[ DB - 3 ] 인덱싱(Indexing)이란? : 인덱싱을 하는 이유

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📍 인덱싱(Indexing)이란?

 

• 데이터베이스에서 검색 속도를 향상시키기 위해 특정 컬럼에 적용하는 기법이다.
• 데이터를 효율적으로 조회할 수 있도록 추가적인 자료구조를 생성하여 테이블의 특정 열을 기반으로 빠르게 접근한다.

 

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📍 인덱스의 특징

• 주요 목적
  • 대규모 테이블에서 검색 속도를 높이기 위해 사용된다.
  • 특히, 자주 조회되는 컬럼(조건문, 정렬 등에 사용)에 인덱스를 적용한다.
• 자료구조
  • 일반적으로 B-Tree 자료구조를 사용하여 구현된다.
  • B+-Tree는 B-Tree의 변형으로 검색 성능이 더 빠르지만, 수정, 삭제 시 오버헤드가 더 크다.
   

인덱싱

• 사용 조건
  • 삽입, 삭제, 수정이 자주 발생하지 않는 테이블에서 효과적이다.
  • 조건(query)에 따라 검색 속도는 달라질 수 있다.
• 저장 방식
  • 데이터는 파일 형태로 저장되며, SSD 등에 기록된다.
  • 선형 구조(순차 검색)에서는 검색 시 최악의 경우 모든 데이터를 확인해야 하지만,
    인덱스를 활용하면 이진 트리처럼 비교하며 검색 속도를 향상시킬 수 있다.

 

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📍 인덱싱의 장점

1. 검색 속도 향상
   • 대규모 데이터에서 특정 레코드를 빠르게 찾을 수 있다.
   • 이진 트리 구조(B-Tree, B+-Tree)를 활용하여 효율적으로 데이터에 접근 가능.
2. 쿼리 성능 개선
   • WHERE, ORDER BY, GROUP BY 절 등에서 자주 사용되는 컬럼에 대해 성능을 크게 향상시킨다.

 

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📍 인덱싱의 단점 및 한계

1. 추가적인 메모리 소모
   • 인덱스를 유지하기 위한 메모리와 디스크 공간이 추가로 필요하다.
2. 오버헤드 발생
   • 데이터 수정, 삭제 시 인덱스까지 재계산해야 하므로, 추가적인 연산 비용이 발생한다.
   • 인덱스가 많아지면 삽입, 삭제, 업데이트 성능이 저하될 수 있다.
3. 조건의 중요성
   • 적절한 조건으로 인덱스를 설정하지 않으면 검색 속도가 향상되지 않을 수 있다.

 

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📍 인덱스 사용 시 고려사항

1. 읽기 vs 쓰기 작업의 비율
   • 읽기 작업이 많은 테이블에 적합하며, 쓰기 작업(삽입, 수정, 삭제)이 많은 경우 성능 저하 가능.
2. 컬럼 선택
   • 검색 빈도가 높은 컬럼에 인덱스를 생성해야 한다.
   • 자주 변경되는 컬럼은 인덱스로 부적합하다.

 

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💡 결론

인덱스는 검색 성능을 크게 향상시키는 중요한 기법이지만,
데이터 변경 작업(삽입, 수정, 삭제)이 빈번하거나 인덱스가 적절히 설계되지 않은 경우 오히려 성능 저하를 초래할 수 있다.