[데이터베이스] 인덱스란

[DB] 데이터베이스 인덱스(Index) 란 무엇인가?

출처: https://coding-factory.tistory.com/746

인덱스(Index)란?

• 인덱스(Index)를 사용하는 이유

• 조건 검색 Where 절의 효율성

• 정렬 Order by 절의 효율성

• MIN, MAX의 효율적인 처리가 가능하다.

인덱스(Index)의 단점

• 인덱스(Index)의 관리

인덱스 생성 전략

B * Tree 인덱스

 

인덱스(Index)란?

인덱스는 데이터베이스 테이블에 대한 검색 성능의 속도를 높여주는 자료 구조입니다.특정 컬럼에 인덱스를 생성하면, 해당 컬럼의 데이터들을 정렬하여 별도의 메모리 공간에 데이터의 물리적 주소와 함께 저장됩니다. 이렇게 인덱스가 생성하였다면 앞으로 쿼리문에 "인덱스 생성 컬럼을 Where 조건으로 거는 등"의 작업을 하면 옵티마이저에서 판단하여 생성된 인덱스를 탈 수가 있습니다. 만약 인덱스를 타게 되면 아래의 그림과 같이 인덱스를 타게 되고 먼저 인덱스에 저장되어 있는 데이터의 물리적 주소로 가서 데이터를 가져오는 식으로 동작을 하여 검색 속도의 향상을 가져올 수 있습니다.

즉 인덱스는 책에 있는 목차라고 생각하시면 편합니다. 우리가 책에서 정보를 찾을때도 먼저 원하는 카테고리를 목차에서 찾고 목차에 있는 페이지 번호를 보고 찾아가듯 인덱스도 인덱스에서 내가 원하는 데이터를 먼저 찾고 저장되어 있는 물리적 주소로 찾아갑니다. 이 Index에 관한 내용은 자세히 알아두는 것이 좋습니다. 실제 DB 관련 작업을 할 때 대부분의 속도 저하는 바로 Select문 특히 조건 검색 Where절에서 발생하는데 가장 먼저 생각해 볼 수 있는 대안으로 Index를 생각할 수 있기도 하고, SQL 튜닝에서도 Index와 관련된 문제사항과 해결책이 많기 때문입니다.

인덱스(Index)를 사용하는 이유

테이블에 데이터들이 인덱스의 가장 큰 특징은 데이터들이 정렬이 되어있다는 점입니다. 이 특징으로 인해 조건 검색이라는 영역에서 굉장한 장점이 됩니다.

조건 검색 Where 절의 효율성

테이블을 만들고 안에 데이터가 쌓이게 되면 테이블의 레코드는 내부적으로 순서가 없이 뒤죽박죽으로 저장됩니다. 이렇게 되면 Where절에 특정 조건에 맞는 데이터들을 찾아낼때도 레코드의 처음부터 끝까지 다 읽어서 검색 조건과 맞는지 비교해야 합니다. 이것을 풀 테이블 스캔 (Full Table Scan)이라고 합니다. 하지만 인덱스 테이블은 데이터들이 정렬되어 저장되어 있기 때문에 해당 조건 (Where)에 맞는 데이터들을 빠르게 찾아낼 수 있겠죠. 이것이 인덱스(Index)를 사용하는 가장 큰 이유입니다.

정렬 Order by 절의 효율성

인덱스(Index)를 사용하면 Order by에 의한 Sort과정을 피할수가 있습니다. Order by는 굉장히 부하가 많이 걸리는 작업입니다. 정렬과 동시에 1차적으로 메모리에서 정렬이 이루어지고 메모리보다 큰 작업이 필요하다면 디스크 I/O도 추가적으로 발생됩니다. 하지만 인덱스를 사용하면 이러한 전반적인 자원의 소모를 하지 않아도 됩니다. 이미 정렬이 되어 있기 때문에 가져오기만 하면 되니까요.

MIN, MAX의 효율적인 처리가 가능하다.

이것 또한 데이터가 정렬되어 있기에 얻을 수 있는 장점입니다. MIN값과 MAX값을 레코드의 시작값과 끝 값 한건씩만 가져오면 되기에 FULL TABE SCAN으로 테이블을 다 뒤져서 작업하는 것보다 훨씬 효율적으로 찾을 수 있습니다.

인덱스(Index)의 단점

인덱스가 주는 혜택이 있으면 그에 따른 부작용도 있습니다.인덱스의 가장 큰 문제점은 정렬된 상태를 계속 유지 시켜줘야 한다는 점입니다.그렇기에 레코드 내에 데이터값이 바뀌는 부분이라면 악영향을 미칩니다. INSERT, UPDATE, DELETE를 통해 데이터가 추가되거나 값이 바뀐다면 INDEX 테이블 내에 있는 값들을 다시 정렬을 해야겠죠. 그리고 INDEX 테이블, 원본 테이블 이렇게 두 군데에 데이터 수정 작업해줘야 한다는 단점도 있습니다.

그리고 검색시에도 인덱스가 무조건 좋은 것이 아닙니다. 인덱스는 테이블의 전체 데이터 중에서 10~15% 이하의 데이터를 처리하는 경우에만 효율적이고 그 이상의 데이터를 처리할 땐 인덱스를 사용하지 않는 것이 더 낫습니다. 그리고 인덱스를 관리하기 위해서는 데이터베이스의 약 10%에 해당하는 저장공간이 추가로 필요합니다. 무턱대고 INDEX를 만들어서는 결코 안 될 말입니다.

인덱스(Index)의 관리

앞서 설명했듯이 인덱스는 항상 최신의 데이터를 정렬된 상태로 유지해야 원하는 값을 빠르게 탐색할 수 있습니다. 그렇기 때문에 인덱스가 적용된 컬럼에 INSERT, UPDATE, DELETE가 수행된다면 계속 정렬을 해주어야 하고 그에 따른 부하가 발생합니다. 이런 부하를 최소화하기 위해 인덱스는 데이터 삭제라는 개념에서 인덱스를 사용하지 않는다 라는 작업으로 이를 대신합니다.

• INSERT: 새로운 데이터에 대한 인덱스를 추가합니다.

• DELETE: 삭제하는 데이터의 인덱스를 사용하지 않는다는 작업을 진행합니다.

• UPDATE: 기존의 인덱스를 사용하지 않음 처리하고, 갱신된 데이터에 대해 인덱스를 추가합니다.

인덱스 생성 전략

생성된 인덱스를 가장 효율적으로 사용하려면 데이터의 분포도는 최대한으로 그리고 조건절에 호출 빈도는 자주 사용되는 컬럼을 인덱스로 생성하는 것이 좋습니다. 인덱스는 특정 컬럼을 기준으로 생성하고 기준이 된 컬럼으로 정렬된 Index 테이블이 생성됩니다. 이 기준 컬럼은 최대한 중복이 되지 않는 값이 좋습니다. 가장 최선은 PK로 인덱스를 거는것이겠죠. 중복된 값이 없는 인덱스 테이블이 최적의 효율을 발생시키겠고. 반대로 모든 값이 같은 컬럼이 인덱스 컬럼이 된다면 인덱스로써의 가치가 없다고 봐야 할 것입니다.

1.조건절에 자주 등장하는 컬럼

2.항상 = 으로 비교되는 컬럼

3.중복되는 데이터가 최소한인 컬럼 (분포도가 좋은) 컬럼

4.ORDER BY 절에서 자주 사용되는 컬럼

5.조인 조건으로 자주 사용되는 컬럼

인덱스를 만드는 구체적인 방법은 아래 링크를 통해 확인하여주세요.

[Oracle] 오라클 인덱스(Index) 사용법 총정리(생성, 조회, 삭제, 리빌드)

B * Tree 인덱스

인덱스에는 여러가지 유형이 있지만 그 중에서도 가장 많이 사용하는 인덱스의 구조는 밸런스드 트리 인덱스 구조입니다. 그리고 B TREE 인덱스 중에서도 가장 많이 사용하는것은 B*TREE 와 B+TREE 구조를 가장 많이 사용되는 인덱스의 구조입니다.

B * Tree 인덱스는 대부분의 DBMS 그리고 오라클에서 특히 중점적으로 사용하고 있는 가장 보편적인 인덱스입니다. 구조는 위와 같이 Root(기준) / Branch(중간) / Leaf(말단) Node로 구성됩니다. 특정 컬럼에 인덱스를 생성하는 순간 컬럼의 값들을 정렬하는데, 정렬한 순서가 중간 쯤 되는 데이터를 뿌리에 해당하는 ROOT 블록으로 지정하고 ROOT 블록을 기준으로 가지가 되는 BRANCH블록을 정의하며 마지막으로 잎에 해당하는 LEAF 블록에 인덱스의 키가 되는 데이터와 데이터의 물리적 주소 정보인 ROWID를 저장합니다.

결합 인덱스에 대해 궁금하신 분은 아래 글을 참고해주세요.

[DB] 데이터베이스 결합 인덱스에 대하여