1. 인덱스의 세계: 데이터베이스 성능 최적화의 핵심
1.1 인덱스의 기본 개념
데이터베이스에서 인덱스는 마치 책의 목차와 같다. 방대한 데이터 속에서 원하는 정보를 빠르게 찾아갈 수 있게 해주는 magic key다. 인덱스가 없다면, 데이터베이스는 매번 전체 데이터를 처음부터 끝까지 스캔해야 한다.
1.2 B-Tree 인덱스: 효율적인 데이터 탐색의 기술
B-Tree 인덱스의 작동 원리
-- 기본 인덱스 생성
CREATE INDEX index_username ON users(username);
-- 사용자 이름으로 정렬된 검색
SELECT username
FROM users
ORDER BY username ASC;
B-Tree 인덱스의 특징:
- 자가 균형 트리 구조
- 대량의 데이터에서 O(log n) 검색 시간 복잡도
- 데이터 삽입, 삭제, 검색에 최적화
성능 비교
- 인덱스 미사용: 0.044초
- 인덱스 사용: 0.006초 → 검색 속도가 약 7배 이상 빨라짐!
1.3 복합 인덱스: 다중 조건 검색 최적화
-- 복합 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_username_password
ON users(username, password_hash);
-- 복합 인덱스를 활용한 검색
SELECT username, password_hash
FROM users
ORDER BY username ASC, password_hash DESC;
복합 인덱스의 장점:
- 여러 열에 대한 동시 검색 최적화
- 단일 인덱스보다 더 효율적인 쿼리 처리
- 메모리 사용량은 약간 증가하지만 성능 향상 효과 탁월
2. 다양한 인덱스 유형
2.1 FULLTEXT 인덱스: 텍스트 검색의 혁명
-- FULLTEXT 인덱스 생성
CREATE FULLTEXT INDEX idx_course_description
ON courses(description);
-- 텍스트 기반 검색
SELECT title, description
FROM courses
WHERE MATCH(description) AGAINST("프로그래밍");
FULLTEXT 인덱스의 특징:
- 대규모 텍스트 데이터 검색에 최적화
- 단어 및 구문 기반 검색 지원
- 자연어 검색 알고리즘 적용
2.2 HASH 인덱스: 초고속 정확 검색
-- HASH 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_payment_amount
ON payments(amount) USING HASH;
-- 빠른 동등 조건 검색
SELECT * FROM payments
WHERE amount = 417.47;
HASH 인덱스의 특징:
- O(1) 검색 속도
- 정확한 값 일치 검색에 최적
- 메모리 기반 인덱스로 빠른 접근
3. EXPLAIN: 쿼리 실행 계획 분석의 깊이
3.1 EXPLAIN 명령어의 중요 필드
EXPLAIN SELECT * FROM users;
주요 분석 필드:
- select_type: 쿼리 유형 (단순 조회, 서브쿼리 등)
- table: 참조 테이블
- type: 조인 및 검색 방식
- possible_keys: 사용 가능한 인덱스 목록
- key: 실제 사용된 인덱스
- rows: 예상 검색 행 수
- Extra: 추가 실행 정보
4. DDL: 데이터베이스 구조 정의의 예술
4.1 DDL의 기본 명령어
CREATE: 구조 생성
-- 데이터베이스 생성
CREATE DATABASE learning_management;
-- 테이블 생성
CREATE TABLE students (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
email VARCHAR(100) UNIQUE,
enrollment_date DATE
);
ALTER: 구조 변경
-- 테이블에 새 컬럼 추가
ALTER TABLE students
ADD COLUMN phone_number VARCHAR(20);
-- 컬럼 타입 변경
ALTER TABLE students
MODIFY COLUMN name VARCHAR(150);
DROP: 구조 삭제
-- 테이블 삭제
DROP TABLE students;
-- 데이터베이스 삭제
DROP DATABASE learning_management;
TRUNCATE: 데이터 초기화
-- 테이블의 모든 데이터 삭제
TRUNCATE TABLE students;
4.2 제약 조건과 DDL
CREATE TABLE courses (
id INT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200) NOT NULL,
description TEXT,
price DECIMAL(10,2) CHECK (price >= 0),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
- PRIMARY KEY: 고유 식별자
- NOT NULL: 필수 입력
- UNIQUE: 중복 방지
- CHECK: 데이터 유효성 검사
- DEFAULT: 기본값 설정
5. 인덱스와 DDL 활용 전략
인덱스 생성 시 고려사항
- 자주 검색되는 컬럼 선택
- 카디널리티(고유값 비율) 높은 컬럼 인덱싱
- 과도한 인덱스는 성능 저하 유발
- 정기적인 인덱스 최적화 필요
DDL 설계 원칙
- 명확하고 일관된 명명 규칙
- 데이터 무결성 보장
- 확장성을 고려한 설계
- 성능 최적화
결론: 끊임없는 학습의 여정
데이터베이스는 단순한 저장소가 아니다. 그것은 살아있는 유기체와 같다. 끊임없이 변화하고, 최적화되며, 우리의 데이터를 더 스마트하게 관리할 수 있게 해준다.
인덱스와 DDL은 이 유기체의 신경계와 골격 시스템과 같다. 올바르게 설계하고 관리할 때, 우리의 데이터베이스는 놀라운 성능과 유연성을 발휘한다.
계속해서 배우고, 실험하고, 성장하자.
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