장고 성능 최적화 방법
쿼리 최적화
장고 ORM을 사용할 때는 데이터베이스 쿼리 수를 최소화하는 것이 중요합니다. select_related()와 prefetch_related()를 사용하여 외래 키 및 다대다 관계를 효율적으로 처리할 수 있습니다. select_related()는 관련된 객체를 한 번의 SQL 쿼리로 가져오고, prefetch_related()는 여러 쿼리를 병렬로 실행하여 성능을 개선합니다. 또한, values()와 values_list()를 사용해 필요한 필드만 선택하여 쿼리를 최적화하고, 불필요한 데이터를 쿼리하지 않도록 해야 합니다.
캐싱 활용
장고는 다양한 캐싱 방법을 지원하여 웹 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 페이지 캐시, 뷰 캐시, 템플릿 캐시, 데이터 캐시 등을 사용하여 자주 변경되지 않는 데이터를 메모리나 파일 시스템에 저장해 두고 빠르게 응답할 수 있습니다. 예를 들어, django.core.cache 모듈을 사용해 데이터베이스 쿼리 결과나 복잡한 계산 결과를 캐싱하면 서버의 부하를 줄이고 응답 시간을 단축시킬 수 있습니다. Redis나 Memcached와 같은 인메모리 데이터베이스를 캐시 백엔드로 사용하면 성능이 더욱 향상됩니다.
정적 파일 처리 최적화
정적 파일 처리도 성능에 큰 영향을 미칩니다. django.contrib.staticfiles를 사용하여 정적 파일을 수집하고 배포할 수 있습니다. 배포 시에는 python manage.py collectstatic 명령어로 모든 정적 파일을 한 곳에 모은 후, Nginx와 같은 웹 서버가 이를 제공하도록 설정합니다. 또한, 정적 파일의 크기를 줄이기 위해 압축 및 minify 작업을 수행하고, 브라우저 캐싱을 활용하여 불필요한 요청을 줄이는 것이 좋습니다. 이를 통해 웹 애플리케이션의 응답 속도와 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
데이터베이스 인덱스 활용
데이터베이스 쿼리 성능을 최적화하려면 자주 조회되는 컬럼에 인덱스를 추가해야 합니다. 장고에서는 Meta 클래스의 indexes 속성을 사용하여 모델에 인덱스를 정의할 수 있습니다. 인덱스를 사용하면 데이터 조회 속도가 빨라지지만, 삽입 및 업데이트 성능에는 약간의 영향을 줄 수 있으므로 자주 쿼리되는 필드에 대해서만 인덱스를 설정하는 것이 좋습니다. 또한, 데이터베이스의 성능을 주기적으로 분석하고 필요한 인덱스를 추가하거나 제거해야 합니다.
비동기 처리 및 큐 사용
장고에서 비동기 처리를 활용하면 시간이 오래 걸리는 작업을 백그라운드에서 처리할 수 있어 응답 시간을 단축시킬 수 있습니다. Celery와 같은 작업 큐를 사용하여 이메일 발송, 파일 처리, 외부 API 호출 등의 작업을 비동기적으로 처리할 수 있습니다. 비동기 작업을 사용하면 사용자에게 즉시 응답을 반환하고, 긴 처리 작업은 별도의 프로세스에서 실행하여 서버의 성능을 최적화할 수 있습니다. Celery는 Redis나 RabbitMQ와 같은 브로커와 함께 사용하여 효율적인 큐 시스템을 구축할 수 있습니다.