- 인덱스 기본 개념과 필요성, 장단점 - MySQL 목차
인덱스 (Index) - 데이터베이스 성능의 핵심 대용량 데이터를 다루는 데이터베이스에서 원하는 정보를 빠르게 찾는 것은 매우 중요합니다. 마치 두꺼운 책에서 특정 내용을 찾기 위해 맨 뒤의 색인(찾아보기)을 이용하는 것처럼, 데이터베이스에도 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 기술이 있습니다. 이것이 바로 인덱스(Index)입니다. 데이터베이스 성능 향상의 핵심 요소인 인덱스의 개념을 이해하고, 언제 어떻게 사용해야 하는지, 그리고 주의할 점은 무엇인지 자세히 알아보겠습니다.
인덱스란 무엇이고 왜 필요할까? (개념과 필요성)
1. 인덱스 개념
인덱스는 테이블 내 데이터의 검색 속도를 향상시키기 위해 사용하는 특별한 데이터 구조입니다. 책 뒷부분의 '찾아보기'를 생각해보세요. 특정 단어가 어느 페이지에 있는지 미리 정렬된 목록을 만들어 두었기 때문에, 책 전체를 뒤지지 않고도 원하는 내용을 빠르게 찾을 수 있습니다. 데이터베이스의 인덱스도 이와 유사합니다. 특정 컬럼(또는 컬럼들의 조합)의 값과 해당 값이 저장된 행의 물리적 위치(주소)를 함께 저장하고 정렬된 상태로 유지합니다. SQL 쿼리에서 특정 조건(예: WHERE 절)으로 데이터를 찾을 때, 데이터베이스는 테이블 전체를 하나하나 스캔하는 대신 잘 정렬된 인덱스를 먼저 탐색하여 원하는 데이터가 어디 있는지 빠르게 알아낼 수 있습니다.
예시 시나리오
100만 명의 회원 정보를 담고 있는 members 테이블이 있다고 가정해 봅시다.
SELECT * FROM members WHERE user_id = 'gemini_user';
위와 같이 특정 user_id를 가진 회원을 찾는 쿼리를 실행할 때, 만약 user_id 컬럼에 인덱스가 없다면 어떻게 될까요? 데이터베이스는 members 테이블의 첫 번째 행부터 마지막 100만 번째 행까지 user_id가 'gemini_user'인지 일일이 비교해야 합니다. 이를 풀 테이블 스캔(Full Table Scan)이라고 하며, 데이터 양이 많을수록 엄청난 시간이 소요됩니다. 하지만 user_id 컬럼에 인덱스가 있다면, 데이터베이스는 먼저 user_id 값으로 정렬된 인덱스 구조에서 'gemini_user'를 빠르게 찾고, 해당 user_id를 가진 회원이 테이블의 어느 위치에 저장되어 있는지 바로 알아내어 해당 위치의 데이터만 가져옵니다. 이는 풀 테이블 스캔에 비해 훨씬 효율적입니다.
2. 인덱스의 필요성
인덱스의 가장 주된 목적입니다. 특히 데이터 양이 많은 테이블에서 WHERE 절이나 JOIN의 ON 절에 사용되는 컬럼에 인덱스를 생성하면 쿼리 응답 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 풀 테이블 스캔은 디스크 I/O(입출력) 작업을 많이 발생시켜 시스템 전체의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 인덱스를 사용하면 디스크 I/O를 줄여 서버의 부하를 낮출 수 있습니다. ORDER BY 절에 사용되는 컬럼에 인덱스가 있다면, 이미 정렬된 인덱스를 활용하여 추가적인 정렬 작업 없이 결과를 빠르게 반환할 수 있습니다. (물론, 항상 그런 것은 아니며 옵티마이저의 판단에 따라 달라질 수 있습니다.) PRIMARY KEY 제약조건이나 UNIQUE 제약조건을 생성하면, 데이터베이스는 자동으로 해당 컬럼에 대해 고유 인덱스(Unique Index)를 생성합니다. 이는 해당 컬럼에 중복된 값이 들어오는 것을 막아 데이터의 무결성을 보장하는 역할을 합니다.
3. 인덱스의 단점
물론 인덱스가 장점만 있는 것은 아닙니다. 단점도 고려해야 합니다. 인덱스는 원본 데이터와 별도로 추가적인 저장 공간을 사용합니다. 테이블 크기가 크고 인덱스가 많을수록 이 공간은 더 늘어납니다. (보통 테이블 크기의 10% 내외라고 하지만, 인덱스 종류나 컬럼 구성에 따라 달라질 수 있습니다.) 테이블에 데이터가 추가되거나(INSERT), 수정되거나(UPDATE), 삭제될 때(DELETE), 인덱스도 함께 변경되어야 합니다. 이 과정에서 추가적인 작업이 발생하므로 DML 작업이 많은 테이블에서는 인덱스가 오히려 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. 따라서 무분별하게 인덱스를 많이 생성하는 것은 좋지 않습니다.
결론적으로 인덱스는 SELECT 쿼리의 성능을 극대화하는 강력한 도구이지만, 저장 공간과 DML 성능에 영향을 미치므로 데이터의 특성과 사용 패턴을 충분히 고려하여 꼭 필요한 곳에, 적절하게 설계하고 생성하는 것이 중요합니다.
여기까지 인덱스의 기본적인 개념과 필요성, 그리고 장단점에 대해 설명했습니다. 다음으로는 MySQL에서 주로 사용되는 인덱스의 종류에 대해 알아보겠습니다!