인덱스 (Index)
Q. 데이터베이스 Index에 대해서 설명해주세요.
데이터베이스 인덱스(Index) 는 테이블의 특정 컬럼에 대한 검색 성능을 향상시키기 위해 사용하는 데이터 구조입니다. 인덱스는 책의 색인과 유사하게, 데이터베이스가 원하는 데이터를 더 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 인덱스가 설정된 컬럼의 값들이 정렬되어 저장되며, 이를 통해 데이터 조회 시 전체 테이블을 스캔하지 않고도 원하는 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. 하지만 인덱스를 생성하면 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 인덱스도 함께 갱신해야 하므로, 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 적절한 인덱스 사용은 쿼리 성능을 크게 개선할 수 있지만, 과도한 인덱스는 오히려 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
Q. Index를 설정하면 내부적으로 어떻게 동작하나요?
데이터베이스에서 인덱스를 설정하면, 내부적으로는 해당 컬럼의 데이터를 기반으로 B-Tree의 데이터 구조가 생성됩니다. 데이터베이스는 인덱스 컬럼의 값을 정렬된 트리 구조로 저장하여, 검색 시 상위 노드부터 하위 노드로 빠르게 탐색할 수 있게 합니다. 또한, 인덱스는 해당 레코드의 실제 위치(페이지)를 포인터로 저장하여, 빠르게 데이터를 가져올 수 있도록 합니다.
Q. B-Tree 구조는 어떻게 되며 인덱스를 사용할 때와 사용하지 않을 때 시간복잡도 차이는 어떻게 되나요?
B-Tree는 자식 노드가 여러 개 있는 트리 구조로, 노드가 정렬된 키 값과 포인터를 가지며, 각 노드는 특정 범위의 값을 관리합니다. 루트에서부터 시작해 키 값을 비교하며 하위 노드로 내려가는 방식으로 원하는 데이터를 탐색합니다. B-Tree의 깊이는 매우 작기 때문에 검색, 삽입, 삭제 작업 모두 평균적으로 O(log n)의 시간복잡도를 가집니다.
인덱스를 사용하지 않을 경우, 데이터베이스는 테이블의 모든 레코드를 순차적으로 탐색해야 하므로 검색의 시간복잡도는 O(n)이 됩니다. 반면, 인덱스를 사용하면 B-Tree 구조 덕분에 검색 시간복잡도가 O(log n)으로 감소하여, 대규모 데이터셋에서 검색 성능이 크게 향상됩니다.
Q. 그렇다면 인덱스의 종류에는 어떠한 것이 있나요?
인덱스의 종류는 대표적으로 클러스터드 인덱스(Clustered Index) 와 넌클러스터드 인덱스(Non-Clustered Index) 가 있습니다.
클러스터드 인덱스는 테이블의 데이터가 인덱스에 따라 물리적으로 정렬되어 저장되며, 테이블당 하나만 생성할 수 있습니다.
반면, 넌클러스터드 인덱스는 데이터가 별도의 위치에 저장되고 인덱스는 데이터의 위치를 가리키며, 하나의 테이블에 여러 개 생성할 수 있습니다.
이외에도
유니크 인덱스(Unique Index) 는 중복을 허용하지 않으며, 특정 컬럼의 값이 고유하도록 보장합니다.
복합 인덱스(Composite Index) 는 여러 컬럼을 조합해 인덱스를 생성하며, 복합 검색에서 유용합니다.
해시 인덱스(Hash Index) 는 정확한 값 검색에 최적화된 인덱스입니다.
마지막으로, 비트맵 인덱스(Bitmap Index) 는 값의 종류가 적고 데이터 중복이 많은 컬럼에 사용됩니다.
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