[DB] DB에서 인덱스란 무엇인가 — 인덱스 스캔과 시퀀스 스캔

데이터베이스를 쓰다 보면 언젠가는 이런 말을 듣게 됩니다.

“이 쿼리는 인덱스를 안 타서 느려요”

인덱스는 성능 이야기에서 빠지지 않지만, 막상 설명하려고 하면 막연해지기 쉬운 개념이기도 합니다. 이 글에서는 인덱스를 단순한 최적화 기법이 아니라, 데이터를 어떻게 탐색할 것인가에 대한 전략으로 풀어보려 합니다.

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데이터베이스는 기본적으로 ‘줄 세워진 데이터’다

테이블은 개념적으로는 행의 집합이지만, 물리적으로는 디스크 위에 연속적으로 저장된 데이터에 가깝습니다.

[ row1 ][ row2 ][ row3 ][ row4 ] ...

 

이 상태에서 특정 조건을 만족하는 데이터를 찾는 가장 단순한 방법은 처음부터 끝까지 하나씩 확인하는 것입니다. 이것이 바로 시퀀스 스캔(Sequential Scan) 입니다.

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시퀀스 스캔이란 무엇인가

시퀀스 스캔은 말 그대로 테이블의 첫 행부터 마지막 행까지 순서대로 읽는 방식입니다.

• 조건에 맞든 안 맞든 모든 행을 확인
• 구현이 단순하고 예측 가능
• 데이터가 적을 때는 오히려 빠를 수 있음

그래서 시퀀스 스캔은 “느린 방식”이라기보다는 가장 기본적인 탐색 방식이라고 보는 편이 정확합니다.

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그렇다면 인덱스는 왜 필요한가

데이터가 많아질수록 시퀀스 스캔의 비용은 기하급수적으로 증가합니다. 이때 등장하는 것이 인덱스입니다.

인덱스를 한 문장으로 정의하면 이렇습니다.

인덱스는 테이블의 일부 컬럼을 기준으로 만든 별도의 정렬된 자료구조다

책의 맨 뒤에 있는 색인과 비교하면 이해가 쉽습니다. 책 전체를 처음부터 읽지 않고도 원하는 내용을 빠르게 찾을 수 있는 이유는, 이미 정렬된 목록이 있기 때문입니다.

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인덱스 스캔은 어떻게 동작하는가

인덱스가 존재하면 데이터베이스는 다음과 같은 순서로 동작합니다.

1. 인덱스에서 조건에 맞는 값의 위치를 찾고
2. 그 위치가 가리키는 실제 테이블의 행으로 이동
3. 필요한 데이터를 읽어온다

이 방식이 바로 인덱스 스캔(Index Scan) 입니다.

여기서 중요한 점은, 인덱스는 데이터를 직접 담고 있지 않고 데이터의 위치에 대한 정보를 담고 있다는 사실입니다.

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인덱스 스캔이 항상 빠를까

직관적으로는 인덱스를 쓰는 것이 항상 빠를 것 같지만, 실제로는 그렇지 않습니다.

• 조건에 해당하는 행이 너무 많을 때
• 테이블의 대부분을 읽어야 할 때
• 인덱스를 거쳐 테이블을 계속 오가는 비용이 클 때

이런 경우에는 오히려 시퀀스 스캔이 더 효율적일 수 있습니다. 그래서 데이터베이스는 항상 옵티마이저를 통해 어떤 스캔 방식을 쓸지 결정합니다.

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인덱스 스캔 vs 시퀀스 스캔의 관점 차이

두 스캔 방식의 차이는 속도 이전에 탐색 철학의 차이입니다.

• 시퀀스 스캔 → “전부 보고 고른다”
• 인덱스 스캔 → “필요한 것만 찾아간다”

데이터가 작을 때는 전부 보는 것이 합리적이고, 데이터가 클수록 찾아가는 전략이 빛을 발합니다.

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인덱스도 비용이다

인덱스는 공짜가 아닙니다.

• 저장 공간을 추가로 사용하고
• INSERT, UPDATE, DELETE 시 인덱스도 함께 수정해야 합니다

즉, 인덱스는 읽기 성능을 얻는 대신 쓰기 비용을 지불하는 구조입니다. 그래서 무작정 많이 만드는 것은 오히려 성능을 해칠 수 있습니다.

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마무리하며

인덱스는 단순한 튜닝 기법이 아니라, 데이터베이스가 데이터를 바라보는 방식 그 자체입니다.

• 시퀀스 스캔은 기본값이고
• 인덱스 스캔은 선택지이며
• 어떤 선택이 옳은지는 데이터의 크기와 분포에 달려 있습니다

이 관점을 이해하면, 실행 계획(EXPLAIN)을 볼 때도 결과가 단순한 숫자가 아니라 의사결정의 흔적으로 보이기 시작합니다.