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이커머스 주문 테이블 DB 설계 리팩토링 후기
이커머스 주문 테이블 DB 설계 리팩토링 후기
블랙프라이데이 장애를 겪고 이커머스 주문 테이블을 리팩토링한 경험. 정규화, 인덱스 최적화, 파티셔닝으로 100배 성능 개선한 실전 사례입니다.
럿지 AI 팀2025-01-189분
블랙프라이데이 장애의 원인
블랙프라이데이 때 주문 폭주로 시스템이 다운되었습니다. 원인 분석 결과, 주문 테이블 설계가 문제였습니다. 단일 테이블에 모든 정보가 들어있었고, 인덱스도 제대로 설계되지 않았습니다.
기존 설계 문제
- • 주문/결제/배송 단일 테이블
- • NULL 컬럼 대량 발생
- • 복합 인덱스 미사용
- • 조회 시 풀스캔
장애 현황
- • 주문 처리 시간: 30초+
- • 동시 주문 100건에서 락
- • 결제 실패율 50%
- • 매출 손실: 5억+
리팩토링 설계
테이블 분리
orders → orders, order_items, payments, shipments 분리. 3NF 정규화.
인덱스 최적화
복합 인덱스 (user_id, order_date), (status, created_at) 추가. 커버링 인덱스 활용.
파티셔닝
order_date 기준 월별 파티션. 오래된 데이터 자동 아카이빙.
리팩토링 결과
100배
주문 처리 속도
30초 → 0.3초
10,000
동시 주문 처리
100 → 10,000
99.9%
결제 성공률
50% → 99.9%
무중단
블프 성공
장애 0건
이커머스 DB 설계 핵심
"트래픽 폭주는 DB 설계에서 결정됩니다. 사전 설계가 장애를 예방합니다."
정규화 + 인덱스 + 파티셔닝 = 블랙프라이데이 성공