4.5 인덱스

4.5.1 인덱스의 필요성

• 핵심 역할: 원하는 데이터를 빠르게 찾기 위해 사용.

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4.5.2 B-트리

• 인덱스는 보통 B-트리 자료구조를 기반으로 구성.
• 구조:
  • Root Node: 트리의 최상위 노드.
  • Branch Node: 중간에 위치하는 노드.
  • Leaf Node: 데이터가 실제로 저장된 노드.
• 특징:
  • 데이터가 커질수록 깊이가 증가.
  • 깊이가 1 증가하면, 최대 인덱스 항목 수가 4배 증가(2의 제곱 꼴로 증가).

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4.5.3 인덱스 만드는 방법

MySQL

1. 클러스터형 인덱스
   • Primary Key 옵션으로 기본키를 생성하면 클러스터형 인덱스가 자동 생성됨.
2. 세컨더리 인덱스
   • UNIQUE NOT NULL 옵션으로 생성 가능.
   • 특징:
     • 보조 인덱스로 여러 필드 값을 기반으로 쿼리를 최적화.

MongoDB

1. ObjectID
   • 기본적으로 PK(ObjectID)를 자동 설정.
2. 세컨더리 인덱스
   • 필요에 따라 부가적으로 설정 가능.
3. 복합 인덱스
   • 필드 조합으로 복합 인덱스를 설정하여 성능 최적화.

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4.5.4 인덱스 최적화 기법

• 인덱스 생성과 활용은 데이터 구조와 쿼리 특성에 따라 달라지며, 항상 최적화된 방식으로 설계해야 함.
• 구체적인 최적화 기법은 서비스 특성과 데이터 패턴에 따라 다양하게 적용 가능.

1. 인덱스는 비용이다

• 인덱스는 데이터를 두 번 탐색하므로 비용이 발생:
  • 탐색 비용: 데이터를 조회할 때 두 번 탐색해야 하므로 비용이 증가.
  • 수정 비용: 데이터 삽입, 수정, 삭제 시, 인덱스 또한 갱신되므로 추가적인 비용 발생.
  • 분산된 데이터: 트리의 높이가 증가하면 탐색 비용 증가.
• 모든 필드에 무작정 인덱스를 추가하면 오히려 성능 저하를 유발할 수 있음.

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2. 항상 테스트하라

• 인덱스 최적화는 서비스의 데이터 구조와 테이블 크기에 따라 다름.
• EXPLAIN 명령어:
  • 쿼리 실행 전에 인덱스 사용 계획을 확인하는 데 유용.
  • 테스트를 통해 실제 성능에 영향을 미치는 요소를 파악 후 최적화.

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3. 복합 인덱스 생성 순서

• 복합 인덱스 생성 시 순서가 매우 중요:
  1. 같음(Equal 조건): 비교에서 동일 조건을 먼저 처리할 수 있도록 설정.
  2. 정렬 조건(Order By): 정렬 조건에 사용되는 컬럼을 인덱스에서 우선 처리.
  3. 다중 값 및 범위 조건:
     • 범위 검색(>, <, BETWEEN)에 사용되는 컬럼은 마지막에 설정.
• 예시:
  • email과 age 필드가 있을 경우:
    • 정렬 기준이 email이라면 먼저 email로 인덱스를 설정.
    • 이후 age 순으로 추가 설정.