Index의 개념
데이터베이스 테이블에 대한 검색 성능 속도를 높여주는 자료구조.
특정 컬럼에 인덱스를 생성하면, 해당 컬럼의 데이터와 그 데이터의 실제 물리적 구조의 주소와 함께 별도 테이블에 저장된다.
이렇게 생성된 인덱스는 쿼리 내에 ‘인덱스가 생성된 컬럼을 where 조건으로 거는 등’의 작업을 통해 사용된다. 이는 Optimizer의 판단 하에 사용여부가 결정된다.
만약 인덱스가 타게되면, 위 그림과 같이 인덱스에 저장되어 있는 데이터의 물리적 주소(Location)로 가서, 데이터를 가져오는 식으로 동작을 하여 검색 속도의 향상을 가져온다.
Index를 사용하는 이유
인덱스의 가장 큰 특징은 데이터들이 정렬이 되어있다는 점이다. 이 특징으로 인해 조회라는 기능에 있어 굉장한 장점을 가진다.
1) 조건 검색 where 절의 효율성
테이블을 만들고 안에 데이터가 쌓이게 되면, 테이블의 레코드 내에는 순서가 없이 뒤죽박죽으로 저장된다. 따라서 where 절의 특정 조건에 맞는 데이터들을 찾아 낼 때에 레코드의 처음부터 끝까지 다 읽기 때문에 Full Table Scan을 타게된다.
하지만 인덱스 테이블은 데이터들의 정렬되어 저장되어 있기 떄문에, 해당 where 조건에 맞는 데이터를 빠르게 찾아낼 수 있다.
2) 정렬 Order by 절의 효율성
인덱스를 사용하면 order by에 의한 sort 과정을 피할 수 가 있다. order by는 1차적으로 메모리에서 정렬이 이루어지고, 메모리보다 큰 작업이 필요하다면 디스크 I/O도 추가적으로 발생되는 굉장히 부하가 많이 걸리는 작업이다. 하지만 인덱스를 사용하면 이미 정렬이 되어있기에 이러한 전반적인 자원 소모가 필요하지 않다.
3) Min, Max의 효율적인 처리
이 또한 정렬되어있기에 얻을 수 있는 장점이다. min과 max값을 레코드의 시작값과 끝값 한건씩만 가져오면 되기 때문에 Full Table Scan으로 테이블 값을 다 뒤져서 작업하는 것보다 훨씬 효율적으로 찾을 수 있다.
Index의 단점
정렬된 상태를 계속 유지 시켜줘야 하기 때문에, 레코드 내 데이터 값이 바뀐다면 악영향을 미친다. INSERT/UPDATE/DELETE를 통해 데이터가 추가되거나 값이 바뀐다면 인덱스 테이블 내에 있는 값들도 다시 정렬을 해야하므로, 인덱스 테이블과 원본 테이블 이렇게 두군데에 데이터 수정 작업이 필요하다.
INSERT : 새로운 데이터에 대한 인덱스를 추가한다.
DELETE : 삭제하는 데이터의 인덱스를 사용하지 않는다.
UPDATE : 기존의 인덱스를 사용하지 않음 처리하고, 갱신된 데이터에 대해 인덱스를 추가한다.
이런 부하를 최소화하기 위해 인덱스는 데이터 삭제라는 개념에서 인덱스를 사용하지 않는다 라는 작업으로 이를 대신합니다.
또한 검색 시에도 인덱스가 무조건 좋은것은 아니다.테이블의 전체 데이터 중 10~15% 이하의 데이터를 처리하는 경우에만 효율적이다.(그 이상의 데이터를 처리할 때에는 인덱스를 사용하지 않는 것이 더 낫다.)
또한 인덱스를 관리하기 위해서는 데이터베이스의 10%에 해당하는 저장공간이 필요하다.
Index 생성 기준
생성된 인덱스를 가장 효율적으로 사용하려면 데이터의 분포도는 최대한으로 그리고 조건절에 호출 빈도는 자주 사용되는 컬럼을 인덱스로 생성하는 것이 좋다. 인덱스는 특정 컬럼을 기준으로 생성하고 기준이 된 컬럼으로 정렬된 인덱스 테이블이 생성된다. 이 기준 컬럼은 최대한 중복이 되지 않는 값이 좋다. 가장 최선은 PK로 인덱스를 거는 것이다. 중복된 값이 없는 인덱스 테이블이 최적의 효율을 발생시키겠고. 반대로 모든 값이 같은 컬럼이 인덱스 컬럼이 된다면 인덱스로써의 가치가 없다고 봐야 한다.
- 조건절에 자주 등장하는 컬럼
- 항상 = 으로 비교되는 컬럼
- 중복되는 데이터가 최소한인 컬럼 (분포도가 좋은) 컬럼
- ORDER BY 절에서 자주 사용되는 컬럼
- 조인 조건으로 자주 사용되는 컬럼
