[Database]인덱스에 대해 설명해주세요
인덱스에 대해 설명해주세요.
데이터 검색 시 속도 향상을 위한 객체이다.
테이블의 모든 데이터를 검색하면 시간이 오래걸리기 때문에 데이터와 데이터의 위치를 포함한 자료구조를 생성하여 빠르게 조회할 수 있도록 돕고 있다.
DB 데이터의 주소를 갖고 있다.
데이터베이스의 index는 책의 색인과 같다.
만약 index를 적용하지 않은 컬럼을 조회한다면, 전체를 탐색하는 Full Scan이 수행된다.
Full Scan은 전체를 비교하여 탐색하기 때문에 처리 속도가 떨어진다.
인덱스의 장단점
장점 :
테이블 검색 속도와 성능 향상(SELECT, 효율적 검색)
인덱스에 의해 데이터들이 정렬된 형태를 갖는다.
단점 :
인덱스를 관리하기 위한 추가 작업이 필요하다.
추가 저장공간이 필요하다.
잘못 사용하는 경우 오히려 성능 저하 발생(데이터 변경이 많은 경우(Delete, Update연산) 오히려 성능 저하 발생)
인덱스의 자료구조
해시테이블
key와 value를 한 쌍으로 데이터를 저장하는 자료구조이다. (key,value) = (컬럼의 값, 데이터의 위치)
평균적으로 O(1)으로 빠른 시간 만에 원하는 데이터를 탐색할 수 있는 구조이다.
실제로 인덱스에서 잘 사용되지는 않는다.
B+ Tree
어느 한 데이터의 검색은 효율적이지만, 모든 데이터를 한 번 순회하는 데에는 트리의 모든 노드를 방문해야 하므로 비효율적이다. 이러한 B-Tree의 단점을 개선시킨 자료구조가 B+Tree이다.
B+Tree는 오직 leaf node에만 데이터를 저장하고 leaf node가 아닌 node에서는 자식 포인터만 저장한다. ⇒ B-tree에 비해 메모리를 더 확보할 수 있다.
BTree의 리프노드들을 LinkedList로 연결하여 순차 검색을 용이하게 한다.
O(logN)의 시간복잡도.
해시함수는 등호(=) 연산에만 특화되었기 때문에 부등호 연산(<,>)이 자주 사용되는 데이터베이스 검색을 위해서는 해시테이블이 적합하지 않기 때문에 B+Tree 방식을 많이 사용한다.
추가사항
인덱스를 사용하면 좋은 컬럼
값 범위가 넓은 컬럼(컬럼 내의 값이 다양한 것) → unique, primary, 유일한!!
join, where에서 자주 언급되는 컬럼
쿼리를 했을 때 통상 전체 데이터의 2~4% 이내의 데이터
인덱스 종류
사용자 정의 인덱스 : create index 인덱스이름 on 테이블이름(column_name);
미리 정의된 키(PK)는 자동으로 인덱스 구성
constraint ~ : 명시적으로
참고/출처
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