[DB 인덱스 개념 정리] B+Tree, 클러스터드 인덱스, 카디널리티, 커버링 인덱스, 디스크와 메모리

인덱스를 이해하려면 B+Tree 구조, 디스크와 메모리 차이, 카디널리티, 커버링 인덱스 등의 개념이 반드시 필요하다.
이번 포스팅은 "인덱스가 실제 데이터를 저장하지 않고 PK만 저장한다는 말의 진짜 의미"부터 시작해 하나씩 차근히 정리해보려 한다.

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1. 디스크 vs 메모리 – 왜 이걸 알아야 할까?

DB 성능을 이해하려면 가장 먼저 디스크와 메모리의 차이를 이해해야 한다.

항목 메모리(RAM) 디스크(HDD/SSD)

역할	계산 중인 데이터를 임시 저장	데이터를 영구 보관
속도	매우 빠름 (나노~마이크로초)	상대적으로 느림 (밀리초)
전원 종료 시	모두 사라짐	그대로 유지됨
DB에서	쿼리 캐시, 버퍼 풀	실제 테이블/인덱스 파일 저장

📌 즉, 디스크 접근은 느리기 때문에 최대한 적게 하도록 하는 게 쿼리 최적화의 핵심!

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2. 비트리(B-Tree)와 B+Tree

✅ B-Tree란?

정렬된 데이터를 빠르게 탐색할 수 있도록 고안된 균형 잡힌 트리 구조
중간 값을 기준으로 계속 범위를 좁혀나가며 원하는 데이터를 찾는다.

✅ B+Tree는 뭐가 달라?

구분	B-Tree	B+Tree
데이터 저장 위치	내부 + 리프 노드	리프 노드에만 저장
리프 노드	연결 안 됨	리프끼리 연결됨 (범위 조회 빠름)
InnoDB에서 사용?	❌	✅ (MySQL InnoDB는 B+Tree 사용)

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3. 클러스터드 인덱스 vs 보조 인덱스

✅ 클러스터드 인덱스 (Clustered Index)

• PK(Primary Key) 기준으로 테이블 자체가 정렬되어 저장됨
• 인덱스를 타면 곧바로 실제 데이터 행에 접근 가능

SELECT * FROM product WHERE id = 10;

id가 PK라면 인덱스로 바로 데이터 찾아감

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✅ 보조 인덱스 (Secondary Index)

• name, email 등 PK 외 컬럼에 대한 인덱스
• 인덱스에는 컬럼 값 + PK만 저장됨
• 값을 찾은 후 PK로 다시 본 테이블에서 데이터 조회 (row lookup)

SELECT price FROM product WHERE name = 'Shirt';

name 인덱스 → id(PK) 조회 → 다시 본 테이블에서 가격 조회

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4. 카디널리티(Cardinality)

특정 컬럼에 서로 다른 값이 얼마나 다양한가?

예시	카디널리티
성별 (남/여)	낮음
사용자 ID (모두 다름)	높음

 

✅ 카디널리티가 높을수록 인덱스 효율이 좋다.

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5. 커버링 인덱스(Covering Index)

SELECT 대상의 모든 컬럼이 인덱스에 포함되어 있을 때
→ 테이블 접근 없이 인덱스에서 바로 조회 가능

-- 모든 컬럼이 인덱스에 포함됨
CREATE INDEX idx_product_name_price ON product(name, price);

SELECT price FROM product WHERE name = 'Shirt';

✅ 테이블 접근 안 해도 되므로 조회 성능 매우 좋음
❌ SELECT *처럼 모든 컬럼 다 조회하면 커버링 인덱스 적용 불가

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6. 리터럴(Literal)

쿼리 안에서 고정된 값 그 자체

WHERE price > 1000        -- ✅ 1000은 리터럴
WHERE name = 'Shirt'      -- ✅ 'Shirt'도 리터럴

❌ 연산이 컬럼 쪽에 들어가면 인덱스 못 쓴다

WHERE price * 2 > 2000    -- ❌ price 컬럼을 가공하면 인덱스 미적용

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7. 트레이드오프(Trade-off)

어떤 걸 얻으면 다른 걸 포기해야 하는 구조

예시:

선택	장점	단점
정규화	중복 제거, 정합성↑	조회 쿼리 복잡, JOIN 많아짐
반정규화	조회 빠름	데이터 중복, UPDATE 복잡

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🔚 마무리 정리

• 디스크는 느리니까 인덱스를 잘 만들어서 접근 횟수를 줄여야 한다.
• 인덱스는 B+Tree 구조로 만들어져 있고,
• 보조 인덱스는 실제 데이터를 갖고 있지 않고 PK만 갖는다.
• 카디널리티, 커버링 인덱스, 리터럴 위치, 트레이드오프 모두 인덱스 성능에 직결되는 개념이다.

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