👨‍🏫 안돌의 INDEX

[10분 테코톡] 👨‍🏫안돌의 INDEX 듣고 정리.

인덱스가 무엇인가

검색을 위해 임의의 규칙대로 부여된, 임의의 대상을 가리키는 무언가이다.

ex) 학번, 주민번호

데이터베이스는 내가 원하는 데이터를 어떻게 찾아노는 걸까? → 인덱스로

왜 쿼리가 느릴까? 왜 조인만 수행하면 느릴까? 왜 데이터가 많아질수록 점점 느려질까?→ 인덱스로 해결

클러스터드와 논-클러스터드 인덱스

클러스터드: ‘인덱스와 데이터가 군집’되었다 데이터와 인덱스가 밀접하게 적용되어있는게 클러스터드 인덱스이다.

왼쪽이 인덱스 오른쪽이 데이터를 나타낸다.

만일 클러스터드 인덱스에서 새로운 데이터가 들어온다 치자. 43의 인덱스 값을 가진다면 클러스터드 인덱스는 정렬된상태를 유지해야 하기 때문에 다른 데이터들을 재정렬하고 새로운 데이터를 삽입해야한다.

데이터가 정렬되어있기에 범위검색에서는 매우 강점을 보인다. 하지만 데이터 삽입, 삭제에서는 성능 저하가 발생한다.

논 클러스터드: 데이터와 연결되어 있는 것이 아니라 인덱스가 다시 레퍼런스값, 즉 간접참조를 한다.

데이터를 가지고 있지 않고 인덱스가 가리키는 주소값을 통해 데이터에 접근한다. 정렬이 되어있지 않음.

Review

Clustered Index: 우리가 알고 있는 Pk와 아주 유사함. 반드시 Pk는 아니지만 Pk와 아주 유사한 성질을 지님.

• 순서대로
• 한 테이블에 하나만 (순서대로 정렬되어야 하기 떄문에 하나의 칼럼)
• 범위 검색 짱
• 존재하는 Pk 사이에 insert시 성능 저하

Non- Clustered Index:

• 순서 상관 없음
• 한 테이블에 여러개 가능
• 추가 저장 공간이 필요(약 10%)
• Insert 시 추가 작업 필요(인덱스 생성)
• 카디널리티(Cardinality) : 인덱스의 효과, 효율을 평가할 수 있는 항목, 카디널리티가 높을수록 인덱스를 사용. 데이터가 다양한 값을 가진 정도.

어떤 이슈가 있을가??

이메일이 pk로 지정되어있다. 즉 디비상에서 정렬이 되어있다는 뜻이다.

예를들어 이메일이 sodapop@~ 라고 하자. 그런데 새로운 회원이 sadapop@~의 이메일로 가입을 했다 하자. 그렇다면 새로운 삽입을 하기 위해 전체 테이블을 재정렬하는 오버헤드가 발생하게 된다.

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