Merge branch 'main' into 241114/Spring-AOP

기술세미나/_posts/2024-11-13-Index.md

@@ -0,0 +1,207 @@
+---
+layout: post
+title: "Index"
+author: "송해덕"
+categories: "기술세미나"
+banner:
+  image: "assets/images/post/2023-11-05.webp"
+  background: "#000"
+  height: "100vh"
+  min_height: "38vh"
+  heading_style: "font-size: 4.25em; font-weight: bold; text-decoration: underline"
+  tags: ["Index", "DB", "Clustered", "Non-Clustered"]
+---
+
+# Index란?
+
+안녕하세요. Kernel 360 백엔드 2기 크루 송해덕입니다.
+
+DB를 사용할 때 `"Index를 잘 활용해야한다.", "Index를 걸어라"` 라는 이야기들을 듣지만 이 **Index**가 무엇이고 어떻게 동작하는지 명확하게 아시나요?
+오늘은 Index란 무엇이며 Index를 어떻게 사용해야 하는지 알아보는 시간을 가지도록 하겠습니다.
+
+Index란 추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용하여 **데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조**를 말합니다.
+
+- 책에서 원하는 내용을 찾는다고 하면, 책의 모든 페이지를 찾아 보는 것은 오랜 시간이 걸린다.
+  그렇기 때문에 책의 저자들은 책의 맨 앞에 색인을 추가하는데, 데이터베이스에서는 이 **색인이 Index와 같습니다.**
+- 만약 Index가 없다면, 특정 데이터를 찾기 위해 모든 데이터를 처음부터 끝까지 하나하나 확인해야 합니다.<br>
+  예를 들어, 도서관에서 특정한 책을 찾기 위해 정리된 목록이 없다면, 도서관 전체를 뒤져서 책을 찾아야 합니다.<br>
+  데이터가 많아질수록 이런 방식은 시간이 오래 걸리게 됩니다.
+
+<img src="https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2024/1113/Index.png?raw=true" alt="Index Image" width="700"/>
+
+Index는 데이터베이스 내의 특정 컬럼이나 컬럼들의 조합에 대한 값과 해당 값이 저장된 레코드의 위치(`Pointer`)를 매핑하여 데이터베이스 쿼리의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.
+
+Index를 생성하게 되면 위 사진과 같이 Index 테이블을 생성하고 기존의 테이블에 저장된 위치를 가리키는 포인터 정보가 들어가게 됩니다.
+
+사진처럼 compony_id를 Index의 기준으로 걸었다면 compony_id로 정렬이 된 Index 테이블에서 18번의 compony_id를 가진 데이터들의 포인터 값으로 실제 데이터들을 조회하여 반환하는 방식으로 동작하게 됩니다.
+
+- `DB 옵티마이저`란?
+  - SQL 명령을 수행할 때 최적 경로를 찾아주는 역할을 하는 DBMS의 핵심 엔진입니다.
+  - Index가 생성된 컬럼을 Where 조건으로 거는 등의 행위를 하면 옵티마이저에서 판단하여 생성된 Index를 활용하게 됩니다.
+  - 만약 index가 걸려있다 하더라도 옵티마이저의 판단 하에 index를 통해 scan하지 않고 full table scan을 진행할 수도 있습니다.
+
+
+# Index의 장단점
+
+## Index의 장점
+
+- **테이블의 검색 속도와 성능이 향상된다.**
+  - Index는 데이터를 정렬하고 특정 열에서만 검색이 가능하도록 도와줌. 이를 통해 검색, 필터링, JOIN이 포함된 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.
+  - Where 조건문 뿐만 아니라 정렬이 되어있기 때문에 OrderBy, Min/Max에 대한 것들도 빠르게 수행할 수 있습니다.
+- **시스템의 전반적인 부하를 줄일 수 있다.**
+  - Index를 통해 데이터베이스 서버가 더 적은 리소스로 동작할 수 있기 때문에 자원의 사용량이 줄어들어 서버가 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다.
+
+## Index의 단점
+
+- **Index를 저장하기 위한 추가 저장 공간이 필요하다.**
+  - Index 테이블을 별도로 관리하기 때문에 이를 위한 추가 저장 공간이 필요합니다.
+  - 통상적으로 약 10%가 필요하며, 인덱스가 많아질 수록 더 많은 저장 공간을 필요로 합니다.
+- **Insert, Update, Remove가 발생할 경우 추가적인 작업이 필요하다.**
+  - 기존의 테이블 뿐만 아니라 index 테이블에도 추가적인 정렬 및 갱신이 필요하기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
+  - 따라서 위와 같은 작업들이 빈번한 테이블의 경우 인덱스를 관리하는것이 중요합니다.
+
+## Index의 관리
+
+그렇다면 Index를 어떻게 관리해야 할까요?
+
+- **필요한 Index만 생성한다.**
+  - 조회 성능을 올리겠다고 무분별하게 Index를 생성하는 것은 성능 저하를 일으킬 수 있습니다.
+  - 자주 조회가 이루어지는 컬럼에만 Index를 사용하는 것이 중요합니다.
+- **불필요한 Index는 제거한다.**
+  - 위와 동일한 맥락으로 불필요한 Index는 확인하여 제거하는 작업이 필수적입니다.
+  - 불필요한 Index는 저장 공간을 차지하고 쓰기 작업에 예상치 못한 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
+- **복합 Index를 고려한다.**
+  - 함께 자주 사용하는 컬럼의 경우 여러개의 단일 Index보다 복합 Index를 사용하는 것이 성능 상 더 효율적일 수 있습니다.
+  - 단, 복합 Index의 경우 Index를 선언하는 순서가 중요합니다.
+    - index는 첫 번째 컬럼부터 탐색을 시작하기 때문에 첫 번째에 어떤 컬럼을 선언하는지가 중요합니다.
+    - 또한, 쿼리의 조건에 첫 번째 컬럼이 사용되지 않는다면 해당 복합 Index는 사용되지 않습니다.
+
+번외 : 조회만을 위한 테이블을 만들어서 batch 작업을 통해 해당 데이블에 데이터를 옮기는 작업을 하기도 합니다.<br>
+  ⇒ index는 batch 작업을 통해 데이터를 생성하는 테이블에만 걸어놓고 해당 테이블을 통해서만 조회합니다. (통계 테이블의 경우 주로 이렇게 쓰임)
+
+# Index의 자료구조
+
+## HashTable
+<img src="https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2024/1113/HashTable.png?raw=true" alt="Index Image" width="500"/>
+
+- HashTable은 (key, value)로 데이터를 저장하는 자료구조로 **빠른 데이터 검색이 필요한 경우** 유용합니다.
+- 하지만, Hash는 정렬이 되어있지 않고 등호(=) 연산에 특화되어 있기 때문에 정렬이 필요한 범위(>, <)를 통해 접근하는 경우가 많은 Index에는 사용이 적합하지 않습니다.
+- 따라서 O(1)의 속도를 가진 HashTable을 Index에서 사용하지 않고 BTree 자료구조를 채택하여 사용하고 있습니다.
+
+## B-Tree
+<img src="https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2024/1113/B-Tree.png?raw=true" alt="Index Image" width="500"/>
+
+- B-Tree 자료구조는 `Balanced Tree` 라고 불리며 Tree의 노드가 한 방향으로 쏠리지 않는 Tree형 자료구조를 말합니다.
+- B-Tree 자료구조는 하나의 노드에 여러개의 값을 가질 수 있습니다.
+- 항상 양쪽의 밸런스를 유지하므로 평균적으로 O(log N)의 시간복잡도를 가집니다.
+
+## B+Tree
+<img src="https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2024/1113/B+Tree.png?raw=true" alt="Index Image" width="700"/>
+
+- B+Tree는 B-Tree를 개선시킨 자료구조입니다.
+- 모든 노드에 데이터(value)를 저장했던 B-Tree와 달리 B+Tree는 leaf node에만 데이터(value)를 가지고 있고 나머지 node들은 데이터를 위한 인덱스(key)만을 갖습니다.
+- 또한 leaf node들은 LinkedList로 연결되어 있기 때문에 순차검색을 용이하게 하는 등 B-Tree를 인덱스에 맞게 최적화 했습니다.
+- 현재 여러 DBMS에서 B+Tree를 Index의 기본 자료구조로 채택하여 사용하고 있습니다.
+
+
+# Index 생성 전략
+
+## Clustered Index & Non-Clustered Index
+
+Index에는 크게 2가지 종류가 있습니다.
+- Clustered Index
+- Non-Clustered Index
+
+각각을 책에 비유하자면 아래와 같습니다.
+- Clustered Index는 책의 페이지를 알기 때문에(정렬된 순서대로) 바로 그 페이지는 펴는 것과 같다.
+- Non-Clustered Index는 목차에서 찾고자 하는 내용의 페이지를 찾고 그 페이지로 이동하는 것과 같다.
+
+### Clustered Index란?
+
+<img src="https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2024/1113/Clusterd-Index.jpg?raw=true" alt="Index Image" width="700"/>
+
+- 기본적으로 별도의 설정이 없다면 PK 컬럼에 Clustered Index가 설정됩니다.
+- 테이블의 데이터를 지정된 컬럼에 따라 **물리적으로 재배열** 시킵니다.
+  - Clustered Index의 경우 leaf page가 모두 차있는데 새로운 데이터가 추가된다면 페이지 분할이 발생합니다. [ B-Tree 구조이기 때문에 ]
+  - 데이터의 생성, 수정, 삭제 시 테이블의 데이터 정렬이 발생합니다.
+  - 물리적으로 실제 데이터의 이동이 이루어지기 때문에 이는 리소스 소모가 큽니다.
+- 테이블 당 한 개만 존재합니다.
+
+### Non-Clustered Index란?
+
+<img src="https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2024/1113/Non-Clustered-index.png?raw=true" alt="Index Image" width="700"/>
+
+- **물리적으로 레코드를 정렬하지 않은 상태**로 페이지가 구성됩니다.
+- 데이터 페이지를 건드리지 않으며 별도의 장소에 index page를 생성합니다.
+- 해당 index page의 leaf page에 index로 구성한 열을 정렬하고 위치 포인터(RID)를 생성합니다.
+
+  > 포인터(RID): '파일그룹번호+데이터페이지 번호 + 페이지 내의 로우 번호'으로 구성되는 포인팅 정보
+
+- Clustered Index의 페이지 분할에 비해 비교적 적은 리소스의 소모가 발생합니다.
+  ⇒ 물리적으로 실제 데이터의 이동이 이루어지지 않기 때문에
+- Clustered Index에 비해 더 많은 저장공간을 필요로 합니다.
+  ⇒ 별도의 index page가 필요하기 때문에
+
+### Clustered Index와 Non-Clustered Index의 동작 방식
+
+- Clustered Index의 경우 바로 실제 데이터에 접근할 수 있습니다.
+  - 그렇기 때문에 검색 속도가 빠르다
+- Non-Clustered Index의 경우 Clustered Index를 통해 실제 데이터에 접근합니다.
+  - Non-Clustered Index가 매우 많고 실제 데이터를 바라보고 있다고 생각해보자
+  - 이 경우 실제 데이터의 변동이 일어난다면 모든 Non-Clustered Index는 해당 데이터에 맞게 변경이 필요합니다.
+  - 하지만, Non-Clustered Index가 Clustered Index를 바라보고 있다면 Non-Clustered Index는 포인터(RID)만 갱신해주면 됩니다.
+
+## 왜 PK에 UUID를 안쓰고 Auto-Increment를 쓰는가?
+
+우리는 보통 테이블 설계 시(혹은 엔티티 설계 시) PK로 id를 두고 이를 Auto-Increment를 사용합니다.
+
+하지만 이렇게 사용하는 이유를 명확히 모르는 경우가 많습니다.
+
+<img src="https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2024/1113/2.png?raw=true" alt="Index Image" width="400"/>
+
+만약 면접에서 `왜 PK로 id를 Auto-Increment로 두고 사용했나요?` 라는 질문이 들어온다면 어떻게 대답하시겠나요?
+- UUID는 중복이 생길 수 도 있으니까…?
+- UUID의 값보다 Auto-Increment를 사용하는 것이 데이터 사이즈가 더 적기 때문에…?
+
+위와 같은 이유도 맞는 말이지만 Member 테이블의 경우 회원의 ID는 중복이 될 수 없다는 조건으로 해당 컬럼을 PK로 사용할 수도 있을 겁니다.
+
+하지만 그렇게 하지 않는 이유를 Index 관점에서 보면 아래와 같습니다.
+
+- Auto-Increment를 사용할 경우 PK를 설정하며 생성되는 Index(Clustered Index)에서 성능상 우위가 있다.
+- Index는 보통 B-Tree, B+Tree 자료구조를 사용하고 있다.
+- 그렇기 때문에 Auto-Increment를 사용한다면 데이터의 정렬상태를 유지하는데 유리하고 삽입 성능을 최적화 할 수 있다.
+- 또한 많은 DBMS에서는 PK가 기본적으로 Clustered Index로 설정된다. Clustered Index는 데이터가 Index 정렬 순서에 따라 디스크에 저장되므로 **연속된 Auto-Increment 값이 디스크의 물리적 순서와 일치**하게 되어 디스크 I/O를 최소화할 수 있다.
+- 이는 읽기와 범위 조회 성능에 매우 유리한 장점을 가지고 있다.
+
+# Index 생성시 고려 사항
+
+- 카디널리티가 높은 컬럼
+  - 특정 컬럼에 대해 **유일한 값들의 개수**를 나타냅니다. 이는 컬럼에 유니크한 값들이 많다는 이야기고 불필요한 전체 스캔을 피할 수 있습니다.
+  - 즉, Index를 생성할 때 카디널리티가 높은 컬럼을 선택하는 것이 좋습니다.
+- 선택도가 낮은 컬럼
+  - 인덱스의 **특정 값이 전체 값 중에서 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 비율**을 나타냅니다.
+  - 일반적으로 선택도는 (1 / 카디널리티 * 100)으로 계산됩니다.
+  - 이는 데이터의 집합에서 특정한 값을 얼마나 잘 골라낼 수 있는지에 대한 지표입니다.
+  - 즉, Index를 생성할 때 선택도가 낮은 컬럼을 선택하는 것이 좋습니다. (통상적으로 5~10%의 선택도를 추천한다.)
+- Where절, Join 조건에 자주 사용되는 컬럼
+  - Index는 조회의 성능을 위해 사용됩니다. 그렇기에 조회의 조건에 자주 이용되는 컬럼을 사용하는 것이 중요합니다.
+- Order By절에 자주 사용되는 경우
+  - Index는 기본적으로 정렬이 되어있기 때문에 orderby를 따로 수행할 필요가 없습니다.
+- 데이터의 갯수가 많은 테이블
+  - 데이터의 갯수가 적다면 Index를 생성하여 사용하는 것이 성능상에 크게 도움이 되지 않을 수 있습니다.
+- 또한 불필요한 비용이 발생하게 되어 이는 득보다 실이 많은 상황으로 이어집니다.
+
+
+# 결론
+
+우리는 테이블을 잘 설계하고 코드를 잘 작성하는 것도 중요하지만 정해진 자원 안에서 이를 얼마나 효율적으로 활용하는지도 중요합니다.
+
+DB가 느리다고 인스턴스를 비용이 더 비싸고 메모리가 많은 것으로 늘린다면 물론 성능 향상이 있을 수 있겠지만, 이는 유지비용만 늘어나는 상황이 발생할 수 있습니다.
+
+이러한 부분을 해결하기 위해 우리는 간단하게 Index를 활용하여 조회의 성능을 끌어올릴 수 있습니다.
+
+이는 곧 비용의 절약을 의미하게 되는거죠.
+
+개발자에게 중요한 것은 곧 가성비가 좋은 프로그램을 어떻게 만드느냐가 아닐까 싶습니다.
+
+다들 DB 지식에도 더욱 관심을 가지는 개발자들이 되길 바라며 긴 포스트를 읽어주셔서 감사합니다.