데이터베이스의 B-tree 인덱스는 검색을 어떻게 돕고, 모든 열에 인덱스를 만들면 안 되는 이유는 무엇인가요?

B-tree 인덱스는 키를 정렬된 구조로 관리해 동등 조건이나 범위 조건에 맞는 위치를 찾는 데 도움을 줍니다. 하지만 별도의 저장 공간이 필요하고 데이터 변경 시 인덱스도 관리해야 합니다. 조회 조건과 데이터 분포에 따라 이득이 달라져 모든 열에 만드는 것이 최선은 아닙니다.

필요한 범위를 좁히기

상품 가격이 30 이상 40 미만인 행을 찾는다고 가정해 보겠습니다. 테이블을 전부 살펴보는 대신 가격 인덱스에서 시작 위치를 찾고, 조건 범위를 따라가며 후보를 모을 수 있습니다. 그림에서는 이 과정을 사서가 정렬된 찾아보기로 원하는 서가를 찾는 장면에 비유했습니다.

책의 찾아보기는 인덱스에, 서가의 파일은 데이터 행에 대응하는 비유입니다. 가격 30·35·39는 조건에 맞는 예시이며, 실제 B-tree 노드나 저장 순서를 그린 것은 아닙니다.

읽기가 빨라져도 쓰기는 더 일할 수 있어요

행을 추가하거나 인덱스 키를 바꾸면 인덱스 구조에도 반영해야 합니다. 따라서 읽기 성능만 보고 인덱스를 늘리면 저장 공간과 쓰기 비용이 커질 수 있습니다. 인덱스를 통해 행 위치를 찾은 뒤 실제 테이블을 읽는 비용도 고려해야 합니다.

인덱스가 있어도 사용하지 않을 수 있어요

조건에 맞는 행이 테이블 대부분이라면 순차 스캔이 더 유리할 수 있습니다. 실제 쿼리 계획과 실행 시간을 확인해야 합니다. PostgreSQL의 B-tree는 동등·범위 비교에 활용되며, 모든 종류의 검색을 하나의 인덱스로 해결하지는 않습니다.

참고 자료

• PostgreSQL — Index Types: B-Tree