SECTION 4.5 인덱스

SECTION 4.5 인덱스

4.5.1 인덱스의 필요성

데이터를 빠르게 찾을 수 있는 장치 (책의 찾아보기와 동일한 개념)

• 인덱스를 설정하면 전체 탐색 없이 원하는 데이터에 빠르게 접근 가능

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4.5.2 B-트리

• 인덱스는 보통 B-트리(Balanced Tree) 자료 구조로 구성
• 구성: 루트 노드 → 브랜치 노드 → 리프 노드
• 탐색 시 루트부터 시작해 리프 노드까지 내려가며 값을 비교

대수확장성

트리 깊이가 리프 노드 수에 비해 매우 느리게 성장하는 특성

• 깊이가 1 증가할 때마다 최대 인덱스 항목 수는 4배 증가

트리 깊이	인덱스 항목 수
3	64
5	1,024
7	16,384
10	1,048,576

→ 깊이 10짜리 트리로 100만 개 레코드 검색 가능

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4.5.3 인덱스 만드는 방법

MySQL

종류	생성 방법	특징
클러스터형 인덱스	PRIMARY KEY 또는 UNIQUE NOT NULL	테이블당 1개, 성능 더 좋음
세컨더리 인덱스	CREATE INDEX ...	여러 개 가능, 다양한 필드 쿼리에 사용

MongoDB

• 도큐먼트 생성 시 ObjectID가 기본키로 자동 설정
• 세컨더리키를 추가해 복합 인덱스 설정 가능

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4.5.4 인덱스 최적화 기법(MongoDB 기반)

1. 인덱스는 비용이다

• 인덱스 탐색 시 인덱스 리스트 → 컬렉션 순으로 두 번 탐색 (읽기 비용 증가)
• 컬렉션 수정 시 인덱스도 수정 필요 → B-트리 균형 조절 비용 발생
• 무작정 모든 필드에 인덱스 설정은 비효율적
• 가져와야 하는 데이터 양이 많을수록 인덱스가 오히려 비효율

2. 항상 테스팅하라

• 서비스 특징(서비스에서 사용하는 객체 깊이, 데이터 양)에 따라 최적화 기법이 달라짐
• explain() 함수로 쿼리 실행 후 소요 시간 측정·최소화

3. 복합 인덱스 생성 순서:  같음 → 정렬 → 다중 값 → 카디널리티

1. 같음(==): equal 비교 쿼리 필드를 가장 먼저 인덱스로 설정
2. 정렬: 정렬에 쓰는 필드를 그다음 인덱스로 설정
3. 다중 값: >, < 등 범위 쿼리 필드는 나중에 설정
4. 카디널리티: 유니크한 값이 많은(카디널리티 높은) 필드를 우선 설정
   • 예: age vs email → email의 카디널리티가 더 높으므로 email 먼저