인덱스는 테이블의 동작 속도를 높여주는 자료 구조입니다.
인덱스로 데이터의 위치를 빠르게 찾아주는 역할을 합니다.
❗단, 인덱스가 잘 설정되었을 경우
- 조회시 자주 사용하고
- 고유한 값 위주로
기준
- 카디널리티 (Cardinality)
- 선택도 (Selectivity)
- 활용도
- 중복도
1. 카디널리티 (Cardinality)
✔️ 카디널리티가 높을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼입니다.
= 한 컬럼이 갖고 있는 값의 중복 정도가 낮을 수록 좋습니다.
컬럼에 사용되는 값의 다양성 정도, 즉 중복 수치를 나타내는 지표입니다.
후보 컬럼에 따라 상대적으로 중복 정도가 낮다, 혹은 높다로 표현됩니다.
예를 들어, 10개 rows를 가지는 ‘학생’ 테이블에 ‘학번’과 ‘이름’ 컬럼이 있다고 해봅시다.
‘학번’은 학생마다 부여 받으므로 10개 값 모두 고유합니다.
중복 정도가 낮으므로 카디널리티가 낮습니다.
‘이름’은 동명이인이 있을 수 있으니 1~10개 사이의 값을 가집니다.
중복 정도가 ‘학번’에 비해 높으므로 카디널리티가 높다고 표현할 수 있습니다.
2. 선택도 (Selectivity)
✔️ 선택도가 낮을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼입니다.
5~10% 정도가 적당합니다.
데이터에서 특정 값을 얼마나 잘 선택할 수 있는지에 대한 지표입니다.
선택도는 아래와 같이 계산합니다.
= 컬럼의 특정 값의 row 수 / 테이블의 총 row 수 * 100
= 컬럼의 값들의 평균 row 수 / 테이블의 총 row 수 * 100예를 들어, 10개 rows를 가지는 ‘학생’ 테이블에 ‘학번’, ‘이름’, ‘성별’ 컬럼이 있다고 해봅시다.
학번은 고유하고, 이름은 2명씩 같고, 성별은 남녀 5:5 비율입니다.
- ‘학번’의 선택도 = 1/10*100 = 10%
SELECT COUNT(1) FROM '학생' WHERE '학번' = 1; (모두 고유하므로 특정 값: 1)- ‘이름’의 선택도 = 2/10*100 = 20%
SELECT COUNT(1) FROM '학생' WHERE '이름' = "김철수"; (2명씩 같으므로 특정 값: 2)- ‘성별’의 선택도 = 5/10*100 = 50%
SELECT COUNT(1) FROM '학생' WHERE '성별' = F; (5명씩 같으므로 특정 값: 5)
즉, 선택도는 특정 필드값을 지정했을 때 선택되는 레코드 수를 테이블 전체 레코드 수로 나눈 것입니다.
3. 활용도
✔️ 활용도가 높을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼입니다.
해당 컬럼이 실제 작업에서 얼마나 활용되는지에 대한 값입니다.
수동 쿼리 조회, 로직과 서비스에서 쿼리를 날릴 때 WHERE 절에 자주 활용되는지를 판단하면 됩니다.
4. 중복도
✔️ 중복도가 없을 수록 인덱스 설정에 좋은 컬럼입니다.
중복 인덱스 여부에 대한 값입니다.
인덱스 성능에 대한 고려 없이 마구잡이로 설정하거나,
다른 부서 다른 작업자의 분리된 요청으로
같은 컬럼에 대해 인덱스가 중복으로 생성된 경우를 볼 수 있습니다.
인덱스도 속성을 가집니다.
인덱스는 테이블 형태로 생성되므로, 속성을 컬럼으로 관리합니다.
이 속성이 다를 때 같은 컬럼에 대해 중복으로 인덱스 설정이 가능합니다.
같은 컬럼에 대해 중복 인덱스가 설정되어 있다고 하더라도 SQL 자체 연산이 빠른 쪽으로 데이터를 조회합니다만,
인덱스도 결국 메모리의 일부이므로 필요 없는 항목은 삭제하는게 좋습니다.
✏️ 정리!
| 기준 | 정도 |
|---|---|
| 카디널리티 (Cardinality) | 높을 수록 적합 |
| 선택도 (Selectivity) | 낮을 수록 적합 (5~10% 적정) |
| 활용도 | 높을 수록 적합 |
| 중복도 | 없을 수록 적합 |
