4.5 인덱스

4.5.1 인덱스의 필요성

인덱스는 데이터를 빠르게 찾을 수 있는 하나의 장치

 

4.5.2 B-트리

인덱스는 보통 B-트리라는 자료 구조로 이루어져 있다. 이는 루트 노드, 리프 노드, 그리고 루트 노드와 리프 노드 사이에 있는 브랜치 노드로 나뉜다.

 

B-트리 설명된 게시글

 

인덱스가 효율적인 이유와 대수 확장성

• 인덱스가 효율적인 이유는 효율적인 단계를 거쳐 모든 요소에 접근할 수 있는 균형 잡힌 트리 구조와 트리 깊이의 대수 확장성 때문
• 대수확장성이란 트리 깊이가 리프 노드 수에 비해 매우 느리게 성장하는 것을 의미
• 인덱스가 한 깊이씩 증가할 때마다 최대 인덱스 항목의 수는 4배씩 증가

 

4.5.3 인덱스 만드는 방법

인덱스를 만드는 방법은 데이터베이스마다 다르며 MySQL과 MongoDB를 기준으로 설명한다.

 

MySQL 

MySQL의 경우 클러스터형 인덱스와 세컨더리 인덱스가 있으며, 클러스터형 인덱스는 테이블당 하나를 설정할 수 있다.

primary key 옵션으로 기본키를 만들면 클러스터형 인덱스를 생성할 수 있고, 기본키를 만들지 않고 unique not null 옵션을 붙이면 클러스터형 인덱스로 만들 수 있다.

create index... 명령어를 기반으로 맏늘면 세컨더리 인덱스를 만들 수 있다. 하나의 인덱스만 생성할 것이라면 클러스터형 인덱스를 만드는 것이 세컨더리 인덱스를 만드는 것보다 성능이 좋다.

세컨더리 인덱스는 보조 인덱스로 여러 개의 필드 값을 기반으로 쿼리를 많잉 보낼때 생성해야 하는 인덱스

ex) age라는 하나의 필드만으로 쿼리를 보내면 클러스터형 인덱스만 필요하지만 age, name, email 등 다양한 필드 기반 쿼리를 보내면 세컨더리 인덱스

 

MongoDB

도큐먼트를 만들면 자동으로 ObjectID가 형성되며, 해당 키가 기본키로 설정된다. 세컨더리키도 부가적으로 설정해서 기본키와 세컨더리키를 같이 쓰는 복합 인덱스를 설정할 수 있다.

 

4.5.4 인덱스 최적화 기법

인덱스 최적화 기법은 데이터베이스마다 조금씩 다르지만 기본적인 골조는 똑같기 때문에 MongoDB를 기반으로 설명

 

1. 인덱스는 비용이다

• 인덱스는 2번 탐색하도록 강요합니다. 인덱스 리스트, 컬렉션 순으로 탐색하기 때문이며 관련 읽기 비용이 들게 된다.
• 컬렉션이 수정되었을 때 인덱스도 수정되어야 한다. 이때 B-트리의 높이를 균형있게 조절하는 비용도 들고, 데이터를 효율적으로 조회할 수 있도록 분산시키는 비용도 들게 된다.
• 따라서 쿼리에 있는 필드에 인덱스를 무작정 다 설정하는 것은 답이 아니다.
• 또한, 컬렉션에서 가져와야하는 양이 많을수록 인덱스를 사용하는 것은 비효율적

2. 항상 테스팅하라

• 서비스에서 사용하는 객체의 깊이, 테이블의 양 등이 다르기 때문에 최적화 기법은 서비스 특징에 따라 다르다.
• 따라서 항상 테스팅하는 것이 중요하다.
• explain() 함수를 통해 인덱스를 만들고 쿼리를 보낸 이후에 테스팅을 하며 걸리는 시간을 최소화해야 한다.

3. 복합 인덱스는 같음, 정렬, 다중 값, 카디널리티 순

• 보통 여러 필드를 기반으로 조회를 할 때 복합 인덱스를 생성하는데, 이 인덱스를 생성할때는 순서가 있고 생성 순서에 따라 인덱스 성능이 달라진다. 같음, 정렬, 다중 값, 카디널리티 순으로 생성해야한다.
  1. 어떠한 값과 같음일 비교하는 ==이나 equal이라는 쿼리가 있다면 제일 먼저 인덱스로 설정
  2. 정렬에 쓰는 필드라면 그 다음 인덱스로 설정
  3. 다중 값을 출력해야하는 필드, 즉 쿼리 자체가 >이거나 < 등 많은 값을 출력해야하는 쿼리에 쓰는 필드라면 나중에 인덱스를 설정
  4. 유니크한 값의 정도를 카디널리티라고 한다. 이 카디널리티가 높은 순서를 기반으로 인덱스를 생성해야함 예를들어 age와 email이 있으면 email이 유니크한 값 정도가 높으므로 email이라는 필드에 대한 인덱스를 먼저 생성해야하는 것