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B-Tree 구조

대부분의 관계형 데이터베이스에서 인덱스는 일반적으로 B-Tree 또는 그 변형을 사용한다. B-Tree는 데이터를 정렬된 형태로 유지하면서, 노드와 노드 사이를 빠르게 탐색할 수 있도록 해준다.

예시: 전화번호부

전화번호부를 예로 들면, 이름으로 사람의 전화번호를 찾을 때 첫 글자부터 차례대로 찾으면 오래 걸린다. 그런데 전화번호부가 알파벳 순으로 정렬되어 있다면, 'M'으로 시작하는 이름을 찾을 때 처음부터 끝까지 모든 페이지를 뒤질 필요 없이, 중간쯤에서부터 찾으면 되니까 더 빠르다.

주요 칼럼 선택

"주요 칼럼"이라는 건 자주 검색되거나, WHERE, JOIN, ORDER BY 등의 연산에 자주 사용되는 칼럼을 말한다. 이런 칼럼에 인덱스를 걸어두면, 해당 칼럼을 기준으로 데이터를 빠르게 찾을 수 있다.

검색 속도 향상 원리

1. 최적의 경로 탐색: B-Tree 구조에서 루트부터 시작해 가장 적합한 노드를 빠르게 찾아 내려간다.
2. 분할 정복: 인덱스는 데이터를 작은 단위로 나눠서 관리하기 때문에, 검색 대상이 되는 데이터의 크기도 작아진다.
3. 데이터 정렬: 인덱스 칼럼이 정렬되어 있기 때문에, 범위 검색이 빠르다. 예를 들어, 나이가 20~30인 사람을 찾는 쿼리가 있다면, 인덱스를 사용면 해당 범위만 빠르게 스캔한다.

코드 예시: MySQL

-- 'age' 칼럼에 자주 범위 검색을 한다면, 'age' 칼럼에 인덱스를 생성
CREATE INDEX idx_age ON users (age);

주의사항

인덱스가 검색 속도를 향상시키지만, 데이터 삽입, 수정, 삭제 등은 느려질 수 있다. 왜냐하면 인덱스도 함께 업데이트해야 하기 때문이다.

참고 자료

• B-Tree and Database Indexing (위키)
• How Database Indexing Works (Essential SQL Blog)
• Google Cloud Spanner의 보조색인 (GCP)