Clustered vs NonClustered (index 개념)
이번 포스팅에서는 Database의 index 와 관련된 Clustered와 NonClustered의 개념을 알아보자.
인덱스(Index)란 ?
데이터베이스 분야에서 테이블에 대한 동작 속도를 높여주는 자료구조
Database에서 말하는 index는 일반적인 책에서 말하는 목차에 비유할 수 있다. 만약 책에서 특정 챕터를 찾아보고 싶다면, 책의 목차(index)를 찾고 목차에 적힌 페이지로 이동하면된다. index도 마찬가지이다. 데이터의 위치를 가리키는 지표와 같은 것이다. 따라서, 빠른 시간내에 원하는 자료를 찾을 수 있다는 장점이있다.
이러한 index에는 테이블에 있는 하나 이상의 열로 작성되는 키가 포함된다. 그리고 이 키값은 SQL SERVER에서 B-Tree 에 저장된다.(B-Tree는 키 값과 연결된 행을 빠르게 찾을 수 있는 자료구조이다.)
Database에서 index의 구조는 크게 Clustered 와 NonClustered로 나뉜다. 이제 이 두 가지 타입의 개념에 대해 살펴보자.
Clustered
Cluster : 군집
Clustered : 군집화
Clustered Index : 군집화 된 인덱스
클러스터 형 인덱스는 데이터가 테이블에 물리적으로 저장 되는 순서를 정의(설정)한다. 즉, 클러스터 형 인덱스는 특정 컬럼을 기준으로 데이터들을 정렬시킨다. 아래 테이블은 id가 클러스터 형 인덱스로 지정되었으며, id 값을 기준으로 데이터들이 정렬되어있는 것을 확인할 수 있다.
테이블 데이터는 오직 한 가지의 방법으로만 정렬되기 때문에 오직 테이블 당 하나의 클러스터 형 인덱스만 존재할 수 있다. 즉, 정렬 기준으로 오직 하나의 컬럼만을 선택할 수 있다.
Database에서 primary key의 제약조건(constraint)은 클러스터 된 인덱스를 자동으로 생성하기 때문에 우리가 일반적으로 테이블을 생성할 때 특정 컬럼에 primary key를 지정했다면, 자료가 자동으로 정렬되는 것이다.
primary key를 설정하지 않은 테이블에 무작위로 데이터를 insert하고, 테이블을 조회하면 뒤죽박죽인 테이블을 보게될 것이다.
그래서 왜 Clustered 인가 ?
위 테이블에 Name : 넬 , Birth : 1980 데이터를 ID : 2 에 추가한다면, 테이블의 상태는 아래와 같을 것이다.
이것이 바로 Clustered이다. 순서는 오직 하나의 컬럼으로 결정되기 때문에 중간에 새로운 데이터가 삽입된다면 이후의 모든 컬럼을 한 칸씩 이동시켜줘야한다. index가 군집화 되어있기 때문이다.
만약, id : 2 이후에 만개 혹은 그 이상의 데이터가 있다고 생각해보자. Insert 에 소모되는 비용이 어마어마할 것이다. 그렇기 때문에 Primary Key 값을 어떤 컬럼으로 선택하는가에 따라 Database의 성능이 좌우된다.
이처럼 Clustered index는 검색 속도를 향상시킨다는 장점이 있지만, 새로운 데이터를 삽입할 때는 많은 비용이 소모되는 단점 또한 존재한다.
Clustered 인덱스의 구조
Clustered 인덱스의 구조이다. Data Page 의 데이터들이 순차적으로 정렬되어있다. 그리고 Leaf level 과 DataPage가 동일한 구조를 갖는다.
어떤 경우에 생성해야할까?
- 테이블 데이터가 자주 업데이트 되지 않는 경우
- 항상 정렬 된 방식으로 데이터를 반환해야하는 경우
- 테이블은 정렬되어있기 때문에
ORDER BY절을 활용해 모든 테이블 데이터를 스캔하지 않고 원하는 데이터를 조회할 수 있다.
- 테이블은 정렬되어있기 때문에
- 읽기 작업이 월등히 많은 경우, 이때 매우 빠르다.
[참고] Clustered는 pk 값으로 자동 생성되는 것과 별개로 설정을 통해 테이블내에서 원하는대로 생성할 수 있다.
예를들어, 위 테이블을 Birth를 기준으로 Clustered 인덱스를 생성한다면 결과는 아래와 같다.
NonClustered
NonCluster : 비 군집
NonClustered : 비 군집화
NonClustered Index: 군집화되어 있지 않은 인덱스
논 클러스터 형 인덱스는 말 그대로 클러스터 형의 반대인 군집화 되어있지 않은 인덱스 타입이다. 그렇기 때문에 테이블에 저장 된 물리적인 순서에 따라 데이터를 정렬하지 않는다. 즉, 순서대로 정렬되어 있지 않다.
그리고 논 클러스터 형 인덱스는 테이블 데이터와 함께 테이블에 저장되는 것이 아니라 별도의 장소에 저장된다. 마치, 위 책에서 index 페이지를 따로 나눈것 처럼 말이다. 그뿐만 아니라 하나의 테이블에 여러개의 논 클러스터 형 인덱스를 설정할 수 있다.
논 클러스터 형의 예시는 아래와 같다. NonClustered 인덱스는 데이터의 행에 독립적이며, 인덱스 키 값과 데이터 행을 가리키는 포인터가 존재한다.
테이블의 ID 키 값과 포인터인 Address를 통해 실제 데이터에 접근한다.
ID : 4 에 해당하는 가수의 이름을 알고 싶다면, 120번지로 이동하고, Name을 확인하면 된다. 그림에서 볼 수 있듯이 Clustered와의 차이는 순차적으로 index가 정렬되었지 않다는 점이다.
Non-Clustered 인덱스의 구조
Non-Clustered 인덱스의 구조이다. Clustured 구조와는 다르게 Leaf Level과 Data Page가 구분된다. 그리고 Data Page의 데이터는 정렬 되어있지 않다.
어떤 경우에 생성해야할까?
where절이나Join절과 같이 조건문을 활용하여 테이블을 필터링 하고자할 때- 데이터가 자주 업데이트 될 때
- 특정 컬럼이 쿼리에서 자주사용 될 때
결론
| Clustered | Non-Clustered | |
|---|---|---|
| 항상 순서를 유지한다 | 순서와 상관 없다 | |
| 한 테이블당 하나만 존재한다 (테이블 인덱스) | 한 테이블에 여러개 생성할 수 있다 | |
| 범위 검색에 유리하다 (군집화!) | index를 저장할 추가적인 공간이 필요하다 | |
| 데이터가 많아 질수록 Insert 성능이 나빠진다 | Insert시 추가 작업 (인덱스 생성) 필요하다 |
- Clustered 인덱스는 테이블당 오직 한개만 존재한다. 반면에 Non-Clustered 형은 테이블 당 여러개의 인덱스를 생성할 수 있다.
- Clustered 인덱스는 오직 테이블을 정렬한다. 그러므로 별도의 공간을 필요로하지 않는다. Non-Clustered 인덱스는 저장되는 별도의 공간(약 10%)이 필요하다.
- Clustered 인덱스는 통상적으로 데이터를 찾는데 추가적인 스텝을 거치지 않기 때문에 Non-Clustered 인덱스보다 속도가 빠르다.
- Clustered 인덱스는 데이터를 삽입할 때, 모든 테이블에 존재하는 데이터들의 순서를 유지해야하므로 많은 비용이 발생한다. Non-Clustered는 별도의 공간에 인덱스를 생성해야하기 때문에 추가작업이 필요하다.
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