index (인덱스)란?

1. Index란?

추가적인 쓰기 작업과 공간을 활용 하여 데이터 베이스 테이블의 검색 속도를 향상 시키기 위한 자료 구조

 

만약 우리가 책에서 원하는 내용을 찾고싶다면, 책을 전부 처음부터 전부 읽진 않을 것이다.

보통 맨 앞쪽에 색인(index)를 보고 찾아 갈 것이다. 

 

인덱스를 황용하면, 데이터를 조회하는 SELECT 외에 UPDATE나 DELETE의 성능이 함께 향상된다.

해당연산을 수행하려면 대상을 조회해야만 작업을 할 수 있는데,

index를 사용 하지 않을 컬럼을 조회해야하는 상황이라면 전체를 탐색하는 Full Scan을 수행해야한다.

ex)

name	age	gender	from
"car"	47	"male"	"Korea"
"von"	31	"male"	"USA"
"linne"	38	"female"	"Sweden"
~	~	~	~

이러한 값의 데이터가 에서 SELECT * WHERE age =31

을 구한다면 하나 씩 비교를 하며 값을 찾을 것이다.

행이 많다면 그만큼 더 많은 시간이 소모 될 것이다.

 

ex ) age 가 10 ~ 90 까지 있다면 하나씩 비교 가아닌

age < 50 이것이 맞다면 age > 25 이런 소거법을 사용한다면 훨씬 빠르게 답을 도출해 낼 수 있다.

이렇게 하기위해선 일단 age 가 정렬이 되어있어야 하는데

 

age

31

38

47

컬럼을 복사한뒤 정렬을 한것. 

이것이 index 이다.

 

2. 추가로 알아 본것

데이터 베이스에서 의 index

4

5

1

3

2

 

1

2

3

4

5

이런 식의 물리적 이동은 좋지 않음 

Binary Search Tree

tree 형식으로 연결만 시켜 놓는다.

Binary Search Tree 라고 부른다

 

숫자가 있는 박스를 node 라고 부르는 데

node에 데이터를 하나만 넣는 것이 아닌 여러개를 넣는 다면

B-tree

성능을 더욱 강화 시킬 수있다.

 

여기서 끝이 아니다.

알아보던중 tree의 최종 판이라고 할 수있는 형태가 있던 것이다.

더욱 성능이 강화 된 것이다.

B+Tree

맨 아래의 node 끼리 연결이 되어 있다.

그로 인해 범위 검색이 쉬워진다. ex(3~ 8까지)

 

3. 정리

index 가없는 경우 모든 행을 다 뒤짐

 

index 가 있는 경우

1. index 에서 원하는 값을 빠르게 찾을 수있음

2. index와 연결된 원래 테이블 행을 가져옴

3. index 관리를 위해 추가 저장공간이 필요하다.

 

4. 느낀점

데이터 베이스끼리 병렬적으로 연결을 성공 시킬 수 있다면 더 성능이 좋고 빠른 데이터 베이스를 만들 수 있지 않을까? 라는 생각을 해보았다.

정확히 더 찾아 보진 못했지만 db의 종류중 NoSQL이 내가 생각 한 방식과 비슷한 것 같아 보였다.

다음번에 재대로 확인을 해봐야겠다.

 

참고 : https://mangkyu.tistory.com/96