Sql Database Performance Indexing Database Indexes

데이터베이스 인덱싱이 작동하는 방식 이해하기

데이터베이스가 커질수록 효율적인 데이터 검색이 성능에 필수적이 됩니다. 데이터 접근 속도를 향상시키기 위한 중요한 메커니즘 중 하나가 바로 인덱싱입니다. 이번 블로그 포스트에서는 데이터베이스 인덱싱의 개념, 작동 방식, 그리고 쿼리 최적화에서의 관련성에 대해 탐구하겠습니다.

데이터베이스 인덱싱이란?

데이터베이스에서 인덱싱은 책의 인덱스와 유사합니다. 이는 모든 항목을 개별적으로 검색할 필요 없이 정보를 빠르게 찾도록 도와줍니다.

  • 정의: 인덱스는 테이블의 특정 필드 값들을 정렬된 데이터 구조로 보유하며, 해당 레코드를 가리키는 구조입니다.
  • 목적: 인덱스를 생성함으로써 데이터베이스 엔진이 이진 검색과 같은 효율적인 알고리즘을 사용하여 더 빠른 검색을 수행할 수 있게 합니다.

인덱싱이 필요한 이유는 무엇인가요?

데이터가 디스크에 저장될 때, 데이터는 블록으로 구성되며, 이러한 블록을 얼마나 효율적으로 검색할 수 있는지가 접근 작업에 중요한 영향을 미칩니다. 다음과 같은 구성이 있습니다:

  • 데이터 구조: 디스크 블록은 다음 블록에 대한 포인터를 포함하는 링크드 리스트와 유사합니다.
  • 검색 효율성:
    • 인덱싱이 없는 경우: 정렬되지 않은 필드 검색은 선형 검색을 사용해야 하며, 평균적으로 (N + 1) / 2 블록 접근이 필요합니다. 여기서 N은 블록의 수입니다.
    • 인덱싱이 있는 경우: 정렬된 필드는 이진 검색을 허용하여 평균 블록 접근을 log2 N로 대폭 줄여줍니다.

인덱싱은 어떻게 작동하나요?

인덱싱의 작동 방식을 이해하기 위해 간단한 데이터베이스 스키마를 고려해 보겠습니다:

샘플 데이터베이스 스키마

필드 이름       데이터 유형      디스크 크기
id (기본 키)    부호 없는 INT   4 바이트
firstName       Char(50)       50 바이트
lastName        Char(50)       50 바이트
emailAddress    Char(100)      100 바이트

예제 시나리오

  1. 정렬되지 않은 필드 (예: firstName)에서의 선형 검색:

    • 500만 개의 레코드가 있을 때, 평균적인 검색은 100만 개의 블록 접근을 필요로 하며, 이는 자원에 크게 부담을 줍니다.

  2. 정렬된 필드 (예: id)에서의 이진 검색:

    • 이 경우, 약 20개의 블록 접근만 필요하게 되며, 인덱싱을 통해 효율성이 크게 향상됨을 보여줍니다.

인덱싱이 쿼리 성능에 미치는 영향

특정 필드에 대해 인덱스가 생성되면 새로운 구조는 필드 값과 원래 레코드에 대한 포인터로 구성됩니다:

firstName에 대한 인덱스 스키마

필드 이름       데이터 유형      디스크 크기
firstName       Char(50)       50 바이트
(레코드 포인터) 특수          4 바이트
  • 이는 탐색할 레코드 수가 줄어듬을 의미합니다:
    • 인덱스가 있는 검색은 이진 검색을 이용하여 약 20개의 블록 접근만 필요하며, 반면에 인덱싱이 없는 경우는 100만 개를 필요로 합니다.

인덱싱은 언제 사용해야 할까요?

인덱싱이 검색 속도를 향상시키지만 추가 공간이 필요하고 삽입 및 삭제 작업에 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 고려 사항입니다:

  • 디스크 공간: 인덱스를 생성하면 사용되는 총 공간이 크게 증가함을 염두에 두어야 합니다.
  • 필드 카디널리티: 필드 값의 카디널리티(고유성)가 높을수록 인덱싱 효과가 증대됩니다. 카디널리티가 낮은 필드의 경우, 추가 리소스 사용에 비해 성능 향상이 정당화되지 않을 수 있습니다.
  • 과도한 인덱싱 방지: 인덱스가 너무 많으면 과도한 디스크 사용과 쓰기 작업의 속도 저하를 초래할 수 있습니다.

결론

데이터베이스 인덱싱은 대량의 데이터 세트를 효율적으로 관리하는 필수 요소입니다. 인덱싱 전략을 신중하게 적용하면 검색 성능을 크게 향상시킬 수 있으나, 관련된 트레이드오프를 염두에 두어야 합니다.

이 원칙들을 이해함으로써 데이터베이스 관리자와 개발자는 데이터베이스를 효과적으로 최적화하고, 데이터 검색 요구를 충족하기 위해 인덱싱의 진정한 힘을 활용할 수 있습니다.