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정의

  • 테이블의 특정 컬럼에 대한 쿼리 속도를 향상시키는 자료구조
  • 도서의 '색인'처럼 값이 저장된 위치(레코드 주소)를 빠르게 찾아줌
  • UNIQUE, PK, FK 제약 조건에도 사용됨

장점

  • SELECT, JOIN, WHERE, ORDER BY 연산에서 탐색 속도 향상 (디스크 I/O 최소화)
  • 일반 조희 시의 테이블 Full Scan을 피할 수 있음

단점

  • 인덱스 대상에 대한 쓰기 작업 시 성능 저하
  • 인덱스 자체가 별도의 저장 공간을 차지

인덱싱 방식

  • clustered

    • 테이블 전체가 인덱스 컬럼에 대해 정렬
    • 테이블 1개 당 1개만 가능
    • 생성, 수정, 삭제 시 데이터 재정렬 작업 필요

  • non-clustered

    • 테이블과 매핑된 별도의 인덱스 객체를 생성해서 관리 (인덱스 컬럼을 정렬)
    • 여러 개의 인덱싱 가능
    • 데이터 조회 시 RID LookUp 과정 필요
    • clustered 방식에 비해 더 많은 공간 필요

  • 단일 컬럼 / 복합 인덱스

인덱스 알고리즘

  • B-Tree / B+Tree: 균형 이진 트리 기반, 범위 검색에 강점, 범용적
  • Bitmap: 비트맵(0/1) 배열 활용, 논리 연산(OR/AND) 빠름, 낮은 카디널리티에 적합
  • Hash: 해시 함수 기반, 단일값 조회 시 O(1)
  • etc
    • GiST, GIN: text, gee, json 등 복합적인 비정형 데이터 특화
    • Fractal-Tree, BRIN: 로그, 벌크 삽입 등 쓰기 집중 환경 특화

Reference

Covering Index

정의

  • 쿼리에 필요한 모든 컬럼이 인덱스에 포함되어, 테이블에 접근하지 않고 인덱스만으로 쿼리를 처리할 수 있게 하는 것

장점

  • 디스크 I/O 최소화
  • 쿼리 응답 속도 향상

단점

  • 인덱스 크기 증가로 인한 저장 공간 증가
  • 쓰기 작업 시 인덱스 갱신에 대한 오버헤드 증가

적합 케이스

  • 자주 조회되는 쿼리
  • SELECT 컬럼 수가 적은 경우
  • 읽기 위주의 테이블

복합 인덱스 (Composite Index)

정의

  • 두 개 이상의 컬럼을 조합하여 생성하는 인덱스
  • 컬럼의 순서가 인덱스 활용에 큰 영향을 미침

Leftmost Prefix Rule

  • 복합 인덱스는 정의된 컬럼 순서대로 왼쪽부터 적용됨
  • 중간 컬럼을 건너뛰면 그 이후 컬럼은 인덱스를 활용하지 못함
-- 인덱스: (A, B, C)

WHERE A = 1                    -- O 인덱스 사용
WHERE A = 1 AND B = 2          -- O 인덱스 사용
WHERE A = 1 AND B = 2 AND C = 3 -- O 인덱스 사용 (전체)
WHERE B = 2                    -- X 인덱스 미사용 (A가 없음)
WHERE A = 1 AND C = 3          -- △ A만 인덱스 사용 (B를 건너뜀)

범위 조건의 영향

  • 범위 조건(>, <, BETWEEN, LIKE)이 사용되면 그 이후 컬럼은 인덱스를 효율적으로 활용하지 못함
-- 인덱스: (A, B, C)

WHERE A = 1 AND B > 5 AND C = 3
-- A, B까지 인덱스 사용, C는 필터링만 수행

컬럼 순서 결정 기준

  1. 동등 조건(=)을 범위 조건보다 앞에

    • = 조건이 있는 컬럼을 앞에 배치해야 뒤 컬럼까지 인덱스 활용 가능

  2. 카디널리티가 높은 컬럼을 앞에

    • 카디널리티: 컬럼이 가질 수 있는 고유 값의 수
    • 높은 카디널리티 = 더 빠른 필터링

  3. 자주 사용되는 쿼리 패턴 고려

    • WHERE 절에 자주 등장하는 컬럼 조합을 분석

Reference