Index Scan vs Index Seek

🧪 실습 환경 세팅

USE Northwind;

-- [1] 테스트 테이블 생성
CREATE TABLE TestAccess
(
	id INT NOT NULL,
	name NCHAR(50) NOT NULL,
	dummy NCHAR(1000) NULL  -- 일부러 페이지 수 늘리기 위함
);

-- [2] 클러스터드, 논클러스터드 인덱스 생성
CREATE CLUSTERED INDEX TestAccess_CI ON TestAccess(id);
CREATE NONCLUSTERED INDEX TestAccess_NCI ON TestAccess(name);

-- [3] 테스트 데이터 입력
DECLARE @i INT = 1;
WHILE (@i <= 500)
BEGIN
	INSERT INTO TestAccess VALUES (@i, 'Name' + CONVERT(VARCHAR, @i), 'Hello World' + CONVERT(VARCHAR, @i));
	SET @i += 1;
END

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🔎 인덱스 정보 확인

EXEC sp_helpindex 'TestAccess';

SELECT index_id, name
FROM sys.indexes
WHERE object_id = object_id('TestAccess');

• index_id = 1 → Clustered Index (id)
• index_id = 2 → Non-Clustered Index (name)

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🧠 실행 계획 분석을 위한 설정

SET STATISTICS TIME ON;
SET STATISTICS IO ON;

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📌 실행 계획 비교

1. Index Scan (Full Scan)

SELECT * FROM TestAccess;

• 전체 테이블 순차 스캔
• Leaf Page 전체를 차례대로 읽는다
• 논리적 읽기: 169 페이지

📌 페이지 구조:

Clustered Index Root: 8097
Leaf: 944 ~ 8103 (총 167 페이지)

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2. Index Seek (정밀 조회)

SELECT * FROM TestAccess WHERE id = 104;

• 정확한 키 값으로 조회
• 클러스터드 인덱스를 타고 빠르게 탐색
• 논리적 읽기: 2 페이지

📌 탐색 과정:
1. 루트 페이지 → ID 탐색
2. 해당 ID 위치한 페이지 접근

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3. Index Seek + Key Lookup (논클러스터드 + 클러스터드 혼합)

SELECT * FROM TestAccess WHERE name = 'Name5';

• 논클러스터드 인덱스를 타고 탐색한 후
• 다시 클러스터드 인덱스를 통해 실제 데이터 찾음
• 논리적 읽기: 4 페이지

📌 탐색 과정:
1. 논클러스터드 인덱스에서 name5 탐색
2. 해당 행의 ID 값을 얻음
3. 클러스터드 인덱스에서 ID를 다시 탐색

이때 클러스터드 인덱스 접근을 Key Lookup이라고 부른다.

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4. Index Scan + Key Lookup (TOP + ORDER BY 조합)

SELECT TOP 5 * FROM TestAccess ORDER BY name;

• Index Scan이지만 논리적 읽기 13로 효율적!
• 이유:
  • name은 논클러스터드 인덱스 → 이미 정렬되어 있음
  • 정렬된 상태에서 TOP 5만 가져오면 되므로 효율적

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