DB 인덱스와 Join

1. 인덱스(index)란?

검색을 빠르게 하기 위해 사용되는 개념

이는 번호라기 보다는 빠른 검색을 위한 보조(추가) 자료구조이다.

요청 -> index -> table의 구조

Index의 예시 B+ Tree

 

 

이와 같이 인덱스 파일만 별도로 구성하고 데이터 파일을 참조하는 형태로 구성된다.

이 인덱스는 고정된 자료구조가 아닌, CUD가 발생되면 인덱스가 재구성 된다. -> 속도 하락으로 이어짐

 

2. 약점

인덱스를 위해 추가 공간이 사용될 수 있다.

인덱스 생성, 수정에 오버해드가 발생할 수 있다.

CUD의 속도가 하락될 수 있다.

이 인덱스를 사용하면 검색이 빠르지만 연속적인 범위를 읽기가 어렵다. 이 range search시에는 보조 인덱스 (double / linked list)로 보완할 수 있다

약점으로는 데이터의 추가 패턴에 따라 트리 모양에 skrew가 생길 수 있다.

 

저장되는 데이터가 많아지면 Tree의 깊이가 늘어나게 되어 검색속도가 느려진다

 -> 파티셔닝 / 샤딩 (데이터 범위 조절 / 데이터 나누기)를 통해 해결할 수 있다.

 

3. 인덱스와 컬럼간의 관계

스키마에 정의된 키는 기본적으로 인덱스가 달린다

 -> MYSQL - PK, FK

 -> Oracle - PK, UK

 

하지만 일반 컬럼에 명시적으로 인덱스를 달아야 할 땐 Create index문 사용하면 가능하다.

인덱스는 하나 이상의 컬럼으로 구성될 수 있는데 갯수에 따라 다음과 같은 이름이 붙는다.

 

- 단일 인덱스

  - 단일 컬럼으로 구성된 인덱스

 

- 복합(결합) 인덱스

  - 여러 개의 컬럼으로 구성된 인덱스

 

4. Join

여러 테이블을 합치는 테이블 단위 연산이다. 다음과 같은 환경에서 각 종류의 조인에 대해 어떤 의미를 갖는지 확인해보자.

Driving table : 직원 테이블, Driven table : 부서 테이블

 

a. 표준 조인

1. Inner Join

 - 직원 중 부서가 없는 직원, 직원이 없는 부서를 누락시킨다.

 

2. Left Join

 - 직원 중 부서가 없는 직원을 노락시키지 않는다 (직원이 존재하지 않는 부서를 누락시킨다)

 

3. Right Join

 - 부서 중 직원이 없는 부서를 누락시키지 않는다 (부서가 존재하지 않는 직원을 누락시킨다)

 

4. Full Join

 - 모두 누락시키지 않는다.

 - MYSQL은 공식적으로 지원하지 않지=아서 Union을 통해 구현해야한다.

 

b. 비표준 조인

1. Cartesian Product(cross join)

 - 두 릴레이션을 그냥 곱해서 만들어진 조인형태(즉 모든 경우의 수 / driving table의 레코드 수 n x driven table의 레코드 수 m = n x m)

 

2. Equi-Join (Theta Join)

 - Cartesian Product를 통해 만들어진 릴레이션 중 실제 있는 것만 필터링한 조인

 

3. Non-equi join

 - Equi-Join의 여집합

 

4. Self Join

 - 동일한 테이블을 기준으로 조인