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인덱스는 만능일까?

이 글은 인덱스가 무엇인지 아는 독자를 타겟으로 작성하였으며, MySQL을 기준으로 설명합니다.

목차

  1. 인덱스란
  2. 인덱스는 데이터를 어떻게 탐색할까
  3. 인덱스 성능 비교
  4. 인덱스 적용 실패 사례
  5. 알게된 점

인덱스는 테이블 조회 성능 개선에 유용하다.

누구나 이론적으로 이해하고 있는 인덱스의 장점입니다. 하지만 저는 아직 이 장점을 체감하지 못했습니다. 많은 데이터를 관리한 경험이 없기 때문입니다. 따라서 직접 1억건의 데이터를 쌓고 실험해보고자 합니다. 그 여정을 여러분께 공유합니다.

인덱스란

인덱스는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 검색할 수 있도록 도와주는 데이터 구조입니다. 일반적으로 테이블의 컬럼에 대해 설정되며, 해당 컬럼을 기준으로 데이터의 위치를 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

아래는 MySQL 공식문서에서 가져온 문구입니다.

img_5.png

인덱스는 특정 열 값을 가진 행을 빠르게 찾는 데 사용된다. 인덱스가 없으면 MySQL은 첫번째 행부터 시작하여 전체 표를 읽어야 관련 행을 찾을 수 있다. 표가 클수록 이 비용이 더 많이 든다. 조건 내 컬럼에 대한 인덱스가 있는 경우, MySQL은 모든 데이터를 살펴볼 필요 없이 데이터 파일 내에서 찾을 위치를 빠르게 결정할 수 있다. 이는 모든 행을 순차적으로 읽는 것보다 훨씬 빠르다.

인덱스는 데이터를 어떻게 탐색할까

이분 탐색 알고리즘

1부터 100까지 정렬된 데이터에서 77이라는 데이터를 찾기 위해 Y/N로 대답 가능한 질문을 해야 한다고 가정합시다. 우리는 어떤 질문을 던질 수 있을까요?

Q. 1인가요?
Q. 2인가요?
Q. 3인가요?
...

단순하게 위 질문을 77번 반복해 답을 얻어낼 수 있겠죠.
하지만 과연 이 방식이 효과적일까요? 아니요. 너무 힘이 듭니다.

그렇다면 아래 방식은 어떨까요?

Q. 1 ~ 50인가요?
Q. 50 ~ 75인가요?
Q. 75 ~ 87인가요?
...

범위를 절반씩 줄여 질문을 해, 찾고자 하는 수의 범위를 좁힙니다. 세 개의 질문으로 벌써 정답인 77에 근접해졌습니다. 와우!

위 흐름으로 원하는 수를 찾는 알고리즘을 이분 탐색 알고리즘이라 부릅니다. 데이터베이스가 인덱스 테이블에서 데이터를 탐색하는 방법 또한 이분 탐색 알고리즘과 유사합니다. 이분 탐색 알고리즘은 정렬된 데이터를 바탕으로 데이터의 범위를 좁혀가며 원하는 데이터를 찾습니다.

인덱스 적용 전 데이터 탐색 방법

데이터베이스는 인덱스를 걸지 않은 데이터를 어떻게 탐색할까요? 아래 쿼리를 실행한다고 가정해봅시다.

select * from 테이블 where 컬럼 = 77;

컬럼에 인덱스를 걸지 않은 경우, 데이터베이스는 행 전체를 탐색합니다. 이를 풀 테이블 스캔이라 부릅니다. 만약 테이블에 100억개의 데이터가 존재한다면 100억개의 데이터 전부를 탐색해 조건에 맞는 행인지를 판단해야 합니다. 그만큼 많은 시간이 소요되겠죠.

인덱스 적용 후 데이터 탐색 방법

위 쿼리의 컬럼에 인덱스를 걸어주면 데이터베이스는 어떻게 데이터를 탐색할까요?

인덱스를 생성하면, 인덱스 테이블이 생성됩니다. 인덱스 테이블은 대상 컬럼의 데이터를 정렬하고, 실제 테이블에서의 위치정보와 함께 저장합니다.

img_2.png

위 자료에서 확인할 수 있듯, 인덱스 테이블은 아래와 같은 특징을 가집니다.

  1. 인덱스 테이블의 컬럼은 정렬되어 있다.
  2. 인덱스 테이블의 각 행은 실제 테이블에서의 주소값을 가지고 있다.

예시로, age 컬럼에 단일 인덱스를 걸어주었을 때 생성되는 인덱스 테이블은 아래와 같습니다.

img_7.png

select * from 테이블 where age = 77;

위 쿼리를 만족하는 데이터를 탐색하는 순서는 아래와 같습니다.

  1. 인덱스 테이블에서 정렬된 age 컬럼을 바탕으로 age가 77인 데이터들을 찾는다.
  2. 그들의 위치정보(PK)를 알아낸다.
  3. 데이터 파일에 접근해 원하는 정보(id, nickname, age, address)를 읽는다.

인덱스 성능 비교

그렇다면 인덱스는 모든 상황에서 효과적일까요? 1억건의 데이터를 삽입하고 눈으로 직접 확인해봅시다.

member 테이블의 스키마를 아래와 같이 정의하고 1억건의 데이터를 삽입했습니다. 초기 인덱스는 기본키 id 컬럼에 대한 단일 인덱스뿐입니다.

create table member (
    id bigint auto_increment primary key,
    nickname varchar(255) not null,
    age int not null,
    address varchar(255) not null
);

인덱스를 걸기 전후의 읽기 성능과 쓰기 성능을 비교해봅시다. 아래 쿼리를 예시로 성능을 측정합니다.

select * from member where nickname = '사용자77';

조건절에서 nickname 컬럼을 사용하고 있기 때문에 nickname 컬럼에 대한 단일 인덱스를 생성했습니다.

인덱스 적용 과정: 6분 42초

index_practice> create index idx_nickname on member(nickname)
[2024-10-01 23:24:24] completed in 6 m 42 s 875 ms

데이터 수가 많기 때문에 인덱스 생성에만 약 6분의 시간이 소요되었습니다.

읽기 성능

인덱스 적용 전: 45초

index_practice> select * from member where nickname = '사용자77'
[2024-10-01 23:13:51] 100 rows retrieved starting from 1 in 45 s 575 ms (execution: 45 s 552 ms, fetching: 23 ms)

인덱스 적용 후: 0.045초

index_practice> select * from member where nickname = '사용자77'
[2024-10-01 23:25:55] 100 rows retrieved starting from 1 in 70 ms (execution: 45 ms, fetching: 25 ms)

인덱스를 적용할 경우, 45초에서 0.045초로 약 1000배의 읽기 성능이 개선되었습니다.

쓰기 성능

인덱스 적용 전: 0.013초

index_practice> update member set age = age + 1 where nickname = '사용자77'
[2024-10-01 23:42:07] 100 rows affected in 13 ms

인덱스 적용 후: 70초

index_practice> update member set age = age + 1 where nickname = '사용자77'
[2024-10-01 23:44:30] 100 rows affected in 1 m 10 s 324 ms

인덱스를 적용할 경우, 0.013초에서 70초로 약 5000배의 쓰기 성능이 저하되었습니다.

위 select와 update 쿼리의 속도를 비교했을 때, 읽기 성능은 1000배 개선, 쓰기 성능은 5000배 저하되었습니다. 이 수치만으로 '그럼 인덱스 걸면 안 좋은 것 아닌가? 읽기 성능이 개선된다해도 쓰기 성능이 더 크게 개선되잖아!' 라고 생각할 수 있습니다. 하지만 일반적인 서비스의 경우 쓰기 작업보다는 읽기 작업의 빈도가 더욱 높습니다. 따라서 쓰기 성능을 일부 포기하면서 읽기 성능을 개선하는 방향, 즉 인덱스를 적절히 적용하는 방향을 보통 선택하죠. 읽기/쓰기 작업의 빈도수와 읽기/쓰기 성능이 개선되는 정도를 고려해 적절히 인덱스를 거는 것이 좋습니다.

인덱스 적용 실패 사례

앞서 제시한 상황은 매우 이상적입니다. member 테이블은 애초에 인덱스의 효과를 설명하기 위해 생성된 테이블이며, 인덱스를 걸기 좋은 쿼리를 제시하였습니다. 그렇다면 실제 프로젝트 환경에서는 어떨까요? 아래는 현재 개발 중인 총대마켓 서비스에서 사용되는 쿼리입니다.

SELECT *
FROM offering as o
WHERE (o.discount_rate < 80 OR (o.discount_rate = 80 AND o.id < 900000))
    AND (o.discount_rate IS NOT NULL)
    AND (o.offering_status <> 'CONFIRMED')
    AND ('휴대용' IS NULL OR o.title LIKE '휴대용%' OR o.meeting_address LIKE '휴대용%')
    AND (o.is_deleted = false)
ORDER BY o.discount_rate DESC, o.id DESC;
SELECT *
FROM offering as o
WHERE (o.offering_status = 'AVAILABLE' or o.offering_status = 'IMMINENT')
    AND (o.id < 900000)
    AND ('휴대용' IS NULL OR o.title LIKE '휴대용%' or o.meeting_address LIKE '휴대용%')
    AND (o.is_deleted = false)
ORDER BY o.id DESC;

위 쿼리를 보고 어떻게 인덱스를 걸어야할지 명확한 답을 찾으셨나요? 저는 어려웠습니다. 인덱스를 탈 수 있는 컬럼은 is_deleted뿐이었고, 인덱스가 활용되어도 확실한 성능 개선은 없었습니다. 오히려 인덱스를 걸어 성능이 저하된 경우가 많았습니다. 즉, 쿼리 복잡도와 인덱스로 인한 성능 개선율에는 밀접한 연관관계가 있습니다. 따라서 쿼리를 작성하는 시점에서부터 인덱스를 고려해 복잡한 쿼리는 지양하는 것이 좋습니다. 한방쿼리는 여러 작업을 한번에 처리할 수 있다는 장점이 있는 반면, 인덱스는 걸기 어렵다는 단점이 있으니까요. 트레이드오프이므로 여러분만의 근거에 따라 옳은 선택을 하시길 바랍니다.

위 쿼리에 대해서는 최적화를 진행한 상태입니다. 해당 과정은 다음 글에 이어 공유 드리겠습니다.

알게된 점

위 실험, 그리고 총대마켓에서의 경험을 통해 체감한 인덱스의 장단점은 아래와 같습니다.

장점

  • 조회 쿼리의 조건절에 있는 컬럼에 대해 적절한 인덱스를 적용하면 읽기 성능이 개선된다.

단점

  • 인덱스를 적용하면 읽기 성능은 개선되나 쓰기 성능은 저하된다.
  • 인덱스를 잘못 사용하는 경우 오히려 검색 속도가 저하된다.
  • 데이터가 많을수록 인덱스 생성에 큰 시간 리소스가 든다.

우아한테크코스 인덱스 강의에서 토미는 이런 말씀을 하셨습니다.

인덱스는 선택이 아닌 필수다.

그리고 저의 실패를 통한 조언도 하나 살포시 첨가하며 글을 마무리하겠습니다.

쿼리를 작성할 때 인덱스도 함께 고려하라.

참고