[DB] Index란
우리가 RDBMS에서 특정 값을 찾기 위해서는 순차적으로 탐색을 시도함 (Full Scan)
즉, 데이터가 많으면 많을수록 검색 시간이 증가하는 비효율이 발생을 함
Index란
- 테이블에 대한 검색 속도를 높여주는 자료구조를 말함
- 특정 값을 빠르게 찾기 위해 제공되는 기술
- 이를 위해 하나의 컬럼 혹은 여러 개의 컬럼을 인덱스로 생성 할 수 있음
예시) 아래와 같은 스키마의 데이터가 몇 만 건 있다고 가정해보자
- 인천에 사는 사람을 검색하고자 할 때 모든 데이터를 다 스캔해야 함(full scan)
| 번호 | 이름 | 지역 | 나이 | 전화번호 |
| 1 | 철수 | 서울 | 30 | xx-xox-xxx |
| 2 | 영희 | 서울 | 25 | xx-xxo-xxx |
| 3 | 은우 | 인천 | 29 | xx-xxx-oxx |
| 4 | 나래 | 인천 | 25 | xx-xxx-xox |
| 5 | 도현 | 경기 | 21 | xx-xxx-xx0 |
| ... | ||||
| 30000 | 소현 | 인천 | 31 | ox-xxx-xxx |
- 하지만 인덱스가 있는 경우 full scan 하지 않아도 중간의 데이터를 검색할 수 있음
예시) 지역이 index라면 Index-Key 필드만 가진 빠른 탐색을 가능하게 하는 테이블이 됨
| 서울 | 1 |
| 서울 | 2 |
| 인천 | 3 |
| 인천 | 4 |
| 인천 | 30000 |
| 경기 | 5 |
| ... |
- 이러한 인덱스를 저장하기 위해서는 별도의 공간이 필요함
- 보통 인덱스 B-Tree 자료구조를 이용
> Index가 정렬되어 있으며 root node와 branch node에 Index값이 존재하고 데이터를 찾기 위한 정보는 leaf node에 있음
Index를 생성해야 하는 경우
- 조건절에서 사용되는 컬럼 값을 인덱스로 구성
- 데이터의 중복이 많은 컬럼 값을 인덱스로 구성
(위의 예시로 나이로 인덱스를 했다면 모든 나이에 대한 인덱스가 생성되고 효율도 안좋을 것)
- 즉 Join에 자주 사용되는 컬럼 값이 인덱스로 구성하기 적합
- 데이터의 변경이 많은지 고려 (데이터 변경 보다 검색이 빈번한 경우 Index가 더 효율적)
- 데이터의 양이 별로 없다면 오히려 full scan이 빠를 수 있음을 주의
참고