SQL 성능 개선을 위해 가장 많이 활용되는 방법이 인덱스 활용이다. 하지만 단순히 인덱스만 적용한다고 해서 무조건 해결되는 게 아니다. 인덱스를 적절하게 활용해야만 DB 성능이 개선된다.
인덱스란?
개념
- 추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용하여 DB 테이블에 대한 검색 성능의 속도를 높여주는 자료 구조
- 데이터를 빨리 찾기 위해 특정 칼럼을 기준으로 미리 ‘정렬’해둔 표
- 인덱스를 활용하면 UPDATE/DELETE 성능도 함께 향상됨. 해당 연산 수행을 위해서는 조회가 먼저 필요하기 때문
예시
users 테이블에 1만 개의 row가 있을 때, 23살인 사용자를 조회한다고 해보자. 인덱스가 없다면 만 개의 데이터를 전부 찾아봐야 할 것이다. 이를 Full Scan이라고 한다. 그런데 만약 사전에 나이를 기준으로 데이터를 정렬해둔다면 어떨까? (1)이미 정렬되어 있기 때문에 23살 데이터의 위치를 찾기도 빠르고, (2)24살 이후의 데이터는 볼 필요가 없으므로 모든 데이터를 스캔할 필요가 없다.
인덱스 관리
인덱스는 항상 최신의 정렬된 상태를 유지해야 한다. 이에 따라 INSERT/UPDATE/DELETE 연산 수행 시 다음과 같은 연산이 추가적으로 진행되어 오버헤드가 발생할 수 있다.
- INSERT: 새로운 데이터에 대한 인덱스 추가
- DELETE: 삭제하는 데이터의 인덱스를 ‘사용하지 않음’ 처리
- UPDATE: 기존 인덱스를 ‘사용하지 않음’ 처리 후, 갱신된 데이터에 대한 인덱스를 추가
장단점
- 장점: 조회 성능 향상
- 단점: 쓰기 작업(데이터 삽입, 수정, 삭제) 성능 저하
⇒ 느려지는 이유? 인덱스를 생성한다는 것은 결국 인덱스용 테이블을 추가적으로 생성한다는 뜻이고, 인덱스 관리를 위해서는 DB의 약 10%에 해당하는 저장 공간이 필요하다고 한다. 쓰기 작업 시 원본 테이블 뿐 아니라 인덱스 테이블에도 그 값을 반영해야 한다. 즉 두 개 이상의 테이블에서 처리가 필요하기 때문에 더 느려질 수밖에 없다. 따라서 무분별한 인덱스 사용은 지양해야 한다.
인덱스 적용 케이스
- INSERT, UPDATE, DELETE가 자주 발생하지 않는 칼럼
- JOIN, WHERE, ORDER BY에 자주 사용되는 칼럼
- 데이터의 중복도가 낮은 칼럼
인덱스의 종류
기본키(Primary Key)
- PK도 인덱스의 일종이기 때문에, 테이블의 데이터가 이 PK를 기준으로 정렬되어 보관됨
- 인덱스란 데이터를 빨리 찾기 위해 특정 칼럼을 기준으로 미리 ‘정렬’해둔 표라고 했는데, 그 칼럼이 PK일 경우에는 클러스터링 인덱스라고 부름
- 클러스터링 인덱스란 “원본 데이터” 자체가 정렬되는 인덱스를 의미함
- 클러스터링 인덱스에는 PK밖에 없기 때문에, PK = 클러스터링 인덱스 라고 봐도 무방
유니크(UNIQUE) 조건
- MySQL은 UNIQUE 제약 조건 설정 시 자동으로 인덱스가 생성됨
- 그 이유는 MySQL에서 유니크 조건을 구성하고 사용할 때 기본적으로 인덱스의 원리를 활용하기 때문
- 즉, 유니크 옵션을 사용한다 = 인덱스를 사용한다 = 조회 성능이 향상된다
- 유니크 특징으로 인해 생성되는 인덱스를 “고유 인덱스(Unique Index)”라고 부름
멀티 칼럼 인덱스(Multiple Column Index)
- 2개 이상의 칼럼을 묶어서 하나의 인덱스로 설정하는 것
- 즉 2개 이상의 칼럼에 대해서 미리 정렬해둔 표를 생성하는 것
- 여러 칼럼을 인덱스로 생성할 때에는 칼럼의 순서도 중요함. 그게 곧 정렬의 우선순위이기 때문
- (부서, 나이)로 인덱스를 생성했다면, 부서를 기준으로 먼저 정렬되고 동일 부서 내 데이터들 사이에서 나이를 기준으로 다시 정렬됨
커버링 인덱스(Covering Index)
- SQL문을 실행시킬 때 필요한 모든 컬럼을 갖고 있는 인덱스
SELECT id, created_at FROM users는 created_at 칼럼이 인덱스에 없기 때문에 결국 원본 테이블에 접근해야 하지만, SELECT id, name FROM users는 인덱스에 사용자가 요청하는 모든 데이터가 담겨있기 때문에 원본 테이블에 접근할 필요가 없다.
인덱스 사용 시 주의점
적절한 활용 필요
앞서 말했듯, 인덱스를 많이 정의한다고 무조건 좋은 것은 아니다. 향상되는 것은 조회 시의 성능일 뿐, 그 외의 쓰기 작업에서는 데이터의 수가 많아질수록 부하가 심해지므로, 인덱스 선언은 꼭 필요한 경우에만 사용해야 한다.
멀티 칼럼 인덱스 구성 순서
- 처음에 배치된 칼럼만 멀티 칼럼 인덱스에서 일반 인덱스처럼 활용 가능하다.
- 칼럼 순서는 소분류 > 중분류 > 대분류 순으로 구성하는 것이 좋다.
정의한 칼럼의 순서에 따라서 성능 차이가 난다. 만약 (부서, 이름) 순으로 인덱스를 정의했다면, ‘인사팀’에 해당하는 데이터를 찾은 후 ‘홍길동’을 찾을 것이다. 하지만 부서는 데이터 중복도가 높기 때문에 비효율적이며, (이름, 부서)순으로 정의하는 것이 더 높은 성능을 보일 수 있다. 즉 데이터 중복도가 낮은(≒ 카디널리티가 높은) 컬럼이 앞쪽으로 오는 게 좋은 경우가 많다. (항상 그런 것은 아니다)
References
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