인덱스 최적화 기법은 데이터베이스마다 조금씩 다르지만 기본적인 골조는 똑같다. MongoDB를 기반으로 인덱스 최적화 기법에 대해 알아보자.

1. 인덱스는 비용이다.

인덱스는 두 번 탐색하도록 강요합니다. 인덱스 리스트 → 컬렉션 순으로 탐색하기 때문이며, 관련 읽기 비용이 들게 된다.

또한, 컬렉션이 수정되었을 때 인덱스도 수정되어야 합니다. 마치 책의 본문이 수정되었을 때 목차나 찾아보기도 수정해야 하듯이 말이다. 이 때 B-Tree 의 높이를 균형 있게 조절하는 비용도 들고, 데이터를 효율적으로 조회할 수 있도록 분산시키는 비용도 들게 된다.

그렇기 때문에 쿼리에 있는 필드에 인덱스를 무작정 다 설정하는 것은 답이 아니다. 또한 컬렉션에서 가져와야 하는 양이 많을수록 인덱스를 사용하는 것은 비효율적이다.

2. 항상 테스팅하라.

인덱스 최적화 기법은 서비스 특징에 따라 달라진다. 서비스에서 사용하는 객체의 깊이, 테이블의 양 등이 다르기 때문이다. explain() 함수를 통해 인덱스를 만들고 쿼리를 보낸 이후에 테스팅을 하며 걸리는 시간을 최소화해야 한다. 참고로 MySQL에서는 다음과 같은 코드로 테스팅을 수행한다.

EXPLAIN
SELECT * FROM t1
JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1

3. 복합 인덱스는 같음, 정렬, 다중 값, 카디널리티 순이다.

보통 여러 필드를 기반으로 조회할 때 복합 인덱스를 생성하는데, 이 인덱스를 생성할 때는 순서가 있고 생성 순서에 따라 인덱스 성능이 달라진다. 같음, 정렬, 다중 값, 카디널리티 순으로 생성해야 한다.

• 어떠한 값과 같음을 비교하는 == 이나 equal 이라는 쿼리가 있다면 제일 먼저 인덱스로 설정한다.
• 정렬에 쓰는 필터라면 그 다음 인덱스로 설정한다.
• 다중 값을 출력해야 하는 필드, 즉 쿼리 자체가 > 이거나 < 등 많은 값을 출력해야 하는 쿼리에 쓰는 필드라면 나중에 인덱스를 생성해야 한다.
• 유니크한 값의 정도를 카디널리티라고 한다. 이 카디널리티가 높은 순서를 기반으로 인덱스를 생성해야 한다. 예를 들어 age 와 email이 있다고 한다면 email이 훨씬 더 카디널티가 높다. 그러므로 email이라는 필드에 대한 인덱스를 먼저 생성해야 한다.