업을 그룹화하여 애플리케이션을 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 일괄 업데이트에서는 UpdateRange()를 사용하여 많은 항목을 한 번에 변경할 수 있습니다. SaveChanges()는 너무 자주 호출하지 않도록 하십시오. 호출할 때마다 데이터가 데이터베이스로 전송됩니다. EF Core 7에는 대량 변경을 위한 ExecuteUpdate 및 ExecuteDelete와 같은 새로운 메서드가 추가되었습니다.

결론

Entity Framework Core 최적화는 추측에 의존할 필요가 없습니다. N+1 쿼리 문제가 어떻게 발생하는지 이해하고, SQL 생성을 모니터링하는 도구를 활용하며, 즉시 로딩과 no-tracking 쿼리를 사용하고, 페이지 나누기와 대량 작업을 적용하면 느린 데이터 계층을 고성능 엔진으로 바꿀 수 있습니다. 항상 성능 기준선을 측정하고, 실제에 가까운 조건에서 쿼리를 철저히 테스트하십시오.

이 전략들을 더 깊이 알아보려면 Improve Entity Framework Core Query Performance 관련 에피소드를 꼭 들어 보십시오. 이러한 모범 사례를 적용하면 애플리케이션에 숨은 병목 현상을 피하고 사용자에게 원활한 경험을 제공할 수 있습니다!