Database INDEX 정리

실제 사용 방법은 여기를 참조.

 

인덱스란

 

도서관에서 도서 찾기 시스템이라고 생각하면 편하다.

도서관에서 책을 찾을 때 고객이 원하는 책을 하나하나 찾는 것보다 도서 찾기 컴퓨터를 이용해서 어느 위치에 있는지 출력하고 찾아가는게 더 빠르다.

 

인덱스도 특정 테이블에 대한 데이터를 새롭게 정렬시켜 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있게 도와주는 테이블이라고 보면된다. 

 

인덱스 내부 정렬 방식

 

• 이진 탐색 트리(Binary Search Tree)를 사용한다. 짧게 B-Tree, BST 라고도 한다.
• 내부적으로 컬럼의 값과 물리적 주소를 (key, value)의 한 쌍으로 저장한다.
• 이진 탐색 트리에 대한 시간 복잡도는 log n(참고)이다. 참고된 글을 보면 나와있지만 짧게 말해서 이진 탐색 트리는 업앤다운 게임을 하는 것과 비슷하다. 업앤다운 게임이 뭔지 잘 모르겠다면 클릭! 당연히 순차적으로 하나하나 찾는 것보다 업앤다운식으로 찾는게 더 효율적이다.
• 이진 탐색 트리는 이진 트리에서 정렬된 상태를 말한다. 이 말은 이미 정렬이 된 상태로 인덱스가 생성되기 때문에 INDEX를 조회할 때 전체를 정렬해서 찾는 개념이 아니라는 뜻.
• 인덱스에 해당 하는 컬럼을 기준으로 검색을 해야 인덱스를 참고하면서 접근이 빨라진다.

 

SELECT 문만 빨라지고 INSERT, UPDATE, DELETE는 느려진다.

 

INDEX가 걸려있는 테이블에 데이터 수정을 하게 되면 indexing이 새로 일어나 속도가 느려질 수 밖에 없다.

만약에 갱신이 너무 자주 일어나는 테이블에 인덱스를 쓰고 있다면 뭔가 잘못 쓰고 있다는 것이다.

더불어 전체 데이터의 10~15퍼센트를 조회할 때 성능이 좋으며 그 이외에는 풀스캔하는게 나을 수도 있다고 한다.

 

인덱스의 개수가 많으면 좋지 않다.

인덱스가 너무 많으면 옵티마이저가 인덱스를 잘못 선택할 확률이 높아진다. 3개 정도로 유지시키는 것이 좋다.

 

LIKE 대신 FULL TEXT을 사용

문자열 검색을 위해 LIKE를 사용할 경우 인덱스가 사용되지 않는다. 이럴떈 FULL TEXT를 이용해서 처리하면 속도 향상을 시킬 수 있다. FULL TEXT는 자연언어의 검색을 처리하기 위해서 사용된다고 한다.