데이터베이스 인덱스, 잘못 만들면 오히려 독이 되는 이유

데이터베이스 인덱스, 왜 중요할까요?

데이터베이스 인덱스는 방대한 양의 데이터 속에서 원하는 정보를 빠르게 찾아내기 위한 필수적인 도구입니다. 마치 책의 목차나 색인처럼, 특정 컬럼의 값을 기준으로 데이터의 위치를 미리 저장해두어 전체 테이블을 처음부터 끝까지 스캔하는 비효율적인 작업을 피하게 해줍니다. 올바른 인덱스 설정은 쿼리 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있지만, 부적절하게 사용하면 오히려 데이터 수정 시 시스템에 부하를 줄 수 있습니다.

데이터베이스 성능 최적화에서 인덱스는 ‘마법의 탄환’이 아닙니다. 신중하게 설계하고 관리해야 할 중요한 자원입니다.

인덱스의 종류와 생성 방법

인덱스는 데이터베이스의 성능을 좌우하는 핵심 요소이며, 그 구조에 따라 B-트리, 해시, 비트맵 등 다양한 종류가 존재합니다. B-트리(B-Tree) 인덱스는 등가(=) 및 범위(<, >) 검색 모두에 효율적이라 가장 널리 사용됩니다. 반면, 해시 인덱스는 등가 검색에 있어 압도적으로 빠르지만, 정렬되지 않은 구조 때문에 범위 검색에는 사용할 수 없습니다. 비트맵 인덱스는 중복되는 값이 많고 고정된 값의 종류가 적은 경우에 특히 유용합니다.

인덱스 생성은 간단한 SQL 구문으로 이루어지며, 여러 컬럼을 조합하여 복합 인덱스(Composite Index)를 만들 수도 있습니다. 복합 인덱스는 WHERE 절에 여러 조건이 동시에 사용될 때 쿼리 성능을 크게 향상시킵니다.

효율적인 인덱스 설정을 위한 전략

• 컬럼 선택: WHERE 절, JOIN 조건, ORDER BY 등 쿼리 성능에 중요한 컬럼을 우선적으로 선택해야 합니다.
• 컬럼 순서: 복합 인덱스에서는 쿼리에 가장 자주 사용되거나 데이터의 고유성(카디널리티)이 높은 컬럼을 앞쪽에 배치하는 것이 성능에 유리합니다.
• 인덱스 오버헤드: 인덱스는 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 추가적인 연산을 요구하므로, 쓰기 작업이 잦은 테이블에는 불필요한 인덱스를 만들지 않아야 합니다.

핵심 원칙: 인덱스는 읽기(Read) 성능을 향상시키는 대신, 데이터 변경 시 쓰기(Write) 성능에 영향을 미칩니다. 따라서 애플리케이션의 읽기/쓰기 패턴을 분석하여 균형 있는 인덱스 설계를 하는 것이 필수적입니다.

인덱스 설정 시 반드시 고려해야 할 3가지

인덱스는 무조건 많이 생성한다고 좋은 것이 아닙니다. 인덱스를 추가하면 데이터 수정 시 추가적인 오버헤드가 발생하고, 인덱스 자체의 저장 공간도 필요합니다. 따라서 다음 세 가지 핵심 기준을 고려하여 신중하게 인덱스를 설정해야 합니다.

1. 높은 카디널리티(Cardinality)의 컬럼

카디널리티는 특정 컬럼의 중복되지 않는 값의 개수를 의미합니다. 주민등록번호, 이메일 주소처럼 고유한 값이 많을수록 카디널리티가 높으며, 인덱스 효율이 극대화됩니다. 반대로 ‘성별’이나 ‘결혼 여부’와 같이 중복 값이 많은 컬럼은 인덱스 효과가 미미할 수 있습니다.

카디널리티가 높은 컬럼에 인덱스를 설정하면, DBMS가 인덱스를 통해 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있어 전체적인 쿼리 성능이 향상됩니다.

2. WHERE, JOIN, ORDER BY 절에 자주 사용되는 컬럼

인덱스의 가장 큰 목적은 데이터 검색 속도를 높이는 것입니다. 따라서 특정 데이터를 찾기 위한 WHERE 절의 검색 조건, 여러 테이블을 결합하는 JOIN 연산, 그리고 결과를 특정 순서로 정렬하는 ORDER BY 절에 자주 사용되는 컬럼은 인덱스 설정의 최우선 고려 대상입니다. 이러한 컬럼에 인덱스가 없다면 DBMS는 전체 테이블을 스캔해야 하므로, 검색 성능이 급격히 저하될 수 있습니다.

3. 수정(INSERT, UPDATE, DELETE)이 빈번하지 않은 컬럼

“인덱스는 읽기 성능을 향상시키지만, 쓰기(Write) 성능에는 부담을 줍니다.”

데이터가 자주 변경되면 인덱스도 함께 갱신되어야 하므로 추가적인 성능 부하가 발생합니다. 예를 들어, 새로운 데이터를 삽입(INSERT)하거나 기존 데이터를 수정(UPDATE), 삭제(DELETE)할 때마다 인덱스 구조도 재정렬되거나 갱신되어야 합니다. 따라서 데이터가 거의 변하지 않는 ‘생성일’이나 ‘고유 ID’와 같은 컬럼에 인덱스를 설정하는 것이 좋습니다. 반대로 ‘로그인 횟수’처럼 빈번하게 수정되는 컬럼은 인덱스 설정에 신중해야 합니다.

인덱스를 무력화시키는 흔한 실수들

데이터베이스 인덱스는 쿼리 성능을 비약적으로 향상시키는 강력한 도구이지만, 잘못된 사용은 오히려 인덱스를 무력화시키고 전체 시스템에 부하를 줄 수 있습니다. 데이터베이스 인덱스 설정 방법을 올바르게 이해하여 인덱스의 잠재력을 온전히 활용하기 위해 반드시 피해야 할 흔한 실수들을 깊이 있게 살펴보겠습니다.

1. 인덱스 컬럼에 대한 함수 또는 연산 사용

WHERE 절에서 인덱스 컬럼에 함수를 적용하거나 연산을 수행하면, 데이터베이스는 인덱스에 저장된 원본 데이터를 활용하지 못하고 전체 테이블 스캔(Full Table Scan)을 하게 됩니다. 예를 들어, YEAR(order_date) = 2024와 같은 방식은 `order_date` 인덱스를 무력화시킵니다. 대신, 인덱스가 적용된 컬럼 자체의 범위로 조건을 명시하는 것이 효과적입니다.

2. 접두사 와일드카드(%)를 사용한 LIKE 검색

LIKE '%키워드'와 같이 검색어 앞에 와일드카드(%)를 사용하면 인덱스를 전혀 사용할 수 없습니다. 인덱스는 데이터의 접두사(prefix)를 기반으로 정렬되므로, '키워드%'처럼 검색의 시작점을 명확히 해야만 인덱스 범위를 효율적으로 좁힐 수 있습니다. 이는 데이터베이스인덱스설정방법에서 가장 중요한 고려사항 중 하나입니다.

3. 묵시적 형 변환(Implicit Type Conversion)

쿼리 값과 인덱스 컬럼의 데이터 타입이 다를 경우, 데이터베이스는 내부적으로 묵시적 형 변환을 시도합니다. 이 과정에서 인덱스가 무효화되어 성능이 저하됩니다. 예를 들어, 숫자형 컬럼을 문자열 값과 비교하는 경우가 이에 해당하며, 이는 인덱스를 통한 효율적인 데이터 탐색을 방해하게 됩니다.

인덱스를 사용하는 가장 확실한 방법은 쿼리 조건절이 인덱스 컬럼과 정확히 일치하도록 작성하는 것입니다. 인덱스는 마치 정렬된 사전과 같아, 정확한 시작점을 제공해야만 빠르게 원하는 단어를 찾을 수 있습니다.

올바른 인덱스 활용을 위한 핵심

데이터베이스 인덱스는 잘 활용하면 뛰어난 성능 최적화 도구입니다. 그러나 불필요한 인덱스는 오히려 쓰기 성능을 저하시키므로, 인덱스를 설정하기 전 쿼리 패턴을 먼저 분석하는 것이 중요합니다. 데이터베이스 인덱스 설정 시 다음 사항을 반드시 고려해야 합니다.

인덱스는 단순한 튜닝 도구가 아니라, 데이터베이스의 구조와 성능을 결정하는 핵심적인 요소입니다.

핵심 인덱스 설정 방법

• 복합 인덱스: 쿼리의 WHERE 절에 사용되는 컬럼 순서를 고려하여 생성합니다.
• 선택성: 중복도가 낮은 컬럼(예: 이메일, 주민등록번호)에 인덱스를 적용해야 효과적입니다.
• 인덱스 크기: 인덱스 수가 많아질수록 성능 오버헤드가 발생하니, 필요한 만큼만 유지합니다.

자주 묻는 질문