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제2절 인덱스 기본




1.인덱스 특징과 종류

  • 인덱스는 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 책의 찾아보기(색인)과 유사한 개념이다.
  • 인덱스는 테이블을 기반으로 선택적으로 생성할 수 있는 구조이다.
  • 인덱스의 기본적인 목적은 검색 성능의 최적화이다.
  • 검색 조건을 만족하는 데이터를 인덱스를 통해 효과적으로 찾을수 있도록 돕는다.
  • DML 작업은 테이블과 인덱스를 함께 변경하므로 느려지는 단점이 존재한다.

가. 트리기반 인덱스

  • DBMS에서 가장 일반적인 인덱스이다.
  • B 트리 인덱스는 브랜치블록과 리프 블록으로 구성한다.
  • 브랜치 블록중 가장 상위에 있는 블록을 루트 블록이라한다.
  • 브랜치 블록은 분기를 목적으로 하는 블록이다.
  • 리프 블록은 트리 가장 아래 단계에 존재한다.
  • 리프블록은 인덱스를 구성하는 칼럼의 데이터와 해당 데이터를 가지고 있는 행의 위치를 가리키는 레코드 식별자로 구성된다.
  • 인덱스 데이터는 인덱스를 구성하는 칼럼의 값으로 정렬된다.
  • 인덱스 데이터의 값이 동ㅇ리하면 레코드 식별자 순서로 저장된다.
  • 리프 블록은 양방향 링크를 가지고 있다.(이것을 통하여 오름차순과 내림차순 검색을 쉽게 할 수 있다.)
  • B 트리 인덱스는 '=' , 'BETWEEN', '>' 등과 같은 연산자로 검색구조에 적합한 구조이다.
브랜치 블록이 3개의 포인터로 구성된 B트리 인덱스에서 원하는 값을 찾는과정
  • 1단계. 브랜치 블록의 가장 왼쪽 값이 찾고자 하는 값보다 작거나 같으면 왼쪽 포인터로 이동.
  • 2단계. 찾고자 하는 값이 브랜치 블록의 값 사이에 존재하면 가운데 포인터로 이동
  • 3단계. 오른쪽에 있는 값보다 크면 오른쪽 포인터로 이동
  • 37을 찾는 과정(=37)
    루트 50 -> 11,40 -> 35,37,40
  • 37~50 사이값을 찾는 과정(BETWEEN 37 AND 50)
    루트 50 -> 11,40 -> 35,37,40 -> 45,48(옆으로 50이 존재할때까지 이동)
    양방향 링크로 연결되어 있으므로 가능하다.
  • 인덱스를 생성할 때 동일 칼럼으로 구성된 인덱스를 생성할 수 없다.
  • 인덱스 구성 칼럼은 동일하지만 칼럼의 순서가 다르면 서로 다른 인덱스로 생설할 수 있다.(JOB+SAL , SAL+JOB)
  • 인덱스 칼럼의 순서는 성능에 중요한 영향을 미치는 요소이다.
  • Oracle 에서는 B 트리, 비트맵, 리버스 키, 함수기반 인덱스등이 존재한다.

나. SQl Server의 클러스터형 인덱스

SQL Server의 인덱스 종류는 저장 구조에 따라 클러스터형, 비클러스터형 인덱스로 나뉜다.

클러스터형 인덱스는 두가지 중요한 특징이있다
  • 첫째, 인덱스 리프 페이지가 곧 데이터 페이지다. 테이블 탐색에 필요한 레코드 식별자가 리프페이지에 없다.
    클러스터형 인덱스의 리프 페이지를 탐색하면 해당 테이블의 모든 칼럼 값을 곧바로 얻을 수 있다. 클러스터형 인덱스를 사전에 비유한다.
    예를들면, 영한사전은 알파벳 순으로 정렬되어 있으며 각 단어 바로 옆에 한글 설명이 붙어있다.
    책 끝 부분에 잇는 찾아보기(색인)가 페이지 �만 알려주는 것과 비교하면 그 차이를 알 수 있다.
  • 둘째, 리프 페이지를 모든 로우(데이터)는 인덱스 키 칼럼 순으로 물리적으로 정렬되어 저장된다.
    테이블 로우는 물리적으로 한 가지 순서로만 정렬될 수 있다. 그러므로 클러스터형 인덱스 테이블당 한 개만 생성 할 수 있다
    전화번호부 한 권을 상호와 인명으로 동시에 정렬할 수 없는 것과 마찬가지다
그림은 employee ID, last name, first name, hire daqte로 구성된 employrees 테이블에 대해
employee ID에 기반한 클러스터형 인덱스를 생성한 모습이다.

2.전체테이블 스캔과 인덱스 스캔

가. 전체 테이블 스캔

  • 테이블에 존재하는 모든 데이터를 읽어 가면서 조건이 맞으면 결과로 추출하고 조건에 맞지않으면 버리는 방식이다.
Oracle 경우 그림과 같이 검색 조건에 맞는 데이터를 찾기 위해 테이블의 고수위 마크(HWM,High Water Mark) 아래의 모든 블록을 읽는다.
고수위 마크는 테이블에 데이터가 쓰여졌던 블록 상위 최상위 위치(현재는 지워져서 데이터가 존재하지 않을 수도 있음)를 의미한다.
전체 테이블 스캔 방식으로 데이터를 검색할 때 고수위 마크까지의 블록 내 모든 데이터를 읽어야 하기 때문에 모든 결과를 찾을 때 까지
시간이 오래 걸릴 수 있다.
전체 테이블 스캔방식은 테이블에 존재하는 모든 블록의 데이터를 읽는다.
모든 블록을 ㄹ읽었다기 보다 Full Table Scan 연산이었기 때문에 모든블록을 읽은 것이다.
이렇게 읽은 블록은 재사용성이 떨어진다.
전체 테이블 스캔 방식으로 읽은 블록들은 메모리에서 곧 제거될 수 있도록 관리된다.
  • 옵티마이저가 연산으로 전체 테이블 스캔방식을 선택하는 이유
    1) SQL문에 조건이 존재하지 않은경우
    SQL문에 조건이 존재하지 않는다는 것은 테이블에 존재하는 모든 데이터가 답이 된다는것이므로 모든 블록을 읽으면서 결과로서 반환
    2) SQL문의 주어진 조건에 사용 가능한 인덱스가 존재하지 않는 경우
    사용 가능한 인덱스가 존재하지 않는다면 데이터를 액세스할 수 있는 방법은 테이블의 모든 데이터를 읽으면서
    주어진 조건을 만족하는지를 검사하는 방법 뿐이다. 또한, 주어진 조건에 사용 가능한 인덱스는 존재하나 함수를
    사용하여 인덱스 칼럼을 변형한 경우에는 인덱스를 사용할 수 없다.
    http://wiki.gurubee.net/pages/viewpage.action?pageId=26741516
    3) 옵티마이저의 취사 선택
    조건을 만족하는 데이터가 많은 경우, 결과를 추출하기 위해서 테이블의 대부분의 블록을 액세스해야 한다고
    옵티마이저가 판단하면 조건에 사용 가능한 인덱스가 존재해도 전체 테이블 스캔 방식으로 읽을 수 있다.
    4) 그 밖의 경우
    병렬처리 방식으로 처리하는 경우 또는 전체 테이블 스캔 방식의 힌트를 사용한 경우에 전체 테이블 스캔방식으로 읽을 수 있다

나. 인덱스 스캔

  • 데이터베이스에서 주로 사용되는 트리 기반 인덱스 중심으로 설명한다.
  • 인덱스 스캔은 인덱스를 구성하는 칼럼의 값을 기반으로 데이터를 추출하는 방식이다.
  • 인덱스 리프 블록은 인덱스 구성하는 칼럼과 레코드 식별자로 구성되어 있다.
  • 인덱스의 리프 블록을 읽으면 인덱스 구성 칼럼의 갑소가 테이블의 레코드 식별자를 알 수 있다.
  • 인덱스에 존재하지 않는 칼럼의 값이 필요한 경우 현재 읽은 레코드 식별자를 이용하여 테이블을 액세스 해야한다.
  • SQL문에 필요로 하는 모든 칼럼이 인덱스 구성 칼럼에 포함된 경우 테이블에 대한 액세스는 발생하지 않는다.
  • 인덱스는 인덱스 구성 칼럼의 순서로 정렬되어 있다.
인덱스 유일스캔(index unique scan)
유일 인덱스는 중복을 허락하지않는다. 유일 인덱스 구성 칼럼에는 모두 '=' 구성이다
인덱스 범위 스캔(index range scan)
인덱스를 이용하여 한 건 이상 데이터를 추출하는 방식이다.
칼럼 모두에 대해 '='로 값이 주어지지 않은 경우와 비유일 인덱스(non-unique index)를 이용한 스캔방식으로 데이터를 액세스한다.
하단 그림과 왼쪽 방식으로 읽는다
인덱스 역순 범위 스캔(index range scan descending)
그림의 오른쪽과 같이 인덱스 리프 블록의 양방향 양방향 링크를 이용하여 내림차순으로 데이터를 읽는 방식이다.
이 방식을 이용하여 최대값을 쉽게 찾을수 있다.
  • 이외에도 인덱스 전채스캔(index full scan), 인덱스 고속 전체스캔(fast full index scan), 인덱스 스킵스캔(index skip scan) 등이 존재

다. 전체 테이블 스캔과 인덱스 스캔방식의 비교

데이터를 액세스하는 방법은 인덱스를 경우해서 읽는 인덱스 스캔방식과 테이블을 전체 데이터를 모두 읽으면서
데이터를 추출하는 전체 테이블을 스캔하는 방식이있다.
인덱스 스캔은 사용가능한 적절한 인덱스가 존재할 �만 이용할 수 있는 방식이고,
전체 테이블 스캔 방식은 인덱스의 존재유무와 상관없이 항상 사용가능한 스캔 방식이다.


전체 테이블 스캔이냐, 인덱스 스캔이냐 차이는
대용량 데이터중 극히 일부의 데이터를 찾을 때는 인덱스 스캔방식을 이용하여 몇번의 I/O만으로 데이터를 찾고
전체 테이블 스캔은 모든 데이터를 읽으면서 원하는 데이터를 찾아햐 하므로 비효율적인 검색을 한다.
그러나 어차피 한번에 여러 블록씩 읽는거라면 전체 테이블 스캔 방식이 유리할 수 있다.

문서정보

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  1. 4월 11, 2013

    안길환 says:

    sqlserver의 covered index을 적어 봅니다. 1. non-cluster index에 해당 하는 컬럼중 모든 컬럼이 index로...

    sqlserver의 covered index을 적어 봅니다.

    1. non-cluster index에 해당 하는 컬럼중 모든 컬럼이 index로 잡혀 있어야 합니다.
    2. sqlserver는 data page가 아닌 index page로 데이터를 가져 오게 되므로 i/o의 부하를 줄일수 있습니다.
    3. 모든 컬럼을 non-cluster로 설정 하므로 수정,삭제,삭입에 제약을 가져옵니다.

    혹시 제가 잘못 알고 있는 상황이 있으면 지적 부탁 드립니다.
    감사합니다.

    1. 4월 11, 2013

      기민용 says:

      MS SQLServer 의 인덱스는 클러스터와 넌클러스터로 구분되는데. 오라클과 비교하면 IOT 와 일반인덱스로 비교하면 될 듯 합니다. ...

      MS SQLServer 의 인덱스는 클러스터와 넌클러스터로 구분되는데.
      오라클과 비교하면 IOT 와 일반인덱스로 비교하면 될 듯 합니다.

      구분 특징 물리적위치 수정 성능
      IOT / Cluster Index 키값 정렬순서대로 테이블이 저장되어 있음 테이블=인덱스 떨어짐
      Index / Non-Cluster Index 인덱스 따로 테이블 따로 저장되어 있음 테이블 != 인덱스 좋음

      Covered Index 는 개념적인 것일 뿐이지 물리적인 인덱스를 구분짓는 것은 아니라고 생각합니다.
      모든 컬럼이 인덱스에 있다는 표현에서
      모든 컬럼의 의미는

      • 테이블의 모든 컬럼을 의미하는 것이 아닌
      • 특정 쿼리에서 사용되는 모든 컬럼을 의미합니다.

      얼마전 달았던 답변 : http://www.gurubee.net/article/58826

      1. 4월 13, 2013

        이현희 says:

        와~ 정리가 잘되어서 이해가 빠르네요. 감사합니다~

        와~ 정리가 잘되어서 이해가 빠르네요.
        감사합니다~

  2. 4월 19, 2013

    안종식 says:

    index를 이해만 잘 해도 RDBMS의 성능에 대한 이슈는 거의 이해를 하지 않을까 쉽네요.. 기초를 튼튼히 하기 위해서 이번 장을 유심히 봐...

    index를 이해만 잘 해도 RDBMS의 성능에 대한 이슈는 거의 이해를 하지 않을까 쉽네요..
    기초를 튼튼히 하기 위해서 이번 장을 유심히 봐야겠어요 ㅎㅎㅎ