[데이터베이스] 인덱스

[데이터베이스] 인덱스

1. 인덱스란?

• 데이터베이스의 저장 성능을 희생(약 10%)하고, 읽기 속도를 높이는 기능
• 책의 목차와 비슷함.

2. 장단점

• 장점
  • 읽기 성능↑
  • 시스템 부하↓
• 단점
  • 데이터 추가, 삭제 시 성능 감소
    • INSERT, UPDATE, DELETE 시 추가 연산이 필요하기 때문
    • INSERT : 새로운 인덱스 추가
    • UPDATE : 기존 인덱스를 사용하지 않음 처리 및 갱신된 데이터의 인덱스 추가
    • DELETE : 삭제하는 데이터의 인덱스를 사용하지 않음으로 변경
  • 데이터 베이스의 용량을 추가적으로 차지

3. 사용하는 곳

• 규모가 작지 않은 테이블
• 변경이 자주 발생하지 않는 컬럼
• JOIN, WHERE, ORDER BY에 자주 사용되는 컬럼
• 카디널리티(기수성)이 높은 컬럼
  • 카디널리티 : 한 컬럼이 갖고 있는 값의 중복값이 적을수록 높다.
    • 중복값이 많을수록 FULL SCAN이 될 가능성이 높아진다.

4. 인덱스 구조

• HashTable
  • 해시테이블은 검색속도가 O(1)이지만, 데이터베이스의 검색 조건인 부등호(<, >) 연산에 대해서는 동작할 수 없기 때문에 사용하지 않는다.
• B-Tree
  • 이진 트리를 확장하여 자식 노드의 최대 수가 2개보다 많은 트리 구조
  • 검색 속도 : O(logN)
  • 균형 트리
• B+Tree
  • B-Tree를 개선한 구조
  • 브랜치 노드에 key, 리프 노드에 key + value를 저장하는 구조
    • 리프 노드들은 서로 Linked List로 연결되어 있음
  • 메모리 효율↑, 트리의 높이↓ (cache hit↑)
  • Full Scan시 리프노드들만 선형탐색하면 된다.

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※ 참고

• Interview_Question_forBeginner - INDEX

• [데이터베이스] 인덱스란? (실습 포함)

• [[MySQL] B-tree, B+tree란? (인덱스와 연관지어서)