데이터베이스 관리 시스템 - 인덱싱: 초보자 가이드

안녕하세요, 데이터베이스 열정가 되고자 하는 여러분! 데이터베이스 인덱싱의 세계를 함께 탐험하게 되어 기쁩니다. 컴퓨터 과학을 가르쳐온 연간 동안, 인덱싱을 마스터하는 것은 데이터베이스에 비밀 슈퍼파워를 풀어주는 것과 같다고 말씀드릴 수 있습니다. 그麼, 시작해보겠습니다!

DBMS - Indexing

인덱싱이란?

들어가기 전에 인덱싱에 대해 이해해 보겠습니다. 상상해 보세요, 도서관에 있는 (그 도서관을 기억하시나요?). 예를 들어, "애플岩 돌에 대한 파이썬 프로그래밍"에 관한 책을 찾고 싶습니다. 그幺, 도서관의 모든 책을 하나씩 둘러보거나 마법의 카드 목록 시스템을 사용할 수 있습니다. 바로 이와 같은 방식으로 데이터베이스에서 인덱싱이 작동합니다 - 우리의 디지털 카드 목록입니다!

인덱싱은 쿼리가 처리될 때 필요한 디스크 접근 횟수를 최소화하여 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법입니다. 데이터에 대한 단축 경로를 만드는 것과 같습니다.

이제 다양한 종류의 인덱스를 탐구해 보겠습니다.

밀집 인덱스

밀집 인덱스란?

밀집 인덱스는 책의 각 페이지에 대한 세부적인 목차를 가지고 있는 것과 같습니다. 데이터베이스 용어로는, 데이터베이스 파일의 각 검색 키 값에 대한 인덱스 레코드를 가지는 것을 의미합니다.

어떻게 작동하나요?

우리는 좋아하는 책들에 대한 작은 데이터베이스를 가정해 보겠습니다:

CREATE TABLE books (
id INT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(100),
author VARCHAR(50),
year INT
);

INSERT INTO books VALUES
(1, 'To Kill a Mockingbird', 'Harper Lee', 1960),
(2, '1984', 'George Orwell', 1949),
(3, 'Pride and Prejudice', 'Jane Austen', 1813),
(4, 'The Great Gatsby', 'F. Scott Fitzgerald', 1925);

이 테이블에 대한 밀집 인덱스는 다음과 같을 수 있습니다:

인덱스 키 (id)	포인터
1	Record1
2	Record2
3	Record3
4	Record4

인덱스의 각 항목은 주 테이블의 해당 레코드로 직접 가리킵니다. 포괄적이지만 대규모 데이터셋에서는 많은 공간을 차지할 수 있습니다.

희소 인덱스

희소 인덱스란?

희소 인덱스는 책의 장 목차 대신에 세부적인 목차를 가지고 있는 것과 같습니다. 검색 키 값의 일부에 대한 인덱스 레코드만 포함합니다.

어떻게 작동하나요?

우리의 책 예제를 사용하여 희소 인덱스는 다음과 같을 수 있습니다:

인덱스 키 (id)	포인터
1	Block1
3	Block2

여기서 우리는 각각의 레코드를 인덱스하지 않고, 다른 레코드를 인덱스하고 있습니다. 책의 id가 2인 책을 검색할 때 시스템은 인덱스를 확인하고 1과 3 사이에 떨어진다는 것을 알고 해당 데이터 블록 내에서 검색합니다.

다단계 인덱스

다단계 인덱스란?

다단계 인덱스는 책에 목차, 장 요약, 그리고 세부적인 문단이 있는 것과 같습니다. 인덱스...의 인덱스입니다!

어떻게 작동하나요?

우리의 책 데이터베이스를 약간 확장해 보겠습니다:

INSERT INTO books VALUES
(5, 'The Catcher in the Rye', 'J.D. Salinger', 1951),
(6, 'Animal Farm', 'George Orwell', 1945),
(7, 'Lord of the Flies', 'William Golding', 1954),
(8, 'The Hobbit', 'J.R.R. Tolkien', 1937);

이 테이블에 대한 이层 인덱스는 다음과 같을 수 있습니다:

外层 인덱스: | 인덱스 키 (id) | 포인터 | |----------------|---------| | 1 | Inner1 | | 5 | Inner2 |

内层 인덱스 1: | 인덱스 키 (id) | 포인터 | |----------------|---------| | 1 | Record1 | | 2 | Record2 | | 3 | Record3 | | 4 | Record4 |

内层 인덱스 2: | 인덱스 키 (id) | 포인터 | |----------------|---------| | 5 | Record5 | | 6 | Record6 | | 7 | Record7 | | 8 | Record8 |

이 구조는 매우 큰 데이터베이스에서 더 빠른 검색을 가능하게 합니다.

B+ 트리

B+ 트리란?

우리 도서관의 카드 목록 시스템이 자동으로 재구성되어 언제나 효율적이게 유지될 수 있다면 어떨까요? 그幺, B+ 트리가 하는 일입니다!

어떻게 작동하나요?

B+ 트리는 데이터를 정렬하고 효율적인 삽입, 삭제, 검색 연산을 허용하는 균형 잡힌 트리 구조입니다. 다음은 간단한 표현입니다:

[4]
/     \
[2,3]    [6,7]
/  |  \   /  |  \
[1] [2] [3] [5] [6] [7,8]

이 구조에서:

리프 노드(밑)는 실제 데이터나 데이터에 대한 포인터를 포함합니다.
비 리프 노드는 검색 과정을 안내하는 키를 포함합니다.
모든 리프 노드는 같은 수준에 있어 균형 잡힌 검색 시간을 보장합니다.

간단한 B+ 트리 구현

B+ 트리를 완전히 구현하는 것은 복잡하지만, 여기서는 간단한 Python 클래스를 제공하여 아이디어를 제공합니다:

class BPlusTree:
def __init__(self, order):
self.root = LeafNode()
self.order = order

class Node:
def __init__(self):
self.keys = []
self.children = []

class LeafNode(Node):
def __init__(self):
super().__init__()
self.next = None

class InternalNode(Node):
def __init__(self):
super().__init__()

# 더 많은 메서드가 삽입, 삭제, 검색 연산을 위해 구현될 것입니다.

이것은 단순한 골격입니다만, B+ 트리가 코드에서 어떻게 표현될 수 있는지 보여줍니다.

결론

그幺, 여러분! 우리는 데이터베이스 인덱싱의 세계를 여행했습니다. 세부적인 밀집 인덱스에서 효율적인 B+ 트리까지. 올바른 인덱스를 선택하는 것은 적절한 도구를 선택하는 것과 같습니다 - 특정 필요와 데이터 구조에 따라 다릅니다.

이 가이드가 여러분의 인덱싱 길을 밝혔기를 바랍니다. 계속 연습하고, 호기심을 가지고 있으면, 언제든지 데이터베이스를 최적화하는 프로가 될 수 있습니다. 누가 알겠는가, 어有一天你甚至可能会为那本“Python programming for pet rocks” 책에 인덱스를 만들 수도 있습니다. 다음 번에 만날 때까지, 행복하게 코딩하세요!

Credits: Image by storyset