MySQL 인덱스 생성 전략: 실무 예제와 성능 최적화 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석, DevOps
대상자
MySQL 데이터베이스 개발자, 시스템 엔지니어, 데이터베이스 관리자
핵심 요약
- 인덱스 생성은 쿼리 성능을 극적으로 개선하는 핵심 전략으로,
WHERE
,JOIN
,ORDER BY
조건에 해당하는 컬럼을 우선적으로 선택해야 함 - 복합 인덱스(Composite Index)는 가장 선택도가 높은 컬럼을 앞쪽에 배치해야 하며,
CREATE INDEX
,CREATE UNIQUE INDEX
,ALTER TABLE
명령어를 사용하여 생성 가능 - Releem 같은 모니터링 도구를 활용하면 자동으로 인덱스 효율성 분석 및 최적화 권장사항을 제공하여 수동 조정 필요성을 줄임
섹션별 세부 요약
1. 인덱스의 역할과 기본 원칙
- 인덱스는 데이터 검색 속도를 극적으로 개선하는 구조로, Full Table Scan을 방지하여 대규모 테이블에서도 효율적인 쿼리 처리 가능
- SELECT, UPDATE, DELETE 쿼리에서 자주 사용되는 컬럼(예:
WHERE
,JOIN
,ORDER BY
)이 인덱싱 후보 - 낮은 카드inality(값의 다양성이 낮은 컬럼)는 인덱싱 효과가 제한적임
2. 인덱스 생성 방법과 예제
- CREATE INDEX 명령어로 인덱스 생성:
```sql
CREATE INDEX idx_last_name ON employees (last_name);
```
- CREATE UNIQUE INDEX로 중복값 제거:
```sql
CREATE UNIQUE INDEX idx_username ON accounts (username);
```
- CREATE TABLE 시 인덱스 정의:
```sql
CREATE TABLE purchases (purchase_id INT PRIMARY KEY, shopper_id INT, purchase_date DATE, INDEX idx_shopper_verify (shopper_id, purchase_date));
```
- ALTER TABLE 명령어로 기존 테이블에 인덱스 추가:
```sql
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT INDEX idx_content (title, content);
```
3. MySQL Workbench를 통한 인덱스 시각화
- Navigator 패널에서 테이블 선택 후 Table Inspector 또는 Alter Table을 통해 인덱스 설정 가능
- Indexes 탭에서 새 인덱스 이름 입력, 컬럼 선택, 인덱스 타입(BTREE, HASH 등) 설정 후 Apply 버튼으로 생성
- Materialized View 또는 임시 테이블을 통해 뷰에 인덱스를 적용하는 간접적 방법도 존재
4. 다양한 인덱스 타입과 사용 시나리오
- B-Tree 인덱스: 일반적인 쿼리에 적합
- Hash 인덱스:
MEMORY
엔진에서WHERE user_id = 456
과 같은 정확한 매칭 쿼리에 효과적 - Full-text 인덱스: 텍스트 기반 검색(예: 상품 설명)에 사용
- Spatial 인덱스: 지리적 데이터(예: 좌표)에 대한 거리 계산 등 공간 쿼리 최적화
5. Releem을 통한 자동 최적화
- Query Analytics 기능으로 상위 100개 쿼리의 평균 실행 시간과 총 부하 시간을 실시간으로 모니터링 가능
- Query Optimization 탭에서 자동으로 인덱스 추가/수정/삭제 권장사항 제공
- 자동 최적화 기능으로 수동 조정 필요성을 줄이고, 인덱스 성능을 지속적으로 유지 가능
결론
MySQL 인덱스는 쿼리 성능을 극적으로 개선할 수 있는 핵심 도구이며, CREATE INDEX
, ALTER TABLE
, Workbench 시각화 도구를 사용해 효율적으로 생성해야 합니다. Releem과 같은 도구를 활용하면 인덱스 효율성 분석과 자동 최적화가 가능해 수동 작업 부담을 줄이고, 데이터베이스 성능을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.