3.4 인덱스 설계

인덱스가 많으면 생기는 문제

1. DML 성능 저하 ( → TPS 증가 )
2. 데이터베이스 사이즈 증가 ( → 디스크 공간 낭비 )
3. 데이터베이스 관리 및 운영 비용 상승

※ 인덱스 추가는 시스템에 부하를 주고, 인덱스 변경은 운영 리스크가 크다. 그러므로, 시스템 개발단계에서 인덱스를 최적으로 설계하는 것이 무엇보다 중요하다.

인덱스 구성 컬럼 선정 기준

1. 조건절에 항상 사용하거나, 자주 사용하는 컬럼을 선정한다.
2. '=' 조건으로 자주 조회되는 컬럼을 앞쪽에 둔다.

스캔 효율성 이외의 판단 기준

• ⭐수행 빈도
  • 수행 빈도가 높은 SQL의 경우, NL 조인 inner 쪽 인덱스는 '=' 조건 컬럼을 선두에 두는 것이 중요
• 업무상 중요도
• 클러스터링 팩터
• 데이터량
• DML 부하 (= 기존 인덱스 개수, 초당 DML 발생량, 자주 갱신하는 컬럼 포함 여부 등)
• 저장 공간
• 인덱스 관리 비용 등

전략적 설계

예를 들어, 10개의 액세스 경로가 있는 경우 최적을 달성해야 할 가장 핵심적인 액세스 경로 한두 개를 전략적으로 선택해서 최적 인덱스를 설계하고, 나머지 액세스 경로는 약간의 비효율이 있더라도 목표 성능을 만족하는 수준으로 인덱스를 구성할 수 있어야 한다.

⇒ 전략적 판단 근거가 있어야 한다.

소트 연산 생략을 위한 컬럼 추가

• 인덱스를 ORDER BY 순서대로 구성
• '=' 조건절 컬럼은 ORDER BY 절에 없더라도 인덱스 구성에 포함할 수 있다.
• '='이 아닌 조건절 컬럼들은 반드시 ORDER BY 컬럼보다 뒤쪽에 두어야 소트 연산을 생략할 수 있다.

⭐ I/O를 최소화 하면서 소트 연산을 생략하는 공식

1. '=' 연산자로 사용한 조건절 컬럼 선정
2. ORDER BY 절에 기술한 컬럼 추가
3. '=' 연산자가 아닌 조건절 컬럼은 데이터 분포를 고려해 추가 여부 결정

IN 조건절과 소트 연산

select 고객번호, 고객명, 거주지역, 혈액형, 연령
from   고객
where  거주지역 = '서울'
and    혈액형 in ('A', 'O')
order by 연령

• 소트 연산을 생략하려면 IN 조건절이 IN-List Iterator 방식으로 풀려선 안된다.
  ⇒ IN 조건절을 인덱스 액세스 조건이 아닌 필터 조건으로 사용해야 한다.
• 인덱스를 [ 거주지역 + 연령 + 혈액형 ] 순으로 구성해야 한다.

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결합 인덱스 선택도

• 선택도(Selectivity) : 전체 레코드 중 조건절에 의해 선택되는 레코드 비율
• 인덱스 선택도 : 인덱스 컬럼을 모두 '='로 조회할 때 평균적으로 선택되는 비율
• 선택도가 높은 ( 카디널리티가 높은 ) 인덱스는 생성해봐야 효능가치가 별로 없다.
  → 테이블 액세스가 많이 발생하기 때문
• 컬럼 간 순서를 결정할 때는 각 컬럼의 선택도 보다 필수 조건 여부, 연산자 형태가 더 중요한 판단 기준이다.