[DB] 데이터베이스 인덱스(Index)란?

 

데이터베이스 성능이 점점 느려질 때, 대부분의 초보 개발자는 쿼리만 고치려 합니다. 하지만 진짜 해답은 인덱스(Index)에 있습니다.
인덱스는 쿼리 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 도구이지만, 잘못 사용하면 오히려 시스템에 부담을 줄 수 있죠.

이번 포스팅에서는 인덱스의 개념, 동작 방식, 실무 적용 방법까지 한눈에 이해할 수 있도록 정리해보았습니다.

 

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📌 1. 인덱스(Index)란?

인덱스는 책의 목차처럼, 데이터베이스에서 특정 데이터를 더 빠르게 조회할 수 있도록 만들어진 검색 도우미입니다.
일반적으로는 B-Tree(균형 트리) 구조로 만들어져 있으며, 특정 컬럼 값을 기준으로 정렬된 구조를 유지합니다.

예를 들어, 수만 건의 회원 중 이름이 '홍길동'인 사람을 찾을 때, 인덱스가 없다면 모든 데이터를 순차적으로 비교해야 합니다.
하지만 이름 컬럼에 인덱스가 있으면 몇 번의 비교만으로 바로 찾아낼 수 있습니다.

 

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⚙️ 2. 인덱스가 동작하는 원리

• 대부분의 RDBMS는 B-Tree 기반 인덱스를 사용합니다.
• 인덱스는 컬럼 값 + 해당 데이터 위치를 기억합니다.
• 검색 시 전체 테이블이 아닌 인덱스 트리를 먼저 탐색하므로 속도가 비약적으로 향상됩니다.

 

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🛠️ 3. 인덱스 생성 예시

CREATE INDEX idx_users_email ON users (email);

• users 테이블의 email 컬럼에 인덱스를 생성
• 해당 컬럼으로 검색, 정렬 시 빠르게 처리됨

 

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✅ 4. 언제 인덱스를 사용해야 할까?

• WHERE, JOIN, ORDER BY, GROUP BY 절에 자주 등장하는 컬럼
• 읽기(Read)가 많은 테이블
• 데이터 양이 많고, 특정 조건 검색이 자주 발생하는 경우

 

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⚠️ 5. 인덱스 사용 시 주의사항

항목	설명
❗ 과도한 인덱스	INSERT, UPDATE 성능 저하 원인
❗ 다중 컬럼 인덱스	컬럼 순서에 따라 성능 달라짐
❗ LIKE 검색 시	%값으로 시작하면 인덱스 무시됨
❗ NULL이 많은 컬럼	인덱스 효율 떨어질 수 있음

 

 

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🔍 6. 복합 인덱스(Multi-column Index)

CREATE INDEX idx_order_user_date ON orders (user_id, created_at);

• user_id, created_at 모두 자주 쓰인다면 하나의 복합 인덱스로 관리
• 단, 선행 컬럼(user_id)이 우선 조건으로 사용되어야 효과적

 

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📉 7. 인덱스가 성능을 떨어뜨릴 수도 있다?

• 인덱스는 조회 성능을 높이지만, 반대로 **쓰기 성능(INSERT/UPDATE)**은 느려지게 됩니다.
• 인덱스를 추가할수록 데이터 수정 시 더 많은 작업이 필요해지므로, 무분별한 인덱스 추가는 금물입니다.

 

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🔧 8. 인덱스 상태 확인과 최적화

• MySQL 기준: EXPLAIN SELECT ... 명령어를 사용해 쿼리 실행 계획 확인
• 인덱스가 사용되지 않으면 쿼리 개선 또는 인덱스 설계 재검토 필요

 

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인덱스는 데이터베이스 성능 최적화에서 가장 강력한 도구입니다.
하지만 무작정 많이 만든다고 성능이 좋아지진 않습니다. 조회 속도 향상과 쓰기 성능 저하 사이의 균형을 잘 고려해야 합니다.

실제 운영 환경에서는 EXPLAIN, ANALYZE, 쿼리 로그 등을 통해 인덱스 효과를 분석하고, 필요 없는 인덱스는 과감히 제거하는 것도 중요합니다.

 

 

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