RDBMS - 인덱스
1. 인덱스란?
인덱스는 우리말로 색인과 같은 개념이다.
색인의 사전적 정의는 다음과 같다.
색인 : 책 속의 내용 중에서 중요한 단어나 항목, 인명 따위를 쉽게 찾아볼 수 있도록 일정한순서에 따라 별도로 배열하여 놓은 목록.
우리는 원하는 정보가 있을 때 목차나 색인을 보고 해당 정보가 있는 페이지를 바로 찾을 수 있다.
인덱스가 없다면 어떤 단어를 찾을 때, 책의 첫 페이지부터 끝 페이지까지 순서대로 검색해야 한다.
DB에서의 인덱스는?
DB의 내용 중에서 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 일정한 순서에 따라 배열한 목록이 되겠다.
인덱스를 사용하는 이유는 검색 속도를 높이기 위함이다.
2. 인덱스를 쓰면 좋은 점?
1) 검색이 빨라진다. (SELECT, WHERE 절로 검색해야할 때 성능 향상)
인덱스가 없다면 테이블 전체를 key 순서대로 순차 탐색해야 한다.
3. 인덱스를 쓰면 안 좋은 점?
1) 인덱스를 담아놓기 위한 추가 테이블 필요 -> 공간 더 사용
2) 인덱스 생성 및 수정에 대한 오버헤드 존재
3) 삽입 / 수정 / 삭제 성능이 하락할 수 있음(INSERT, UPDATE, DELETE)
원인 : 인덱스는 B tree 자료 구조로 구현하는데, 인덱스에 들어간 key가 바뀌면
B 트리의 균형이 깨지면서 B 트리 구조를 수정해야 할 경우가 생긴다. -> 추가적인 I/O. 성능 하락
삽입 / 삭제 : 데이터를 삽입/삭제하면서 B트리 균형 깨짐 -> B 트리 구조 수정
수정 : B 트리에서의 수정은 삭제+삽입으로 구현한다. 인덱스의 순서를 유지해야 하기 때문이다.
따라서 SELECT 쿼리를 많이 사용하며,
INSERT / UPDATE / DELETE를 적게 사용한다면 인덱스 사용을 고려해봐야 한다.
데이터를 빨리 찾기 위한 방법임에 유의.
4. 인덱스의 종류
1) 클러스터드 인덱스
테이블 당 한 개만 생성 가능하며,
행 데이터를 인덱스로 지정한 컬럼에 맞춰 정렬시킨다. (보통 PK)
데이터 INSERT / DELETE 마다 행 정렬이 일어나므로,
이들 쿼리를 자주 할 경우 성능 저하
'정렬'을 한다는 것에 유의
2) 넌-클러스터드 인덱스
테이블 당 여러 컬럼에 대해 생성 가능
별도의 공간에 인덱스 테이블을 생성하여, 정렬 효과를 구현.
글로만 보면 어려울 수 있으니 아래 블로그 자료를 참고하자. 그림과 함께 잘 설명돼 있다.
두 인덱스의 차이점은, 데이터의 순서를 어떻게 구현할 것인가에서 나타난다.
클러스터드 인덱스는 데이터를 직접 정렬해서 순서를 구현하고,
넌-클러스터드 인덱스는 별도의 인덱스 테이블을 순서대로 만들어 정렬한 효과를 만든다.
아! 그렇다면 비슷한 데이터를 여러 개 가져온다고 하면 클러스터드 인덱스가 유리하겠네!
걔네들 데이터는 모두 인접한 곳에 위치해 있기 때문 - HDD로 구성된 DB라면 이 인덱스가 유리하겠군
만약 1~100까지의 pk를 가진 DB에서 50 이하의 데이터들을 추출해온다면?
클러스터드 인덱스에서는 순서대로 1~50을 가져오겠지만,
넌-클러스터드 인덱스에서는 인덱스 테이블을 참조해서 일일이 데이터를 찾아가야 한다 -> SELECT 성능이 떨어질 수 있음
(1은 한양에, 2는 부산에..)
참고 자료
- B트리 자료구조
인덱스의 근간인 B 트리 자료구조는 컴퓨터 공학에서 배운다.
꽤나 복잡한 과정이지만 한 번쯤 봐두면 좋다.
주의 : 테이블에 인덱스를 달면 반드시 INSERT / DELETE / UPDATE 성능이 떨어진다??
땡! UPDATE 를 해도, 인덱싱된 키값이 변경되지 않는다면 UPDATE에 영향을 주지 않는다.
(ex : 인덱싱된 회원 테이블에서, 인덱싱된 키 값 변경 없이, 해당 데이터의 다른 컬럼(전화번호, 닉네임 등)을 수정할 경우)
인덱스에 대해 참조한 블로그
http://lng1982.tistory.com/144
'Database' 카테고리의 다른 글
| Jmeter RDBMS 테스트용 쿼리문 정리 (0) | 2018.08.13 |
|---|---|
| RDBMS의 백업 및 복구에 대한 연구 - (2) 백업 및 복구 테스트 준비 (0) | 2018.07.05 |
| RDBMS의 백업 및 복구에 대한 연구 - (1) 기본 개념 (0) | 2018.07.03 |
| RDBMS -트랜잭션 검토 (0) | 2018.06.22 |
| RDBMS 개념 정리 (0) | 2018.06.18 |