[Database] 인덱스 (Index)

작년 SQLD 자격증을 취득하면서 인덱스에 대한 개념을 공부했다.

그리고 2차 프로젝트에서 필드에 인덱스를 걸어서 조회 속도를 향상시키고 싶었다.

인덱스에서 대해서 조금 더 자세하게 알 수 싶어 공부했고 기록으로 남겨보자! ✍️

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1. 인덱스란?

추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용하여 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조

 

인덱스를 사용하는 이유는 조회 기능을 향상하기 위해서이다.

 

1) 특징

• 인덱스는 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 책의 찾아보기와 유사한 개념이다.
• (장점) 조회 성능에 좋다.
• (단점) Insert, Update, Delete 등과 같은 DML 작업은 테이블과 인덱스를 함께 변경해야 하기 때문에 오히려 느려질 수 있다.

 

2) 종류

왜 인덱스를 타면 조회가 빠를까? 인덱스의 자료구조가 해시 또는 B+트리로 되어 있기 때문이다.

 

📑 해시 테이블(Hash Table)

• 시간복잡도 O(1)

해시는 등호(=) 연산에만 특화되어 있어 부등호 연산(>, <)이 자주 사용되는 데이터베이스 검색에는 해시 테이블이 적합하지 않다.

 

📎B+트리 인덱스

데이터의 빠른 접근을 위한 인덱스 역할만 하는 비단말 노드(not Leaf)가 분리되어 있다. 관계형 DB에서 가장 많이 사용한다.

 

2. 결합 인덱스

두 개 이상의 컬럼을 합쳐서 인덱스를 만드는 것

 

✔️ 인덱스를 선택할 때 고려할 점

 

1. 카디널리티 (Cardinality)

카디널리티가 높을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼이다. = 한 컬럼이 갖고 있는 값의 중복 정도가 낮을 수록 좋다.

 

2. 선택도 (Selectivity)

선택도가 낮을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼이다.

 

3. 활용도

활용도가 높을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼이다.

 

4. 중복도

중복도가 없을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼이다.

 

 

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📌 Reference & Additional Resources

• DB 인덱스를 효과적으로 설정하는 방법 - 고려해야 할 4가지