[DB] 인덱스(Index)에 대해

 

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1. 풀스캔

인덱스를 거치지 않고 테이블 데이터 스캔 방식이나 인덱스의 전체 구조를 처음부터 끝까지 순차적으로 읽는 방식을 의미한다.

데이터의 크기가 커질수록 이 방식은 속도가 점점더 느려진다. 때문에 서비스들은 풀스캔을 하지않기 위해 인덱스를 DB에 사용한다.

 

 

 

 

 

2.인덱스

2-1. 단일 인덱스

하나의 컬럼으로만 구성된 가장 기본적인 형태의 인덱스이다.
검색 조건이 단순하고 하나의 컬럼을 기준으로 데이터를 찾을 때 사용할수있다.
(여러 조건이 복합적으로 들어오는 복잡한 쿼리에서는 효율이 떨어진다.)

-- 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_name ON Employees(name);

SELECT * FROM Employees WHERE name = '홍길동';

 

 

2-2. 복합 인덱스

두 개 이상의 컬럼을 묶어서 하나로 생성한 인덱스이다.
WHERE 절에 여러 개의 조건이 AND로 묶여서 자주 사용될 때 사용한다.

컬럼을 묶는 순서에 따라 인덱스가 지정된 순서대로 정렬된다.

-- 인덱스 생성 (부서별로 먼저 정렬하고, 그 안에서 나이순으로 정렬됨)
CREATE INDEX idx_dept_age ON Employees(department, age);

-- 인덱스를 정상적으로 타는 쿼리 (선행 컬럼 사용)
SELECT * FROM Employees WHERE department = '개발팀' AND age = 30;
SELECT * FROM Employees WHERE department = '개발팀';

-- 인덱스를 타지 못하는 쿼리 (선행 컬럼 누락)
SELECT * FROM Employees WHERE age = 30;

 

 

3. 커버링 인덱스

인덱스가 쿼리의 결과를 모두 커버하는 상태를 의미한다.
즉 SELECT 절에서 가져오려는 모든 컬럼이 이미 인덱스 안에 포함되어 있는 경우이다.

때문에 실제 테이블에 접근할 필요가 없어 매우 빠르다.

 

 

 

 

 

4. B-Tree 인덱스

흔히 일반적으로 인덱스라고 부르는것의 대부분은 B-Tree의 인덱스이다.(최신DBMS는 변형버전씀)
균형 트리형식을 가지며 자료구조 시간에 한번쯤 접하고 들어봤을것이다.

모든 노드에 데이터 저장이 이뤄지고 최상단부터 탐색해간다.

https://en.algorithmica.org/hpc/data-structures/s-tree/

 

 

4-1. B+Tree 인덱스

B-Tree의 변형본이다. 최신 DBMS에서 인덱스로 많이 사용된다.
리프 노드에만 데이터를 저장하고, 중간 노드는 키만 보관한다. 
(그래서 중간 노드가 가벼워 한 번에 많은 키를 로드할수 있다.)

Leaf 노드끼리 연결 리스트로 연결되어있어 불필요하게 위아래로 탐색을 할필요없이 옆으로 바로 탐색도 가능하다.

B-Tree에 비해 순차 검색 성능이 뛰어나기때문에 자주 사용된다.

 

일반적으로 다음과같은 구조를 가지며 탐색을 이어간다. (B-Tree, B+Tree 같은애들)

Root 노드 -> Branch 노드 -> Leaf 노드

 

 

 

 

 

5. 역인덱스 (Inverted Index)

키워드를 기준으로 해당 키워드가 포함된 문서나 데이터의 위치를 찾아내는데 사용된다.
Dictionary ,Postings List 과 같은 자료구조의 결합으로 이뤄져있다.

문서에서 고유한 단어들을 추출하고 정렬하여 저장하는 과정이라고 볼수있다.

캐릭터 필터 -> 토크나이저 -> 토큰 필터

https://www.researchgate.net/figure/The-geographic-scopes-inverted-index-The-inverted-index-is-used-for-fast-document_fig3_266863129

 

 

 

5-1. 엘라스틱 서치(Elasticsearch)

분산형 RESTful 검색 및 분석 엔진이다.
역인덱스를 활용하며 현대적인 검색 시스템의 핵심으로 모든 데이터를 색인하여 전문 검색을 단 몇 초 만에 수행합니다.

 

 

 

 

 

 

5-2. 전문검색 인덱스(FULLTEXT INDEX)

역인덱스의 원리를 일반적인 RDBMS에 적용시키기 위한것이 전문검색 인덱스이다.
대부분의 RDBMS에서 기본적으로 제공해준다.

 

 

기존에는 와일드카드(%)가 검색어 앞에 붙어 있으면 B-Tree 인덱스를 탈 수 없다.데이터베이스는 1번 게시글부터 100만 번 게시글까지 본문을 전부 열어서 확인해야하는 비효율적인면이 존재했었다.

SELECT * FROM board WHERE content LIKE '%자료구조%';

 

 

텍스트 검색을 빠르게 하기 위해 해당 컬럼에 전문검색 인덱스를 생성하고, 전용 검색 함수를 사용하면 전체 문서를 읽을 필요가 없으므로 빠르게 검색이 가능하다.

CREATE TABLE board (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(100),
    content TEXT,
    FULLTEXT INDEX idx_content (content) -- 역인덱스 생성
);

SELECT * FROM board 
WHERE MATCH(content) AGAINST('자료구조');

 

 

 

5-3. FULLTEXT INDEX  vs Elasticsearch

FULLTEXT INDEX가 기본 RDBMS에서 제공해주는만큼 사용하기는 편하지만 Elasticsearch가 한국어 처리 품질, 복잡한 랭킹알고리즘, DB서버와의 분리같은 특징들이 존재하기 때문에, 실무에서는 Elasticsearch를 주로 표준으로 사용하는 편이다.