이 글은 책 내용을 토대로 작성하였습니다.
목차
기타 인덱스 구조
인덱스 안에 값 저장하기
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인덱스에서 키는 검색하려는 대상이지만 값은 둘 중의 하나다.
실제 데이터이거나 실제 데이터가 위치한 로우를 가리키는 참조 값이다.
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후자의 경우 로우가 저장된 곳을 힙 파일(Heap File)이라고 한다.
힙 파일 접근 방식
- 힙 파일 접근 방식은 키를 변경하지 않고 값을 갱신할 때 효율적이다.
if ( 새로운 값 크기 < 이전 값 크기 ) {
// 레코드를 제자리에 덮어씀
} else if ( 새로운 값 크기 > 이전 값 크기 ) {
// 힙에서 충분한 공간이 있는 새로운 곳으로 위치를 이동시킨 후
// 변경된 값과 관련이 있는 참조 값들을 모두 새로운 위치를 가리키도록 수정
}
Clustered Index
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인덱스의 값을 읽고 다시 힙 파일로 이동하는 일은 읽기 성능에 불이익이 많다.
그래서 때로는 인덱스 값으로 찾고자하는 로우 자체를 저장하기도 한다.
이를 클러스터드 인덱스(Clustered Index)라고 한다.
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예를 들어 MySQL의 InnoDB 저장소 엔진에서는
테이블의 기본키가 Clustered Index이다.
Covering Index
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Clustered Index(= 인덱스 안에 모든 로우 데이터를 저장)과
Non Clustered Index(= 인덱스 안에 데이터의 참조만 저장) 사이의 절충안을
커버링 인덱스(Covering Index)라고 한다.
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Covering Index는 컬럼 일부를 저장한다.
이렇게 하면 인덱스만 이용해 일부 질의에 응답할 수 있어진다.
그리고 이런 경우를 “인덱스가 질의를 커버했다” 표현한다.
다중 컬럼 인덱스
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지금부터는 하나의 키만 가진 인덱스가 아닌
n개의 키를 가진 다중 컬럼 인덱스에 대해 알아본다.
Concatenated Index
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다중 컬럭 인덱스 중 가장 일반적인 유형은 결합 인덱스(Concatenated Index)이다.
Concatenated Index는 하나의 컬럼에 다른 컬럼을 추가하는 방식으로
하나의 키에 여러 필드를 결합한다.
(필드가 연결되는 순서는 인덱스 정의에 명시한다.)
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이 방법은 키를 (성, 이름), 값을 전화번호 로 하는 인덱스를 제공하는 전화번호부와 비슷하다.
순서가 정렬돼 있으므로 특정 성을 가진 모든 사람을 찾거나
특정 성 이름 조합을 가진 사람을 찾을 때 Concatenated Index를 사용할 수 있다.
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하지만 특정 이름을 가진 모든 사람을 찾을 때는 쓸모가 없다.
Fuzzy Index
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위 인덱스들은 정확한 데이터를 대상으로 질의할 수 있음을 가정했다.
그래서 틀린 단어와 같이 유사한 키에 대해서는 검색할 수 없다.
이처럼 모호한(Fuzzy) 질의에는 다른 기술이 필요하다.
예를 들어 트라이(Trie) 자료구조가 있다.
인메모리 (= 모든 것을 메모리에 보관)
탄생 배경
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위에서 언급한 데이터 구조는 모두 디스크의 한계에 대한 해결책이다.
디스크는 메인 메모리와 비교해 다루기 어렵다.
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만약 HDD 혹은 SSD 사용 시 R/W에서 좋은 성능을 위해선
디스크에 데이터를 잘 배치해야 한다.
이렇게 까다로움을 참고 디스크를 사용하는 이유로는 2가지가 있다.
1. 지속성 (전원이 꺼져도 손실되지 않음) 2. 저렴한 가격 -
그런데 요즈음 램 가격이 저렴해지면서
메모리에 전체 데이터를 보관하는 방식도 현실적으로 가능해졌다.
이런 이유로 인메모리 DB가 개발됐다.
장점
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인메모리 DB는 장점이
디스크에서 데이터를 읽지 않아도 된다는 점만 있는 것은 아니다.
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디스크 기반 저장소 엔진도 OS가 최근에 사용한 디스크 블록을
메모리에 캐시하므로 충분한 메모리를 가진 경우에는 디스크에서 읽을 필요가 없어졌다.
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오히려 인메모리 데이터 구조를 디스크에 기록하기 위한 형태로
부호화하는 오버헤드를 피할 수 있어 더 빠르다는 장점도 존재한다.
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또 다른 장점으로는
디스크 기반의 인덱스 구조로는 구현하기 어려운 데이터 모델을 제공한다.
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예를 들어 Redis는 Priority Queue와 Set 같은 다양한 데이터 구조를 제공한다.
단점
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만약 인메모리 DB가 재시작되는 경우
특수 H/W를 사용하지 않는다면
디스크나 복제본에서 데이터를 읽어 인메모리에 적재해야 한다.