DB Index

1. Index?

• 추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용 해 데이터 베이스 테이블의 검색 속도를 향상 시키기 위한 자료 구조

  ⇒ 책의 목차와 같다

• key값으로 column 데이터의 위치를 식별하는데 사용

1) 목적

• RDBMS에서 검색 속도를 높이기 위한 기술

  • RDBMS (Relational Database Management System) ?
    • 관계형 데이터 베이스를 생성, 수정, 관리 할 수 있는 소프트웨어
    • 모든 데이터를 2차원 테이블 (row, column)로 표현
    • 데이터 베이스 설계도를 ER (Entity Relationship) 모델이라고 함

• 테이블의 column을 색인화 함 (따로 파일로 저장)

  ⇒ 해당 테이블의 record를 Full scan 하지 않고, Range scan (범위 스캔)

  ⇒ 색인화 된 (B+ Tree구조) index 파일 검색으로 검색 속도 향상

2) 과정

• 테이블을 생성하면 FRM ,MYD, MYI 3개의 파일 생성 됨

• FRM : 테이블 구조가 저장 되어 있는 파일

• MYD : 실제 데이터가 있는 파일

• MYI : index 정보가 들어가 있는 파일

  ⇒ index를 사용하지 않는다면, MYI 파일은 비어져 있음

  ⇒ 이후에 사용자가 select 쿼리로 index를 사용 할 경우, MYI 파일 내용 검색

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2. 장단점

1) 장점

• 테이블 조회 속도와 성능을 향상 시킬 수 있음
• 전반적인 시스템 부하를 줄일 수 있음

2) 단점

• index 생성시 .myi 파일 크기 증가
• 여러 사용자가 한 페이지를 동시에 수정 할 수 있는 병행성이 줄어 듬
• 인덱스 된 field에서 데이터를 업데이트 하거나, record를 추가, 삭제 할 경우 성능이 떨어짐
• 데이터 변경이 자주 일어나는 경우, index를 재작성 해야 하므로 성능에 영향 미침
• 인덱스가 데이터 베이스 공간을 차지 해, 추가적인 공간이 필요하다 (DB의 10% 내외 정도)

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3. 상황 분석

1) 사용하면 좋은 경우

• INSERT, UPDATE, DELETE가 자주 발생하지 않는 column
• JOIN이나 WHERE 또는 ORDER BY에 자주 사용되는 column
• 규모가 큰 테이블
• WHERE 절에서 자주 사용되는 column

2) 사용을 피해야 하는 경우

• 데이터 중복도가 높은 column
• DML이 자주 일어나는 column
  • DML (Data Manipulation Language) ?
    • 데이터 조작어
    • SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

[ DML이 일어났을 때의 상황 ]

1) INSERT

1-1) 기존 block에 여유가 없을 때, 새로운 데이터가 입력 됨

• index split 현상 발생

  • index split ?

    : 인덱스의 block이 하나에서 두 개로 나눠지는 현상

1-2) 새로운 block을 할당 받은 후, key를 옮기는 작업 수행

⇒ 많은 양의 redo 발생

1-3) index split이 실행되는 동안, block에 대한 key값이 변경되면 안되므로 DML이 블로킹 됨

⇒ 대기 이벤트 발생

2) DELETE

• 테이블에서 데이터가 delete 되는 경우 : 데이터가 지워지고, 다른 데이터가 그 공간 사용 가능

• index에서 데이터가 delete 되는 경우 : data가 지워지지 않고, 사용 안 됨 표시만 해 둠

  ⇒ table의 data 수와 index의 data 수가 다를 수 있음

  ⇒ 성능 저하 될 수 있음

3) UPDATE

• table에서 update가 발생하면, index는 update 할 수 X

• index에서 delete 한 후, 새로운 작업 insert

  ⇒ 2배의 작업이 소요되므로 힘들다