데이터베이스에서 인덱스란? 왜 필요한가?

데이터베이스에서 인덱스(Index)란? 왜 필요 할까?

두꺼운 책의 맨 앞에 목차가 기재되어 있으면 내가 원하는 내용을 더 빨리 탐색할 수 있다. 반대로 목차가 없으면 두꺼운 책 내용 중에 어떤 내용을 어디에서 찾을지 모르기 때문에 전체를 다 탐색해야 한다. 시간과 에너지가 많이 든다. 

 

이 때문에 어떤 순서대로 정렬된 목록(색인)의 필요성을 느낀다. DB에서 이와 같은 기능을 하는 것이 인덱스이다.

- 즉, 인덱스는 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 찾아낼 수 있도록 돕는 자료구조이다.

- 데이터를 찾기 위한 '색인'으로 데이터의 주소록이라고 부를 수 있다.

- 인덱스가 있으면 전체 Pull Scan 할 필요없다.

 

인덱스의 구성
- 인덱스는 키(key)와 포인터들로 구성되어있다.

- DB에서 추출한 일부 데이터인 키는 특정 데이터를 고유하게 식별하게 한다.

- 포인터는 키와 연관된 데이터가 저장된 실제 위치를 가르킨다.

출처 코딩애플

인덱스 동작 과정

인덱스 동작 과정

 

- (자주 사용되는 컬럼인) Name 컬럼에 인덱싱을 해놓은 예시

- 인덱스를 통해 Name을 먼저 조회하고, Name의 Location 값을 통해 테이블의 값을 조회한다.

 

장점 : 인덱스는 왜 필요한가? 

테이블 전체를 스캔하지 않을 수 있다 : 인덱스의 활용이 DB 성능 최적화에 큰 영향을 미친다.

--> 검색 속도 향상 : 인덱스는 데이터의 검색 속도를 향상시키기 위해 사용된다.

--> 쿼리 최적화 : 쿼리를 실행할 때 테이블 전체를 스캔하지 않고 인덱스를 사용해 빠르게 데이터를 찾을 수 있다.

데이터양이 많아질 수록 인덱스 스캔의 장점이 클 수 있습니다.

단점

- 관리 오버헤드(overhead) : 인덱스를 생성, 유지, 관리하는 데 시간과 공간이 소모 된다.

- 쓰기 성능 저하 : 인덱스 정보를 갱신하는데 비용이 추가됩니다. 다시 말해, 데이터를 삽입, 수정, 삭제할 때 인덱스도 함께 업데이트해야 하므로 쓰기 성능이 저하될 수 있다.

 

인덱스 사용 시 고려 사항

1) 높은 카디널리티(Cardinality) 고려하기

- 카디널리티가 높은 컬럼을 우선적으로 인덱싱 하는 것이 유리합니다. 카디널리티가 높으면 고유한 값이 많다는 것을 의미한다.

- 즉, 인덱스 특정 컬럼을 기준으로 중복도가 낮은 데이터(주민번호, 전화번호, 이메일 등)는 카디널리티가 높습니다. 이 경우 인덱스를 통해 행(row)를 빠르게 찾을 수 있다.

2) 쿼리에서 자주 사용되는 조건(WHERE 절, JOIN 조건, ORDER BY 절 등)에 해당하는 열에 인덱스를 고려한다.

3) 너무 많은 인덱스 생성하지 않기 : 인덱스가 많으면 오버헤드 증가 및 쓰기 성능 저하 될 수 있다.

 

 

참고, 데이터를 더 쉽게 찾도록 돕는 인덱스 구조

- 이진 탐색 트리(Binary Search Tree)

- B-Tree 인덱스: 가장 일반적으로 사용되는 인덱스

- B+Tree : B-Tree에서 발전된 형태

 

인덱스 유형

- 복합 인덱스 : 여러 컬럼을 한꺼번에 인덱싱

- Full-Text 인덱스 : 전문 텍스트 검색을 도움

- 공간 인덱스 : 공간 데이터를 위함

 

 

 

https://kyungyeon.dev/posts/66

DB Index 동작원리를 알아보자

https://wildeveloperetrain.tistory.com/131

DB 데이터베이스 인덱스(Index) 기본 개념과 설명

https://www.youtube.com/watch?v=iNvYsGKelYs