[Real MySQL] 8-2. 인덱스

백은빈, 이성욱 님의 "Real MySQL" 책을 정리한 포스팅 입니다.

 

1. 인덱스

• 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 자료구조

항목	설명
형식	key-value 형식
정렬 방식	특정 컬럼 값을 기준으로 정렬하여 저장 (항상 정렬 유지)

 

알고리즘

알고리즘	설명
B-Tree	- 기본 인덱싱 방식 - 범위 검색 효율적
Hash Index	- 컬럼 값을 해시 계산하여 인덱싱 - 매우 빠름 (주로 인메모리 기반의 데이터베이스에서 사용) - 정확히 일치하는 검색만 가능 (범위/부분 검색 불가)

 

2. 구분

Key

종류	설명
Primary Key	- 행을 대표하는 컬럼 - 유일성 보장 - Not Null - "키 값 - 레코드 주소"로 구성
Secondary Key	- 보조 검색용 인덱스 - 유일성 보장 ❌ - Nullable - "키 값 - PK 값"으로 구성

 

데이터 중복 여부

종류	설명
Unique Index	- 중복 불가 - Nullable 허용
Non-Unique Index	- 중복 허용 - Not Null 권장

 

3. 장단점

장점

항목	설명
검색 속도 향상	테이블 전체를 스캔하지 않고, 인덱스를 통해 빠르게 원하는 데이터를 조회할 수 있음
정렬된 접근 가능	B-Tree 인덱스는 데이터를 정렬된 순서로 저장해 범위 조회(range query)에 유리함
중복 제거 가능	Unique Index를 사용하면 컬럼의 값이 중복되지 않도록 강제할 수 있음
조인 성능 향상	조인 조건에 사용하는 컬럼에 인덱스를 생성하면 조인 성능이 크게 개선됨
조건 검색 최적화	조건절 사용 시 인덱스를 활용하여 효율적인 쿼리 수행 가능
카운트 연산 최적화	특정 조건의 개수를 셀 때 인덱스를 활용하면 성능이 좋아짐 (ex: SELECT COUNT(*) WHERE ...)
결합 인덱스로 다중 조건 처리	여러 컬럼을 결합한 인덱스를 만들면 복합 조건 검색에 유리함

 

단점

항목	설명
대용량 시 성능 저하	인덱스 크기 증가로 인해 검색 속도 느려짐
생성 시간 소모	전체 데이터 정렬 후 저장해야 하므로 CPU/디스크 부하 큼
수정 작업 시 성능 저하	데이터 변경 시 인덱스도 함께 업데이트 되어야 함