[Daily morning study] 데이터베이스 인덱스(Index)의 작동 원리와 장단점

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데이터베이스 인덱스(Index)의 작동 원리와 장단점

데이터베이스 인덱스는 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 검색하고 접근하는 데 도움을 주는 중요한 메커니즘이다. 이번 학습에서는 인덱스의 기본 원리와 다양한 장단점에 대해 알아보자.

인덱스는 데이터베이스 테이블에서 특정 컬럼의 키값과 해당 데이터의 위치를 매핑한 구조이다. 인덱스를 생성함으로써 데이터를 검색하는 시간을 단축시키고, 데이터에 대한 접근 속도를 높일 수 있다.

대부분의 데이터베이스는 인덱스를 B-트리(Balanced Tree) 혹은 해시(Hash) 구조로 구현한다. B-트리는 데이터가 정렬된 형태로 저장되어 빠른 검색이 가능하게 해준다.

클러스터드 인덱스(Clustered Index):
- 데이터가 인덱스 순서에 따라 저장된다. 즉, 실제 데이터 레코드가 인덱스의 리프 노드(leaf node)와 동일하게 구성된다.
논클러스터드 인덱스(Non-Clustered Index):
- 실제 데이터와 별도로 인덱스가 존재한다. 인덱스는 키값과 데이터 레코드의 포인터를 포함하고 있다.

인덱스는 데이터베이스의 검색 기능을 개선하는 방식으로 작동한다. 데이터를 검색할 때, 인덱스가 테이블을 스캔하는 대신 인덱스에서 필요한 정보를 찾아 관련 데이터를 직접 가져오는 방식이다.

예를 들어, 학생 정보를 저장한 students 테이블이 있다고 가정하자.

CREATE TABLE students (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT
);

여기서 name 컬럼에 대해 인덱스를 생성해 보자.

CREATE INDEX idx_name ON students(name);

이제 name으로 검색할 때, 인덱스를 활용하여 students 테이블을 통째로 스캔하는 대신 인덱스에서 필요한 데이터에 대한 포인터를 찾아빠르게 접근할 수 있다.

검색 속도 향상:
- 인덱스 덕분에 데이터에 대한 검색 시간이 크게 줄어든다. 인덱스가 있기 때문에 전체 테이블을 탐색하는 것보다 빠르게 결과를 찾을 수 있다.
정렬 및 필터링 성능 개선:
- 인덱스를 사용하면 정렬(ORDER BY 쿼리)와 필터링(WHERE 조건)의 성능이 향상된다.
고유성 지원:
- 인덱스는 데이터의 고유성을 보장할 수 있어 중복을 허용하지 않는 제약 조건(UNIQUE)도 설정할 수 있다.

디스크 공간 차지:
- 인덱스를 추가할 때마다 추가적인 디스크 공간이 필요하므로, 여러 인덱스를 생성하면 데이터베이스의 공간 낭비가 발생할 수 있다.
쓰기 성능 저하:
- 인덱스가 있는 테이블에 데이터를 삽입, 삭제, 수정할 때 인덱스도 갱신해야 하므로 쓰기 성능이 저하될 수 있다.
유지 비용:
- 인덱스를 유지 관리하기 위한 추가 비용이 발생한다. 따라서 필요하지 않은 인덱스는 성능 저하를 초래할 수 있다.

데이터베이스 인덱스는 데이터 검색 성능을 크게 향상시키는 도구다. 하지만 장점과 단점이 있다는 점에서 어떤 컬럼에 인덱스를 추가할지를 신중히 고민해야 한다. 이러한 요소들을 고려하여 인덱스 사용은 데이터베이스 디자인에서 중요한 결정 중 하나임을 잊지 말자.

이번 학습 자료에서 데이터베이스 인덱스에 대한 이해가 깊어지길 바라며, 인덱스를 잘 활용하여 최적의 성능을 가져오는 데이터베이스를 구축해 보길 바란다.