인덱스의 기능 (장점, 역할)

인덱스

• 색인. 데이터베이스에서 조회 및 검색을 더 빠르게 할 수 있는 방법/기술
• 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조
  • 추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용
  • 데이터와 데이터의 위치를 포함한 자료구조를 생성
• select문을 사용하여 원하는 조건의 데이터를 검색할 때, 저장된 데이터의 양이 엄청나게 많다면 모든 데이터를 검색하기 위한 순회에 많은 자원과 시간이 소모

 

 

B+ Tree 알고리즘

• 인덱스를 관리하는데 일반적으로 사용되는 알고리즘 

• Root node : 경로의 출발점이 되는 루트 노드
• Non-leaf nodes : 리프노드까지의 경로 역할을 하는 논리프노드
• Leaf nodes : 실제 데이터가 저장된 리프노드

 

• 리프노드에 이르기까지에 대한 자식 노드에 포인터가 저장
• B+트리의 검색은 루트노드에서 어떤 리프 노드에 이르는 한 개의 경로만 검색, 효율적

 

 

 

인덱스의 장단점 

 

장점

• 조회 및 검색속도 향상
• 테이블을 조회하는 속도와 그에 따른 성능을 향상시킬 수 있다.
• 전반적인 시스템의 부하를 줄일 수 있다.
• 모든 데이터를 검색할 때 사용되는 자원과 시간을 아낄 수 있다.

 

단점

• 인덱스를 관리하기 위해 DB의 약 10%에 해당하는 저장공간이 필요하다.
  • 자원을 소모하여 테이블의 형태로 관리
  • 무분별한 인덱스의 사용은 성능에 부정적인 영향
• 인덱스를 관리하기 위해 추가 작업이 필요하다.
• 인덱스를 잘못 사용할 경우 오히려 성능이 저하되는 역효과가 발생할 수 있다.
• CREATE, DELETE, UPDATE가 빈번한 속성에 인덱스를 걸게 되면 인덱스의 크기가 비대해져서 성능이 오히려 저하되는 역효과가 발생
  • 이진트리를 사용하기 때문에 기본적으로 정렬되어 있다. 이로인해 검색과 조회의 속도를 향상시킬 수 있지만 데이터의 변경이 빈번(삽입, 수정 삭제)하면 인덱스 데이블을 변경과 정렬에 드는 오버헤드 때문에 오히려 성능 저하
    • UPDATE와 DELETE는 기존의 인덱스를 삭제하지 않고 '사용하지 않음' 처리를 한다. 만약 어떤 테이블에 UPDATE와 DELETE가 빈번하게 발생된다면 실제 데이터는 10만건이지만 인덱스는 100만 건이 넘어가게 되어, SQL문 처리 시 비대해진 인덱스에 의해 오히려 성능이 떨어지게 될 것이다. 
  • INSERT : 새로운 데이터에 대한 인덱스를 추가함
  • DELETE : 삭제하는 데이터의 인덱스를 사용하지 않는다는 작업을 진행함
  • UPDATE : 기존의 인덱스를 사용하지 않음 처리하고, 갱신된 데이터에 대해 인덱스를 추가함
    

 

 

 

인덱스 사용이 효율적인 경우

• 규모가 작지 않은 테이블 (select로 모든 데이터를 검색하는 것보다 효율적)
• INSERT, UPDATE, DELETE가 자주 발생하지 않는 컬럼 (데이터의 변경이 빈번하게 일어나지 않는 컬럼)
• JOIN이나 WHERE 또는 ORDER BY에 자주 사용되는 컬럼
• 데이터의 중복도가 낮은 컬럼

 

 

출처: https://mangkyu.tistory.com/96 [MangKyu's Diary]