인덱스(index)
인덱스(index)란?
인덱스는 추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용하여 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상하기 위한 자료구조이다.
컬럼에 인덱스를 생성하면, 해당 컬럼의 데이터들을 정렬하여 별도의 메모리 공간에 데이터의 물리적 주소와 함께 저장한다.
B-Tree
- 모든 리프 노드들이 같은 레벨을 가질 수 있도록 자동으로 균형을 맞추는 트리이다.
- 최상위 노드를 루트 노드라고 한다.
- 중간에 위치한 노드들을 브랜치 노드라고 한다.
- 맨 말단에 위치한 노드를 리프 노드라고 한다.
직접 B-Tree 만들어보는 사이트
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
B+Tree
- B+tree는 B-tree의 확장 개념이다.
- 브랜치 노드에 key만 담아두고, data는 담지 않는다.
- 오직 리프 노드에만 key와 data를 저장하고, 리프 노드끼리 Linked list로 연결되어 있다.
| 구분 | B-tree | B+tree |
| 데이터 저장 | 리프 노드, 브랜치 노드 모두 데이터 저장 | 리프 노드에만 데이터 저장 |
| 트리의 높이 | 높음 | 낮음 (한 노드 당 key를 많이 데이터를 넣음) |
| 풀 스캔 | 모든 노드 탐색 | 리프 노드에서 선형 탐색 |
| 키 중복 | X | O (리프 노드에 모든 데이터가 있기 때문) |
| 검색 | 자주 access 되는 노드를 루트 노드 가까이 배치할 수 있고, 루트 노드에서 가까울 경우, 브랜치 노드에도 데이터가 존재하기 때문에 빠름 | 리프 노드까지 가야 데이터 존재 |
| Linked list | X | O (리프 노드가 Linked list로 연결) |
인덱스의 장점
- 테이블을 조회하는 속도와 그에 따른 성능을 향상할 수 있다.
- 전반적인 시스템의 부하를 줄일 수 있다.
- 효율성 증대
효율성 증대 종류
- 조건 검색 Where 절의 효율성 : 인덱스 테이블은 데이터들이 정렬되어 저장되어 있기 때문에 해당 조건 (Where)에 맞는 데이터들을 빠르게 찾을 수 있다.
- 정렬 Order by 절의 효율성 : 인덱스(Index)를 사용하면 Order by에 의한 Sort과정을 피할 수가 있다. (이미 index로 정렬이 되어 있기 때문에)
- MIN, MAX의 효율적인 처리 : MIN값과 MAX값을 레코드의 시작 값과 끝 값 한건씩만 가져오면 되기에 FULL TABE SCAN 작업이 필요 없다.
인덱스의 단점
- 테이블이 수정되면 인덱스도 수정되어야 한다.
- 정렬된 상태를 계속 유지해야 한다.
- 인덱스를 저장할 추가적인 공간이 필요하다. (DB의 약 10%에 해당하는 저장공간이 필요)
- insert, delete, update를 수행할 때마다 index를 관리해야 하기 때문에 성능이 떨어진다.
인덱스 관리
- INSERT: 새로운 데이터에 대한 인덱스를 추가
- DELETE: 삭제하는 데이터의 인덱스를 사용하지 않음으로 변경
- UPDATE: 기존의 인덱스를 사용하지 않음으로 변경, 갱신된 데이터에 대해 인덱스를 추가
update, delete를 하기 위해 해당 데이터를 조회하는 것을 인덱스로 빠르게 수행하는 것이 가능하여 항상 성능이 떨어지는 것은 아니다.
인덱스 생성 전략
인덱스를 생성할 때는 순서가 있고 생성 순서에 따라 인덱스 성능이 달라진다. ( 같음 > 정렬 > 다중 값 > 카디널리티)
생성된 인덱스를 가장 효율적으로 사용하려면 데이터의 분포도가 좋고, 조건절에 호출 빈도가 높은 컬럼을 인덱스로 생성하는 것이 좋다.
- 어떤 값과 ==이나 equal이라는 쿼리로 비교되는 컬럼
- 정렬을 쓰는 필드
- 다중 값을 출력해야 하는 필드 ( >, < 등 많은 값을 출력해야 하는 쿼리에 필드)
- 중복되는 데이터가 최소한인 컬럼 (분포도가 좋은 컬럼)
인덱스(index)를 사용하면 좋은 경우
- 규모가 작지 않은 테이블
- INSERT, UPDATE, DELETE가 자주 발생하지 않는 컬럼
- JOIN이나 WHERE 또는 ORDER BY에 자주 사용되는 컬럼
- 데이터의 중복도가 낮은 컬럼
결론
필드에 인덱스를 무작정 다 설정하는 것은 좋지 않다.
컬렉션에서 가져와야 하는 양이 많을수록 인덱스를 사용하는 것은 비효율적이다.
인덱스는 검색에 최적화된 기능이기 때문에, 삽입, 삭제, 수정이 자주 일어나는 비즈니스 로직 혹은 테이블 사용 용도에 따라 인덱스 사용 여부를 신중하게 고려해야 한다.
참고
https://www.youtube.com/watch?v=at2sMaNYqCE
https://www.programiz.com/dsa/b-tree
https://www.programiz.com/dsa/b-plus-tree
https://stackoverflow.com/questions/870218/what-are-the-differences-between-b-trees-and-b-trees
