[DB] DB 인덱스란?

DAHLIA CHOI 2024. 2. 26. 13:15

🫧 DB 인덱스란?

데이터베이스의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조를 말한다.

→ 책에서 목차를 보면 페이지 번호만으로 원하는 내용의 부분을 한 번에 찾을 수 있는 것처럼 검색을 빠르고 쉽게 만들어주는 의미이다

full table scan이란 데이터베이스를 조회할 때 where문을 이용해서 테이블의 전체를 조건과 비교해야되는 작업이다.

그래서 굉장히 번거롭고 시간이 오래걸림!

B-Tree는 Balanced Tree의 줄임말이다.

MySQL의 DB 엔진인 InnoDB는 B+Tree로 이루어져있으며 이것은 B-Tree의 확장된 개념이다.

B-Tree는 데이터가 정렬된 상태로 유지되어 있다는 것이 핵심이다.

차례대로 루트노드, 브랜치 노드, 리프노드로 이루어져있다.

항상 균형잡힌 트리 모양을 유지하고, 정렬을 이용하기 때문에 새로운 값이 들어왔을 경우 정렬 상태와 균형을 유지하기 위해서 트리의 모양을 바꿔야 한다.

👉 따라서 쓰기 성능은 줄어들고 검색 성능은 매우 올라간다!!

B+Tree는 B-Tree의 확장 개념으로 B-Tree의 경우에는 브랜치 노드에 key와 data를 모두 담을 수 있다면 B+Tree에는 브랜치노드에 key만 담아두고 리프노드에만 key와 data를 저장한다.

여기서 리프노드끼리는 linked list로 연결되어있다.

장점

리프 노드를 제외하고 데이터를 담아두고 있지 않기 때문에 메모리를 확보함으로써 더 많은 key를 수용할 수 있다.
하나의 노드에 여러 key를 담을 수 있기 때문에 트리의 높이는 더 낮아진다 → cache hit를 높일 수 있음 (cache hit란 CPU가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하고 있을 경우를 말한다.)
B+Tree의 경우에는 리프노드에 모든 데이터가 있기 때문에 한 번의 선형탐색만 하면 돼서 B-Tree보다 빠르다.

인덱스는 물리적/논리적으로 테이블하고 독립적이다.

테이블은 컬럼과 데이터가 정렬되지 않고 입력된 순서대로 들어가지만 인덱스는 key컬럼(인덱스를 생성하라고 지정한 컬럼의 값)과 rowid컬럼 두 개로 이루어져있으며 정렬이 가능하다.

MySQL에서 테이블 생성할 때 아래의 세개 파일이 생성된다.

→ MYI 디스크 공간은 실제 테이블을 저장할 때 사용되는 디스크 공간보다 작은데 보통 인덱스는 테이블의 세부항복을 가지고 있지 않기 때문이다.

SELECT * FRO EMP WHERE empno = 7902;

서버 프로세스가 파싱 과정을 마친 후 DB 버퍼 캐시에 empno가 7902 정보가 있는지 확인한다.
정보가 없으면 하드 디스크 파일에서 7902정보를 가진 블록을 복사해서 DB 버퍼 캐시로 가져온 후 7900정보만 골라내서 사용자에게 보여준다.

이때, 인덱스를 사용하는 경우에는 WHERE절의 컬럼이 인덱스가 만들어져있는지 확인 후 인덱스에 먼저 가서 7902정보가 어떤 rowid를 가지고 있는지 확인 후 rowid에 있는 블록만 찾아가서 DB버퍼 캐시에 복사한다.

없으면, 다 복사한 후 하나하나 찾음

책으로 비유하자면 페이지를 알고있어서 바로 해당 페이지를 펼치는 것과 같음

→ 테이블의 데이터를 지정된 컬럼에 대해 물리적으로 데이터를 재배열한다.

키 값과 데이터 페이지 번호로 구분하고, 검색하고자하는 데이터의 키 값으로 페이지 번호를 검색해서 데이터를 찾는다.

책으로 비유하자면 목차에서 찾고자하는 내용의 페이지를 찾고나서 해당 페이지로 이동하는 것