데이터베이스 인덱스에 대해서 설명해주세요.

인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조로 백과사전의 색인과 같습니다. 저장되는 컬럼의 값을 사용하여 항상 정렬된 상태를 유지하는 것이 특징입니다. 이러한 특징으로 인해 인덱스는 INSERT, UPDATE, DELETE의 성능이 희생된다는 것이 단점입니다. (검색이 장점)

 

인덱스는 어떤 자료 구조로 이루어져있나요? 🤔

MySQL InnoDB를 기준으로 설명드리자면, B+Tree와 같은 변형 B-Tree 자료구조를 이용해서 인덱스를 구현합니다. 기본 토대는 B-Tree 인덱스이기 때문에 이를 기준으로 설명합니다. B-Tree 인덱스는 컬럼의 값을 변형하지 않고 인덱스 구조체 내에서 항상 정렬된 상태로 유지합니다.

B-Tree(Balanced-Tree)에서는 크게 3가지 노드가 존재합니다. 최상위에 하나의 루트 노드가 존재하며, 가장 하위 노드인 리프 노드가 존재합니다. 이 두 노드의 중간에 존재하는 브랜치 노드가 존재합니다. 최하위 노드인 리프 노드에는 실제 데이터 레코드를 찾아가기 위한 주소값을 가지고 있습니다.

InnoDB 스토리지 엔진에서는 세컨더리 인덱스(프라이머리 인덱스를 제외한 모든 인덱스)의 리프 노드에는 레코드의 PK가 저장됩니다. 따라서 세컨더리 인덱스 검색에서는 레코드를 읽기 위해 PK를 가지고 있는 B-Tree를 다시 한번 검색해야합니다.

 

MySQL 스캔 방식은 어떤 게 있나요? 😀

MySQL에는 크게 인덱스 레인지 스캔, 인덱스 풀 스캔, 루스 인덱스 스캔 방식이 있습니다.

인덱스 레인지 스캔은 검색할 인덱스 범위가 결정되었을 경우 사용하며 가장 빠릅니다.

  • 인덱스에서 조건을 만족하는 값이 저장된 시작 리프 노드를 찾습니다.(index seek)
  • 시작 리프 노드부터 필요한 만큼 인덱스를 차례대로 읽습니다. (index scan)
  • 인덱스 키와 레코드 주소를 이용해 저장된 페이지를 가져오고 레코드를 읽어옵니다.

레코드를 읽어오는 과정에서 랜덤 IO가 발생할 수 있습니다. 읽어야할 데이터 레코드가 전체 20-25%의 경우에는 풀 테이블 스캔(순차 IO를 이용)이 더욱 좋을 수 있습니다.

인덱스 풀 스캔은 인덱스를 사용하지만 인덱스를 처음부터 끝까지 모두 읽는 방식입니다.

  • 인덱스를 ABC 순서로 만들었는데 조건절에 B 혹은 C로 검색하는 경우 사용됩니다.
  • 인덱스를 생성하는 목적은 아니지만, 그래도 풀 테이블 스캔보다는 낫습니다. (데이터 레코드까지 읽지 않는 경우)

루스 인덱스 스캔은 듬성듬성하게 인덱스를 읽는 것을 의미합니다. (앞서 언급한 인덱스 레인지, 인덱스 풀 스캔은 타이트 인덱스 스캔으로 분류됩니다.)

  • 중간에 필요하지 않은 인덱스 키 값은 무시하고 다음으로 넘어가는 형태로 처리합니다.
  • group by, max(), min() 함수에 대해 최적화하는 경우에 사용됩니다.

 

[ 인덱스(index)의 장점과 단점 ]

    • 장점
      • 테이블을 조회하는 속도와 그에 따른 성능을 향상시킬 수 있다.
      • 전반적인 시스템의 부하를 줄일 수 있다.
    • 단점
      • 인덱스를 관리하기 위해 DB의 약 10%에 해당하는 저장공간이 필요하다.
      • 인덱스를 관리하기 위해 추가 작업이 필요하다.
      • 인덱스를 잘못 사용할 경우 오히려 성능이 저하되는 역효과가 발생할 수 있다.

[ 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
    • 기타 등등

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

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1. 인덱스(Index)란 무엇인가?

인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위해 사용되는 데이터 구조입니다. 책의 색인과 유사하게, 데이터베이스 인덱스는 특정 열(컬럼)의 값과 해당 레코드의 위치 정보를 저장합니다.

예를 들어, 도서관에서 책을 찾을 때 책의 제목이나 저자별로 정리된 목록을 사용하는 것과 비슷합니다.


2. 인덱스의 장점

2.1 검색 속도 향상

인덱스의 주요 장점은 데이터 검색 속도를 크게 향상시킨다는 점입니다. 인덱스가 없으면 데이터베이스는 모든 레코드를 순차적으로 검색해야 하지만, 인덱스를 사용하면 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.

 

예시 코드 (Node.js와 MySQL 사용):

const mysql = require('mysql2');

const connection = mysql.createConnection({
  host: 'localhost',
  user: 'your_username',
  password: 'your_password',
  database: 'your_database'
});

// 인덱스가 없는 경우
connection.query('SELECT * FROM users WHERE username = ?', ['john'], (err, results) => {
  if (err) throw err;
  console.log(results);
});

// 인덱스 생성
connection.query('CREATE INDEX idx_username ON users (username)', (err) => {
  if (err) throw err;
  console.log('Index created successfully');
});

// 인덱스를 사용한 검색
connection.query('SELECT * FROM users WHERE username = ?', ['john'], (err, results) => {
  if (err) throw err;
  console.log(results);
});

 

2.2 정렬 및 그룹화 성능 개선

인덱스는 ORDER BY나 GROUP BY 연산의 성능도 향상시킵니다. 이미 정렬된 상태로 데이터를 저장하기 때문에, 추가적인 정렬 작업이 필요하지 않습니다.


3. 인덱스의 단점

3.1 추가 저장 공간 필요

인덱스는 별도의 데이터 구조로 저장되기 때문에 추가적인 저장 공간이 필요합니다. 대규모 데이터베이스의 경우 이는 상당한 양의 저장 공간을 차지할 수 있습니다.

3.2 쓰기 작업 성능 저하

INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 쓰기 작업 시 인덱스도 함께 업데이트해야 하므로 이러한 작업의 성능이 저하될 수 있습니다.

예시 코드:

// 인덱스가 있는 테이블에 데이터 삽입
connection.query('INSERT INTO users (username, email) VALUES (?, ?)',
['newuser', 'newuser@example.com'],
(err) => {
  if (err) throw err;
  console.log('User inserted');
});

4. 인덱스 사용 시 주의사항

4.1 적절한 컬럼 선택

모든 컬럼에 인덱스를 생성하는 것은 바람직하지 않습니다. 주로 검색 조건으로 자주 사용되는 컬럼이나 JOIN 연산에 사용되는 컬럼에 인덱스를 생성하는 것이 좋습니다.

4.2 인덱스 관리

데이터베이스의 데이터가 크게 변경되면 인덱스의 효율성이 떨어질 수 있습니다. 주기적으로 인덱스를 재구축하거나 최적화하는 것이 중요합니다.

// 인덱스 재구축
connection.query('ALTER TABLE users DROP INDEX idx_username, ADD INDEX idx_username (username)', (err) => {
  if (err) throw err;
  console.log('Index rebuilt');
});

 

결론

인덱스는 데이터베이스 쿼리의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다.

하지만 무분별한 사용은 오히려 성능 저하를 초래할 수 있으므로, 데이터베이스의 특성과 쿼리 패턴을 고려하여 적절히 사용해야 합니다. 인덱스의 장단점을 잘 이해하고, 필요한 곳에 적절히 적용함으로써 데이터베이스의 전반적인 성능을 최적화할 수 있습니다. 정기적인 모니터링과 관리를 통해 인덱스의 효율성을 유지하는 것도 중요합니다. 이를 통해 더 빠르고 효율적인 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있습니다.

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