[Oracle] 오라클로 구현하는 초성 검색 인덱스 성능 최적화 활용 하기

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지난번 포스팅한 오라클을 이용한 한글 처리하는 초성 검색 기능 구현하기 에서 좀더 보완하고자 작성하게되었습니다.

데이터가 많은 경우에는 인덱스 사용이 필수 이므로 쿼리가 빠르게 수행 될수 있도록 함수 기반의 인덱스를 추가할려고합니다.

특히 대규모 데이터에서 그 효과가 더욱 뚜렷합니다.

초성 검색에 인덱스를 어떻게 활용할수있는지, 그리고 이 과정에서 발생할수 있는지
주요 고려사항에 대해 설명합니다.

1. 초성 검색에서 인덱스 활용의 이점

인덱스를 사용하면 데이터베이스가 특정 컬럼을 빠르게 검색할 수 있도록 도와줍니다.
초성 검색에서 인덱스를 적용할때 주요한 장점은 검색 속도 향상입니다.

1. 빠른 검색 속도

일반적으로 데이터베이스에서 데이터를 찾을때, 인덱스가 없으면 전체 테이블을 순차적으로 검색해야하지만, 인덱스를 활용하면 검색 범위를 좁혀 빠르게 결과를 찾을수 있습니다.

2. 정확한 검색

초성으로 검색할 때 미리 초성 컬럼에 대해 인덱스를 적용하면, 초성 값만 가지고 빠르게 비교할 수 있습니다.

2. 초성 계산된 값을 미리 저장하고 인덱스 적용

초성 검색을 효율적으로 하기 위해서는, 초성 값을 미리 계산하여 저장하는 방식이 유리합니다.
예를 들어, 사용자가 검색하는 한글 텍스트에 대해 초성을 추출한 후, 해당 값을 별도의 컬럼에 저장합니다.
이 컬럼에 인덱스를 추가하면 초성 검색 시 더 빠른 성능을 얻을 수 있습니다.

1. 테이블 설계

CREATE TABLE users (
    id       NUMBER PRIMARY KEY, -- ID
    name     VARCHAR2(100),      -- 사용자 이름
    chosung  VARCHAR2(100)       -- 초성 컬럼
);

2. 초성 계산 후 저장

chosung 컬럼에 초성을 계산하여 저장합니다.
예를 들어, '한글'을 입력받아 초성을 계산하고, 'ㅎㄱ'을 chosung 컬럼에 저장합니다.
이때 CHOSUNGSTR 함수나 기타 초성 계산 함수를 사용합니다.

UPDATE users
SET chosung = CHOSUNGSTR(name);

3. 인덱스 생성

초성 컬럼에 인덱스를 추가하여 초성 기반의 검색을 빠르게 수행할 수 있도록 합니다.

CREATE INDEX idx_chosung
ON users(chosung);

4. 검색 예시

사용자가 'ㅎㄱ'으로 검색할 경우, 초성 컬럼에 인덱스를 사용하여 빠르게 검색할 수 있습니다.

SELECT *
FROM users
WHERE chosung = 'ㅎㄱ';

이 경우, 데이터베이스는 chosung 컬럼에 대해 인덱스를 활용하여 초성 'ㅎㄱ'을 빠르게 찾을 수 있습니다.

3. 인덱스를 사용한 초성 검색의 성능 분석

장점

속도: 큰 데이터셋에서 초성 검색 시 인덱스는 상당한 성능 향상을 제공합니다.
초성 컬럼에 인덱스를 추가하면, 검색할 때 데이터를 순차적으로 스캔하는 대신 인덱스를 통해 빠르게 조회할 수 있습니다.
효율적 자원 사용: 인덱스를 활용하면 CPU와 디스크 I/O를 줄여주어 서버 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

단점

저장 공간: 인덱스를 추가하면 디스크 공간을 추가로 사용하게 됩니다.
초성 인덱스의 크기 역시 커질 수 있기 때문에, 매우 많은 레코드가 있을 경우 저장 공간을 고려해야 합니다.
인덱스 업데이트 비용: 새로운 데이터가 삽입되거나 기존 데이터가 수정될 때, 초성 컬럼에 대한 값이 변경되면 인덱스도 함께 갱신되어야 하므로 업데이트 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터가 자주 변경되는 테이블에서는 이 점을 고려해야 합니다.

결론: 인덱스 사용 여부

검색 성능을 최적화하려면: 초성 검색이 자주 사용되는 경우라면, 초성 값을 미리 계산하여 별도의 컬럼에 저장하고, 해당 컬럼에 인덱스를 추가하는 것이 좋습니다.
이렇게 하면 데이터가 많아도 초성 검색을 빠르게 수행할 수 있습니다.
저장 공간과 업데이트 비용 고려: 데이터베이스에 대한 인덱스 갱신 비용과 저장 공간을 고려하여 적절하게 인덱스를 사용해야 합니다.
대규모 데이터베이스에서 자주 검색되는 값에 대해서만 인덱스를 적용하고, 업데이트가 빈번한 테이블에서는 성능을 테스트한 후 최적화해야 합니다.

결국, 초성 검색을 효율적으로 처리하려면 미리 초성 값을 계산하여 저장하고 인덱스를 활용하는 방식이 성능을 최적화하는 데 매우 유효한 접근법입니다.