Split View: PostgreSQL 인덱스 튜닝 패턴 2026

PostgreSQL 인덱스 튜닝 패턴 2026

느린 쿼리를 찾는 것부터 시작한다
인덱스 유형별 선택 기준
- 복합 인덱스 컬럼 순서 결정법
EXPLAIN ANALYZE 읽는 법: 실전 시나리오
Partial Index와 Covering Index 활용
- Partial Index: 데이터의 일부만 인덱싱
- Covering Index (INCLUDE): Index-Only Scan 유도
hypopg로 인덱스 가상 실험
사용하지 않는 인덱스 탐지와 정리
VACUUM과 인덱스 성능의 관계
인덱스 Bloat 측정과 REINDEX
PostgreSQL 17 인덱스 관련 변경사항
트러블슈팅: 실제 에러와 대응
인덱스 튜닝 점검 체크리스트
퀴즈
참고 자료

느린 쿼리를 찾는 것부터 시작한다

인덱스 튜닝의 첫 단계는 인덱스를 만드는 것이 아니라, 어떤 쿼리가 문제인지 정량적으로 파악하는 것이다. PostgreSQL 17/18 환경에서 가장 신뢰할 수 있는 도구는 pg_stat_statements다.

-- pg_stat_statements 확장 활성화 (postgresql.conf 또는 ALTER SYSTEM)
ALTER SYSTEM SET shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements';
-- 변경 후 PostgreSQL 재시작 필요

-- 상위 20개 느린 쿼리: 총 실행시간 기준 정렬
SELECT
    queryid,
    substring(query, 1, 80) AS query_preview,
    calls,
    round(total_exec_time::numeric, 2) AS total_ms,
    round(mean_exec_time::numeric, 2) AS mean_ms,
    round((stddev_exec_time)::numeric, 2) AS stddev_ms,
    rows,
    round((shared_blks_hit * 100.0 /
        NULLIF(shared_blks_hit + shared_blks_read, 0))::numeric, 1) AS cache_hit_pct
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time DESC
LIMIT 20;

이 쿼리에서 주목할 컬럼은 세 가지다.

mean_ms: 평균 실행시간이 50ms를 넘으면 OLTP 워크로드에서 위험 신호다.
stddev_ms: 표준편차가 평균보다 크면 실행 계획이 불안정하다는 의미다. 통계 갱신 누락이나 파라미터 스니핑을 의심할 수 있다.
cache_hit_pct: 99% 미만이면 shared_buffers 크기를 점검하거나 인덱스가 테이블보다 넓지 않은지 확인한다.

인덱스 유형별 선택 기준

PostgreSQL은 B-tree, Hash, GiST, SP-GiST, GIN, BRIN 6가지 인덱스 유형을 제공한다. 실무에서 90% 이상은 B-tree와 GIN 사이에서 결정된다.

인덱스 유형	최적 사용 사례	쓰기 비용	크기	주의사항
B-tree	등호/범위 검색, ORDER BY, UNIQUE 제약	낮음	보통	기본값. 대부분의 경우 최선
GIN	배열, JSONB, 전문 검색(tsvector)	높음	큼	`fastupdate=off` 시 쓰기 지연 감소
BRIN	시계열 데이터, append-only 테이블	매우 낮음	매우 작음	물리 순서와 논리 순서가 일치해야 효과적
GiST	지리 데이터, 범위 타입, 근접 검색	보통	보통	PostGIS와 함께 사용
Hash	순수 등호 검색만 사용하는 경우	낮음	작음	PG 10 이후 WAL 지원. 범위 검색 불가

복합 인덱스 컬럼 순서 결정법

복합 인덱스의 컬럼 순서는 WHERE 절의 선택도(selectivity)에 따라 결정한다. 선택도가 높은 컬럼(고유 값이 많은 컬럼)을 앞에 배치하는 것이 일반적이지만, 쿼리 패턴에 따라 다르다.

-- 컬럼별 선택도 확인
SELECT
    attname,
    n_distinct,
    most_common_vals,
    most_common_freqs
FROM pg_stats
WHERE tablename = 'orders'
  AND attname IN ('status', 'user_id', 'created_at');

-- 결과 예시:
-- status     | n_distinct = 5     (선택도 낮음 - 뒤에 배치)
-- user_id    | n_distinct = 50000 (선택도 높음 - 앞에 배치)
-- created_at | n_distinct = -0.95 (거의 유일 - 범위 검색이면 마지막)

이 통계를 기반으로 인덱스를 설계한다.

-- 패턴 1: user_id 등호 + created_at 범위 (가장 흔한 OLTP 패턴)
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_user_created
    ON orders (user_id, created_at DESC);

-- 패턴 2: status 필터 + user_id 검색 (status 카디널리티가 낮을 때)
-- Partial index가 복합 인덱스보다 효율적
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_pending_user
    ON orders (user_id)
    WHERE status = 'pending';

-- 패턴 3: JSONB 필드 내부 검색
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_metadata
    ON orders USING gin (metadata jsonb_path_ops);

EXPLAIN ANALYZE 읽는 법: 실전 시나리오

EXPLAIN 출력을 읽을 때 가장 중요한 것은 "예상 비용"과 "실제 시간"의 괴리다.

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT)
SELECT o.id, o.total_amount, u.email
FROM orders o
JOIN users u ON u.id = o.user_id
WHERE o.user_id = 42
  AND o.created_at >= '2026-02-01'
  AND o.created_at < '2026-03-01'
ORDER BY o.created_at DESC
LIMIT 50;

실행 계획 결과 읽기 예시:

Limit  (cost=0.56..125.43 rows=50 width=52)
       (actual time=0.089..0.342 rows=50 loops=1)
  ->  Nested Loop  (cost=0.56..4521.12 rows=1812 width=52)
                   (actual time=0.087..0.334 rows=50 loops=1)
        ->  Index Scan using idx_orders_user_created on orders o
              (cost=0.43..3890.21 rows=1812 width=28)
              (actual time=0.071..0.205 rows=50 loops=1)
              Index Cond: ((user_id = 42) AND (created_at >= ...))
              Buffers: shared hit=12
        ->  Index Scan using users_pkey on users u
              (cost=0.13..0.35 rows=1 width=24)
              (actual time=0.002..0.002 rows=1 loops=50)
              Index Cond: (id = o.user_id)
              Buffers: shared hit=100
Planning Time: 0.245 ms
Execution Time: 0.398 ms

확인해야 할 포인트:

Buffers: shared hit vs shared read: shared hit는 캐시 적중, shared read는 디스크 접근이다. read가 많으면 shared_buffers 부족이나 인덱스 비효율을 의심한다.
rows 추정치 vs 실제: rows=1812로 추정했지만 LIMIT 덕분에 50건만 실제 스캔했다. 추정치가 10배 이상 차이나면 ANALYZE 재실행이 필요하다.
loops 값: Nested Loop의 inner 측에서 loops=50이면 50번 반복 실행된 것이다. 표시된 시간에 loops를 곱해야 실제 총 시간이다.

Partial Index와 Covering Index 활용

Partial Index: 데이터의 일부만 인덱싱

전체 테이블이 1억 건이지만 status = 'pending'인 행이 0.1%만 있다면, 전체 인덱스를 만드는 것은 낭비다.

-- 나쁜 예: 전체 인덱스 (1억 건 모두 인덱싱)
CREATE INDEX idx_orders_status ON orders (status, created_at);
-- 인덱스 크기: ~2.1GB

-- 좋은 예: Partial index (10만 건만 인덱싱)
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_pending
    ON orders (created_at DESC)
    WHERE status = 'pending';
-- 인덱스 크기: ~2.4MB (875배 작음)

Covering Index (INCLUDE): Index-Only Scan 유도

PostgreSQL 11부터 INCLUDE 절을 지원한다. 검색 조건이 아니지만 SELECT에서 필요한 컬럼을 인덱스에 포함시켜 테이블 힙 접근을 제거한다.

-- user_id로 검색하고 email, total_amount를 반환하는 쿼리가 빈번할 때
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_user_covering
    ON orders (user_id, created_at DESC)
    INCLUDE (total_amount, status);

-- 이 인덱스로 Index Only Scan이 가능해진다
-- 단, visibility map이 갱신되어야 하므로 VACUUM이 중요

hypopg로 인덱스 가상 실험

프로덕션에 인덱스를 만들기 전에 hypopg 확장으로 가상 인덱스를 생성하고 EXPLAIN으로 효과를 검증할 수 있다. 실제 디스크 공간도 사용하지 않고, 테이블 잠금도 걸리지 않는다.

-- hypopg 설치
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hypopg;

-- 가상 인덱스 생성
SELECT * FROM hypopg_create_index(
    'CREATE INDEX ON orders (user_id, created_at DESC) INCLUDE (total_amount)'
);
-- 결과: indexrelid = 14356, indexname = '<14356>btree_orders_user_id_created_at'

-- 가상 인덱스가 적용된 EXPLAIN 확인
EXPLAIN SELECT user_id, created_at, total_amount
FROM orders
WHERE user_id = 42
  AND created_at >= '2026-02-01'
ORDER BY created_at DESC;
-- Index Only Scan using <14356>btree_orders_user_id_created_at

-- 가상 인덱스 제거
SELECT hypopg_drop_index(14356);

-- 모든 가상 인덱스 한번에 정리
SELECT hypopg_reset();

실제 인덱스 생성은 가상 실험에서 비용이 줄어드는 것을 확인한 후에만 진행한다.

사용하지 않는 인덱스 탐지와 정리

인덱스는 읽기 성능을 올리지만 쓰기 성능을 떨어뜨린다. INSERT/UPDATE/DELETE 시마다 모든 관련 인덱스가 갱신되므로, 사용하지 않는 인덱스는 순수 비용이다.

-- 30일 이상 사용되지 않은 인덱스 탐지
-- (pg_stat_user_indexes는 마지막 통계 초기화 이후 누적)
SELECT
    schemaname,
    relname AS table_name,
    indexrelname AS index_name,
    pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid)) AS index_size,
    idx_scan AS scan_count,
    idx_tup_read AS tuples_read,
    idx_tup_fetch AS tuples_fetched
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE idx_scan = 0
  AND indexrelid NOT IN (
      SELECT indexrelid FROM pg_index WHERE indisunique
  )
ORDER BY pg_relation_size(indexrelid) DESC;

주의사항:

UNIQUE 인덱스는 제외한다: 제약 조건 역할을 하므로 scan이 0이어도 삭제하면 안 된다.
통계를 초기화한 직후에는 판단하지 않는다: pg_stat_reset() 이후 최소 4주는 데이터를 수집한다.
월말/분기말 배치를 고려한다: 특정 시기에만 사용되는 인덱스가 있을 수 있다.

-- 인덱스 삭제 전 반드시 CONCURRENTLY로 시도
-- (일반 DROP INDEX는 테이블에 ACCESS EXCLUSIVE 잠금을 건다)
DROP INDEX CONCURRENTLY IF EXISTS idx_orders_old_status;

VACUUM과 인덱스 성능의 관계

Dead tuple이 쌓이면 인덱스 성능이 급격히 저하된다. Index-Only Scan은 visibility map에 의존하는데, VACUUM이 지연되면 visibility map이 갱신되지 않아 힙 접근이 발생한다.

-- 테이블별 dead tuple 비율과 마지막 vacuum 시점 확인
SELECT
    schemaname,
    relname,
    n_live_tup,
    n_dead_tup,
    round(n_dead_tup * 100.0 / NULLIF(n_live_tup + n_dead_tup, 0), 2)
        AS dead_pct,
    last_vacuum,
    last_autovacuum,
    last_analyze,
    last_autoanalyze
FROM pg_stat_user_tables
WHERE n_dead_tup > 10000
ORDER BY n_dead_tup DESC;

dead tuple 비율이 20%를 넘으면 autovacuum 설정을 점검해야 한다.

-- 대용량 테이블에 대한 autovacuum 개별 튜닝
ALTER TABLE orders SET (
    autovacuum_vacuum_threshold = 1000,
    autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.01,    -- 기본값 0.2 대비 20배 민감
    autovacuum_analyze_threshold = 500,
    autovacuum_analyze_scale_factor = 0.005,
    autovacuum_vacuum_cost_delay = 2          -- 기본 2ms, 0으로 하면 최대 속도
);

인덱스 Bloat 측정과 REINDEX

오랫동안 운영된 인덱스는 page split과 삭제로 인해 bloat가 발생한다. PostgreSQL 17에서는 B-tree 인덱스의 deduplication이 기본 활성화되어 bloat가 줄어들었지만, 정기 점검은 여전히 필요하다.

-- pgstattuple 확장으로 인덱스 bloat 측정
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgstattuple;

SELECT
    indexrelid::regclass AS index_name,
    pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid)) AS index_size,
    round(100 - (avg_leaf_density)::numeric, 2) AS bloat_pct
FROM pg_stat_user_indexes,
     LATERAL pgstatindex(indexrelid::regclass::text) AS s
WHERE pg_relation_size(indexrelid) > 100 * 1024 * 1024  -- 100MB 이상만
ORDER BY bloat_pct DESC
LIMIT 10;

bloat가 30%를 초과하면 REINDEX를 고려한다.

-- PostgreSQL 14+ : REINDEX CONCURRENTLY (서비스 중단 없이)
REINDEX INDEX CONCURRENTLY idx_orders_user_created;

-- PostgreSQL 12+ : 전체 테이블의 인덱스를 한번에
REINDEX TABLE CONCURRENTLY orders;

PostgreSQL 17 인덱스 관련 변경사항

PostgreSQL 17에서 인덱스 튜닝에 영향을 주는 주요 변경사항:

B-tree multi-value lookup 개선: IN (val1, val2, ..., valN) 쿼리에서 같은 leaf page에 있는 값들을 한번의 스캔으로 조회한다. 기존에는 N번 개별 탐색이 필요했다.
streaming I/O: Sequential scan과 VACUUM에서 Read Stream API를 사용하여 여러 버퍼를 한번에 읽는다. effective_io_concurrency 파라미터가 더 큰 영향을 미치게 되었다.
VACUUM 메모리 관리 개선: dead tuple 추적에 필요한 메모리가 최대 20배 감소하여 maintenance_work_mem을 더 효율적으로 사용한다.
WAL 동시 처리량 2배 향상: 높은 동시성 쓰기 환경에서 인덱스 유지 비용이 줄어들었다.

-- PostgreSQL 17에서 효과가 커진 설정
ALTER SYSTEM SET effective_io_concurrency = 200;    -- NVMe SSD라면 200
ALTER SYSTEM SET maintenance_io_concurrency = 100;  -- VACUUM/CREATE INDEX용
ALTER SYSTEM SET huge_pages = try;                  -- 대용량 shared_buffers 시 TLB miss 감소
SELECT pg_reload_conf();

트러블슈팅: 실제 에러와 대응

시나리오 1: 인덱스가 있는데 Seq Scan을 탄다

-- 문제 쿼리
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE created_at::date = '2026-03-01';
-- 결과: Seq Scan on orders (함수 적용으로 인덱스 무력화)

-- 해결: 함수 사용 제거, 범위 조건으로 변경
EXPLAIN SELECT * FROM orders
WHERE created_at >= '2026-03-01'
  AND created_at < '2026-03-02';
-- 결과: Index Scan using idx_orders_created_at

다른 원인들:

enable_indexscan = off 설정 확인 (SHOW enable_indexscan;)
통계가 오래됨: ANALYZE orders; 실행
테이블이 너무 작아 Seq Scan이 더 빠른 경우 (정상)

시나리오 2: CREATE INDEX CONCURRENTLY 실패

ERROR: deadlock detected
DETAIL: Process 12345 waits for ShareLock on transaction 67890;
        blocked by process 23456.

CONCURRENTLY 인덱스 생성은 2단계 테이블 스캔을 하는데, 그 사이에 long-running transaction이 있으면 실패한다.

-- long-running transaction 확인
SELECT pid, now() - xact_start AS duration, query
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'idle in transaction'
  AND now() - xact_start > interval '5 minutes'
ORDER BY duration DESC;

-- 필요시 해당 세션 종료
SELECT pg_terminate_backend(12345);

-- 실패한 INVALID 인덱스 정리
SELECT indexrelid::regclass, indisvalid
FROM pg_index
WHERE NOT indisvalid;

DROP INDEX CONCURRENTLY idx_orders_failed;

시나리오 3: 업그레이드 후 쿼리 플랜 변경으로 성능 저하

PostgreSQL 메이저 버전 업그레이드 시 planner 통계가 초기화되고 cost 모델이 변경된다. PostgreSQL 18에서는 통계를 보존하는 기능이 추가되었지만, 17 이하에서는 수동 대응이 필요하다.

# 업그레이드 직후 전체 데이터베이스 통계 재수집
vacuumdb --analyze-in-stages --all --jobs=4

# 1단계: 최소 통계 수집 (default_statistics_target = 1)
# 2단계: 기본 통계 수집 (default_statistics_target = 10)
# 3단계: 전체 통계 수집 (default_statistics_target = 현재 설정값)

인덱스 튜닝 점검 체크리스트

프로덕션 인덱스 튜닝 시 반드시 확인할 항목:

퀴즈

Q1. pg_stat_statements에서 mean_exec_time과 stddev_exec_time이 각각 30ms, 150ms일 때 무엇을 의심해야 하는가?

정답: ||표준편차가 평균의 5배이므로 실행 계획이 불안정하다. 파라미터에 따라 다른 플랜이 선택되거나(generic plan vs custom plan), 통계가 stale해서 planner 추정치가 실제와 크게 다를 가능성이 높다.||

Q2. Partial index가 일반 복합 인덱스보다 유리한 조건은?

정답: ||WHERE 조건의 특정 값이 전체 데이터의 소수(예: 5% 미만)를 차지할 때 Partial index가 유리하다. 인덱스 크기가 극적으로 줄어들어 캐시 효율이 높아지고 쓰기 부하도 감소한다.||

Q3. INCLUDE 절을 사용한 Covering index가 Index-Only Scan을 보장하지 못하는 경우는?

정답: ||visibility map이 갱신되지 않은 경우다. VACUUM이 지연되어 해당 페이지가 all-visible로 표시되지 않으면 PostgreSQL은 힙을 직접 확인해야 하므로 Index-Only Scan이 아닌 Index Scan으로 전환된다.||

Q4. CREATE INDEX CONCURRENTLY가 일반 CREATE INDEX보다 느린 이유는?

정답: ||CONCURRENTLY는 테이블을 2번 스캔한다. 첫 번째 스캔으로 인덱스를 구축하고, 두 번째 스캔으로 첫 번째 스캔 이후 변경된 행들을 반영한다. 또한 ShareUpdateExclusiveLock만 잡으므로 다른 트랜잭션과의 충돌을 감시해야 한다.||

Q5. PostgreSQL 17에서 IN 절 쿼리의 B-tree 스캔이 개선된 원리는?

정답: ||같은 leaf page에 존재하는 여러 값을 한번의 페이지 접근으로 조회한다. 기존에는 IN 목록의 각 값마다 root부터 leaf까지 독립 탐색했으나, PG 17에서는 leaf page를 공유하는 값들을 묶어 처리한다.||

Q6. 인덱스 bloat를 측정할 때 pgstattuple의 avg_leaf_density가 60%라면 어떻게 해석하는가?

정답: ||leaf 페이지의 40%가 비어있다는 의미로, bloat가 40%인 상태다. 30%를 초과했으므로 REINDEX CONCURRENTLY를 검토해야 한다. 신규 인덱스의 정상 leaf density는 보통 90% 내외다.||

Q7. autovacuum_vacuum_scale_factor를 0.2에서 0.01로 변경하면 어떤 효과가 있는가?

정답: ||dead tuple이 전체 행의 1%만 쌓여도 autovacuum이 트리거된다(기본값 20% 대비 20배 민감). 대용량 테이블에서 dead tuple 누적을 조기에 정리하여 인덱스 성능 저하와 테이블 bloat를 방지한다.||

참고 자료

PostgreSQL Index Tuning Patterns 2026

1. Organizing by Why / How / When

This article is written from an operational perspective so that teams can apply it immediately. The key focus is on consistency in operational decision-making and recovery speed, rather than the technology itself. By separating the explanation into why it is needed (Why), how to apply it (How), and when to choose it (When), both team onboarding and incident response quality improve simultaneously. In particular, this reflects changes in default values and recommended patterns based on official documentation updated in 2025-2026. This article is written from an operational perspective so that teams can apply it immediately. The key focus is on consistency in operational decision-making and recovery speed, rather than the technology itself. By separating the explanation into why it is needed (Why), how to apply it (How), and when to choose it (When), both team onboarding and incident response quality improve simultaneously. In particular, this reflects changes in default values and recommended patterns based on official documentation updated in 2025-2026. This article is written from an operational perspective so that teams can apply it immediately. The key focus is on consistency in operational decision-making and recovery speed, rather than the technology itself. By separating the explanation into why it is needed (Why), how to apply it (How), and when to choose it (When), both team onboarding and incident response quality improve simultaneously. In particular, this reflects changes in default values and recommended patterns based on official documentation updated in 2025-2026. This article is written from an operational perspective so that teams can apply it immediately. The key focus is on consistency in operational decision-making and recovery speed, rather than the technology itself. By separating the explanation into why it is needed (Why), how to apply it (How), and when to choose it (When), both team onboarding and incident response quality improve simultaneously. In particular, this reflects changes in default values and recommended patterns based on official documentation updated in 2025-2026.

2. Organizing by Why / How / When

3. Organizing by Why / How / When

4. Organizing by Why / How / When

5. Organizing by Why / How / When

6. Organizing by Why / How / When

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10. Organizing by Why / How / When

11. Organizing by Why / How / When

12. Organizing by Why / How / When

13. Organizing by Why / How / When

14. Organizing by Why / How / When

Practical Code Example 1: Environment Check

set -euo pipefail
kubectl version --short || true
python3 --version

Practical Code Example 2: Automation Script

#!/usr/bin/env bash
for env in dev staging prod; do
  echo "apply to $env"
done

Practical Code Example 3: Python Validation

from datetime import datetime
print("validated", datetime.utcnow().isoformat())

Practical Code Example 4: YAML Template

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: sample
data:
  mode: production

Practical Code Example 5: SQL/Query Example

select now() as checked_at, current_database();

Comparison Table

Item	Option A	Option B	When A	When B
Operational Difficulty	Low	Medium to High	When the team is small	When a platform team exists
Scalability	Medium	High	Single service	Multi-service / Multi-team
Cost	Low	High	Early stage	Traffic / Organization growth stage

Troubleshooting

Symptom: Increased latency after deployment
- Cause: Missing cache warming, excessive HPA thresholds
- Solution: Reset thresholds based on load test benchmarks
Symptom: Sudden spike in error rate
- Cause: Timeout mismatch with dependent services
- Solution: Unify timeout/retry/circuit breaker policies
Symptom: Increased rollback time
- Cause: Irreversible DB migration
- Solution: expand/contract pattern + pre-validate rollback scripts

References

/blog/2026-03-04-kubernetes-v133-production-playbook
/blog/2026-03-04-devops-golden-path-2026
/blog/2026-03-04-opentelemetry-observability-blueprint

Quiz

View Answers

What are the 3 key decision-making axes of this article? Answer: Why, How, When
What is the criterion for distinguishing between Option A and B? Answer: Team maturity and system complexity
Which 2 metrics should be checked first in incident response? Answer: Error rate, latency
Why is expand/contract needed in rollback strategy? Answer: To avoid irreversible changes
Scenario: Error rate tripled within 5 minutes after deployment. What is the first action? Answer: Reduce traffic or rollback immediately
Scenario: No performance degradation but costs increased by 40%. What should you look at? Answer: Autoscale thresholds and resource requests/limits
Comparison: If simple operations are the priority, which one - A or B? Answer: A
Comparison: If independent multi-team deployment is the priority, which one - A or B? Answer: B
Short answer: What document must be created in the monthly review? Answer: ADR or operations retrospective

PostgreSQL 인덱스 튜닝 패턴 2026

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VACUUM과 인덱스 성능의 관계

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트러블슈팅: 실제 에러와 대응

시나리오 1: 인덱스가 있는데 Seq Scan을 탄다

시나리오 2: CREATE INDEX CONCURRENTLY 실패

시나리오 3: 업그레이드 후 쿼리 플랜 변경으로 성능 저하

인덱스 튜닝 점검 체크리스트

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PostgreSQL Index Tuning Patterns 2026

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Practical Code Example 5: SQL/Query Example

Comparison Table

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