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인덱스의 이해

프로그래밍 언어에서 SortedList와 ArrayList라는 자료 구조가 있다.

ArrayList는 값을 저장되는 순서 그대로 유지하는 자료구조이고, Sorted List는 저장되는 값을 항상 정렬된 상태로 유지하는 자료구조이며, DBMS의 인덱스와 같은 자료구조이다.

인덱스도 마찬가지로 저장되는 컬럼의 값을 이용해 항상 정렬된 상태를 유지한다.

데이터 파일은 ArrayList와 같이 저장된 순서대로 별도의 정렬 없이 그대로 저장해 둔다.

SortedList의 장단점을 통해 인덱스의 장단점을 살펴보자.

SortedList는 데이터가 저장될 때마다 저장 과정이 복잡하고 느리지만, 정렬되어 있어서 빨리 원하는 값을 찾을 수 있다.

인덱스도 인덱스가 많은 테이블은 당연히 DML(INSERT, UPDATE, DELETE) 문장의 처리가 느려진다. 하지만 이미 정렬된 인덱스를 가지고 있기 때문에 SELECT 쿼리는 매우 빠르게 처리할 수 있다.

결론적으로 DBMS에서 인덱스는 데이터의 저장(INSERT, UPDATE, DELETE) 성능을 희생하고 데이터의 읽기 속도를 높이는 기능이다.

인덱스 알고리즘

RDBMS에서 많이 사용하는 데이터 저장 알고리즘은 대표적으로 B-Tree와 Hash 인덱스로 구분할 수 있다.

위치 기반 검색을 지원하기 위한 R-Tree 알고리즘도 있지만, 이도 결국 B-Tree의 응용 알고리즘으로 볼 수 있다.

Hash 인덱스 알고리즘은 컬럼의 값으로 해시값을 계산해서 인덱싱하는 알고리즘으로 매우 빠른 검색을 지원한다.

하지만 값을 변형해서 인덱싱하므로 전방(Prefix) 일치와 같이 값의 일부만 검색하거나 범위 검색할 때는 해시 인덱스를 사용할 수 없다. (Hash 인덱스는 주로 메모리 기반의 DB에서 많이 사용한다.)

유니크 인덱스와 논-유니크 인덱스는 데이터의 중복 허용 여부로 분류할 수 있다.

인덱스가 유니크하기 위해서는 단순히 같은 값이 1개만 존재하는지를 판단하지만, 실제 DBMS의 쿼리를 실행해야 하는 옵티마이저에게는 중요한 문제이다.

유니크 인덱스에 대해 동등(Equal, =)으로 검색하는 것은 항상 1건의 레코드만 찾으면 더 찾지 않아도 된다는 것을 옵티마이저에게 알려주는 효과를 낸다.