데이터베이스 인덱스

데이터베이스 인덱스란?

인덱스란 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조이다.
저장되는 컬럼의 값을 사용하여 항상 정렬된 상태를 유지하는 것이 특징
인덱스가 많아질수록 데이터를 추가, 변경, 삭제할 때 일이 많아져서 속도가 느려지기에 INSERT UPDATE DELETE의 성능이 희생된다는 단점이 있다.

---

인덱스는 어떤 자료 구조로 이루어져 있을까?

B+Tree와 같은 변형 B-Tree 자료구조를 이용해서 인덱스를 구현
기본 토대는 B-Tree 인덱스이기 때문에 이를 기준으로 설명
B-Tree 인덱스는 컬럼의 값을 변형하지 않고 인덱스 구조체 내에서 항상 정렬된 상태로 유지
B-Tree(Balanced-Tree)에서는 크게 3가지 노드가 존재
최상위에 하나의 루트 노드가 존재하며, 가장 하위 노드인 리프 노드가 존재
이 두 노드의 중간에 존재하는 브랜치 노드가 존재
최하위 노드인 리프 노드에는 실제 데이터 레코드를 찾아가기 위한 주소값을 가지고 있다.
InnoDB 스토리지 엔진에서는 세컨더리 인덱스(프라이머리 인덱스를 제외한 모든 인덱스)의 리프 노드에는 레코드의 PK가 저장
따라서 세컨더리 인덱스 검색에서는 레코드를 읽기 위해 PK를 가지고 있는 B-Tree를 다시 한번 검색해야한다.

---

MySQL 스캔방식

인덱스 레인지 스캔 : 검색할 인덱스의 범위가 결정되었을 경우 가장 빠름

• 인덱스에서 조건을 만족하는 값이 저장된 시작 리프 노드를 찾는다. index seek
• 시작 리프 노드부터 필요한 만큼 인덱스를 차례대로 읽는다. index scan
• 인덱스 키와 레코드 주소를 이용해 저장된 페이지를 가져오고 레코드를 읽어온다.

인덱스 풀 스캔 : 인덱스를 사용하지만 인덱스를 처음부터 끝까지 모두 읽는 방식

• 인덱스를 ABC 순서로 만들었는데 조건절에 B 혹은 C로 검색하는 경우 사용

루스 인덱스 스캔 : 듬성듬성하게 인덱스를 읽음

• 중간에 필요하지 않은 인덱스 키 값은 무시하고 다음으로 넘어가는 형태로 처리
• group by max() min() 함수에 대해 최적화하는 경우 사용