Dapper + SQL Server: C# 문자열, 인덱스를 파괴한다!

문제 해결을 위해, Dapper 쿼리 시 `DbType.AnsiString`을 사용하여 매개변수 타입을 명시적으로 `varchar`로 지정해야 한다. 또한, 컬럼의 크기(size)를 정확히 일치시켜야 한다. 익명 객체(anonymous objects) 대신 `DynamicParameters`를 사용하는 것이 권장되며, 코드에 주석을 추가하여 향후 유지보수 시에도 문제 발생을 방지해야 한다. 코드 가독성(Code Readability)과 유지보수성(Maintainability)을 고려하여, 명확한 의도를 코드에 반영하는 것이 중요하다.

문제 해결 후, 쿼리 실행 시간은 현저하게 감소하며, 인덱스 스캔이 정상적으로 수행된다. 예를 들어, 실행 시간은 수 밀리초에서 수 마이크로초로 단축될 수 있으며, 논리적 읽기(Logical Reads) 횟수 또한 크게 감소한다. 이러한 성능 개선은 CPU 사용률 감소로 이어져, 시스템 전체의 효율성을 향상시킨다. 성능 튜닝(Performance Tuning) 관점에서, 데이터 타입의 정확한 지정은 쿼리 성능 최적화의 핵심 요소이다.

문제 발생 여부를 확인하기 위해, 쿼리 저장소(Query Store)를 사용하여 암시적 변환(Implicit Conversion)이 발생하는 쿼리를 식별할 수 있다. 또한, 실행 계획(Execution Plan)에서 `CONVERT_IMPLICIT` 경고를 확인하거나, 코드 내에서 `varchar` 컬럼에 `string` 타입 매개변수를 사용하는 Dapper 쿼리를 검색할 수 있다. 지속적인 모니터링(Continuous Monitoring)을 통해, 잠재적인 성능 문제를 사전에 예방하는 것이 중요하다.