1. 인덱스의 개념
- 정의 : 데이터베이스 테이블의 특정 컬럼에 대해 별도로 생성된 데이터 구조로, 해당 컬럼의 값을 기반으로 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다.
- 역할 : 데이터 검색 시 테이블 전체를 스캔하지 않고도 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.
2. 인덱스의 주요 종류
- B-Tree 인덱스
- 가장 일반적으로 사용되는 인덱스 유형.
- 데이터를 정렬된 트리 구조로 저장하여 검색, 삽입, 삭제 시 효율적.
- 등호(=), 범위(> , <) 연산에 적합.
- 해시 인덱스
- 키-값 쌍을 기반으로 데이터 위치를 빠르게 찾음.
- 등호(=) 연산에는 효율적이지만, 범위 검색에는 부적합.
- 비트맵 인덱스
- 값의 종류가 적은 컬럼(예: 성별)에서 사용.
- 각 값에 대해 비트맵을 생성하여 효율적으로 관리.
- Full-Text 인덱스
- 텍스트 검색에 특화된 인덱스.
- 문장이나 단어 단위의 검색에서 효과적.
- 클러스터드 인덱스(Clustered Index)
- 테이블의 데이터 자체가 인덱스에 맞게 정렬된 경우.
- 테이블 당 하나만 생성 가능.
- 비클러스터드 인덱스(Non-clustered Index)
- 테이블의 데이터와 별도로 저장된 인덱스.
- 여러 개를 생성할 수 있음.
3. 인덱스의 장점
- 빠른 데이터 검색 : 테이블 전체를 스캔하지 않고도 데이터를 검색 가능.
- 효율적인 쿼리 성능 : WHERE, JOIN, ORDER BY, GROUP BY 절과 같은 연산에서 성능을 개선
4. 인덱스의 단점
- 추가적인 저장 공간 필요 : 인덱스를 유지하기 위해 별도의 디스크 공간이 필요.
- 쓰기 작업의 속도 저하 : 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 인덱스를 갱신해야 하므로 성능이 떨어질 수 있음.
- 과도한 인덱스 사용 : 너무 많은 인덱스를 생성하면 관리가 어려워지고, 성능이 저하될 수 있음.
5. 인덱스를 사용할 때 고려사항
- 자주 조회되는 컬럼에 인덱스를 생성.
- 데이터의 분포도를 고려하여 인덱스를 설계.
- 읽기 작업과 쓰기 작업의 비중을 분석.
- 데이터베이스 시스템(MySQL, PostgreSQL 등)의 특성을 반영.
인덱스를 효율적으로 설계하면 데이터베이스의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만, 남용하면 오히려 성능에 악영향을 미칠 수 있으므로 적절히 활용해야 합니다.
진짜 해보자