[Backend][Basic] 데이터베이스 인덱스(Index)의 중요성과 활용 방법

 

 

 

 

 

대규모 데이터베이스에서 성능 최적화를 위해 가장 중요한 요소 중 하나가 인덱스(Index)입니다. 인덱스는 데이터 검색을 빠르게 할 수 있도록 돕는 핵심 기술로, 데이터베이스에서 효율적인 쿼리 성능을 보장하는 필수적인 구조입니다. 이번 글에서는 인덱스의 기본 개념, 종류, 장단점 그리고 효율적인 사용 방법에 대해 알아보겠습니다.

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인덱스란 무엇인가?

인덱스는 데이터베이스 테이블의 특정 컬럼에 대한 위치 정보를 담고 있는 데이터 구조입니다.

마치 책의 목차처럼 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 역할을 합니다.

• 검색 키 (Search Key): 인덱스를 생성한 컬럼의 값들로 정렬된 상태로 저장됩니다.
• 포인터 (Pointer): 검색 키와 연결된 실제 데이터의 물리적 위치를 나타냅니다.

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인덱스의 동작 원리

인덱스가 없는 상태에서 쿼리를 실행하면 데이터베이스는 전체 테이블 스캔 (Full Table Scan)을 수행합니다.

즉, 모든 행을 하나씩 탐색해야 하기 때문에 데이터 양이 많을수록 성능이 크게 저하됩니다.

 

인덱스 없이 검색하는 경우

SELECT * FROM Orders WHERE customer_id = 12345;

• 모든 행을 처음부터 끝까지 검사해야 함

인덱스를 사용한 검색

CREATE INDEX idx_customer_id ON Orders (customer_id);

SELECT * FROM Orders WHERE customer_id = 12345;

• 인덱스 트리를 통해 빠르게 해당 데이터를 찾아낼 수 있음

인덱스의 장점

1. 검색 속도 향상
   • 데이터 검색 시 SELECT 문의 실행 속도를 크게 단축
   • 특히 WHERE, JOIN, ORDER BY와 같은 조건이 포함된 쿼리에서 효과적
2. 정렬 및 그룹화 성능 개선
   • ORDER BY, GROUP BY 실행 시 추가적인 정렬 없이 빠르게 처리 가능
3. 데이터 무결성 유지
   • PRIMARY KEY, UNIQUE 제약 조건은 인덱스를 사용하여 중복 데이터를 방지

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인덱스의 단점

1. 쓰기 성능 저하
   • INSERT, UPDATE, DELETE 시 인덱스도 함께 갱신되어야 하므로 성능이 저하될 수 있음
2. 저장 공간 증가
   • 인덱스를 저장하기 위한 추가적인 디스크 공간이 필요
3. 과도한 인덱스 사용 시 성능 문제
   • 너무 많은 인덱스를 생성하면 오히려 성능이 저하될 수 있음

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인덱스의 종류

1. B-Tree 인덱스
   • 가장 일반적인 형태로 범위 검색에 효율적
   • 대부분의 데이터베이스에서 기본 인덱스로 사용
2. 해시 인덱스 (Hash Index)
   • 등가 비교에 최적화되어 있지만 범위 검색은 지원하지 않음
3. 비트맵 인덱스 (Bitmap Index)
   • 중복 값이 많은 컬럼에 적합, 주로 대용량 데이터에서 사용
4. 역인덱스 (Inverted Index)
   • 전체 텍스트 검색에 사용, 검색 엔진에서 많이 사용

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인덱스를 사용하면 좋은 경우

자주 사용되는 검색 조건이 있는 경우

WHERE 절에 자주 등장하는 컬럼

SELECT * FROM Orders WHERE customer_id = 12345;

 

조인 연산이 빈번한 경우

테이블 간의 외래 키 조인

SELECT * FROM Employees e
JOIN Departments d ON e.department_id = d.id;

 

정렬이나 그룹화가 필요한 경우

SELECT department_id, COUNT(*) FROM Employees GROUP BY department_id;

 

데이터의 카디널리티가 높은 경우

중복 값이 적고 고유한 값이 많은 컬럼

SELECT * FROM Customers WHERE email = 'example@example.com';

 

부분 범위 검색이 필요한 경우

SELECT * FROM Products WHERE price BETWEEN 100 AND 200; 
SELECT * FROM Customers WHERE name LIKE 'Kim%';

 

데이터 무결성을 유지해야 하는 경우

PRIMARY KEY, UNIQUE 제약 조건 설정 시 자동으로 인덱스가 생성됨

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인덱스 생성 및 관리 방법

단일 컬럼 인덱스 생성

CREATE INDEX idx_employee_name ON Employees (name);

 

조합 인덱스 생성

CREATE INDEX idx_employee_dept_salary ON Employees (department_id, salary);

 

인덱스 제거

DROP INDEX idx_employee_name;

 

인덱스 통계 업데이트

ANALYZE TABLE Employees;

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인덱스 관리의 중요성

• 정기적인 모니터링: 사용되지 않는 인덱스를 찾아 제거
• 통계 정보 업데이트: 인덱스의 효율성을 유지하기 위해 최신 상태 유지
• 리빌드: 인덱스 조각화를 방지하여 성능 최적화

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결론

인덱스는 데이터베이스 성능을 최적화하는 강력한 도구이지만, 모든 경우에 인덱스를 생성하는 것이 바람직한 것은 아닙니다.

데이터의 액세스 패턴과 데이터베이스의 특성을 고려하여 적절한 인덱스를 설계하고, 필요하지 않은 인덱스는 제거하여 성능을 최적화하는 것이 중요합니다.