💾[Database] Clustered Index(클러스터형 인덱스)는 무엇일까요?

📌 Intro.

• ↘︎ 클러스터형 인덱스(Clustered Index)는 데이터베이스 테이블의 데이터가 물리적으로 정렬된 상태로 저장되는 인덱스임.
  • ↘︎ 즉, 테이블의 데이터 행(Row)이 특정 기준(열, Column)에 따라 정렬되며, 인덱스는 그 기준에 따라 테이블의 물리적 순서를 유지함.

✅1️⃣ Clustered Index의 핵심 개념.

1️⃣ 물리적 정렬(Physical Order).

• ↘︎ 클러스터형 인덱스(Clustered Index)는 테이블의 데이터가 인덱스 키 값에 따라 물리적으로 정렬됨.
• ↘︎ 한 테이블에 단 하나의 클러스터형 인덱스(Clustered Index)만 생성할 수 있음.
  • ↘︎ 데이터의 물리적 순서는 하나의 기준으로만 정렬 가능.

2️⃣ 기본 키(Primary Key)와의 관계.

• ↘︎ 대부분의 데이터베이스 시스템에서 Primary Key(기본 키)를 설정하면 자동으로 클러스터형 인덱스(Clustered Index)가 생성됨.
  • ↘︎ 예를 들어, id가 Primary Key로 설정된 경우, 테이블은 id 순서대로 정렬됩니다.

3️⃣ 데이터 페이지(Data Pages)

• ↘︎ 클러스터형 인덱스(Clustered Index)는 데이터 페이지 자체가 인덱스의 일부가 됨.
  • 따라서 클러스터형 인덱스(Clustered Index)를 사용하면 데이터에 직접 접근할 수 있어 검색 속도가 빠름.

4️⃣ Non-Clustered Index (비클러스터형 인덱스)와의 차이

• ↘︎ 클러스터형 인덱스(Clusterd Index) : 실제 데이터가 인덱스 키 순서대로 정렬되어 저장됩니다.
• ↘︎ 비클러스터형 인덱스(Non-Clustered Index) : 데이터는 정렬되지 않으며, 인덱스는 데이터의 위치를 가리키는 포인터를 포함합니다.

✅2️⃣ 클러스터형 인덱스의 장단점.

👍 장점.

1️⃣ 빠른 검색 기능.

• ↘︎ 인덱스 키 값으로 직접 정렬된 데이터를 빠르게 조회할 수 있음.

2️⃣ 범위 검색 최적화.

• ↘︎ BETWEEN, ORDER BY, GROUP BY 같은 범위 기반 쿼리에 유리함.

3️⃣ 데이터 접근 비용 절감.

• ↘︎ 데이터 페이지 자체가 인덱스의 일부이므로 추가 포인터가 필요 없음.

👎 단점.

1️⃣ 데이터 삽입/삭제 성능 저하.

• ↘︎ 인덱스 순서에 따라 데이터가 정렬되므로 삽입/삭제 시 오버헤드가 발생할 수 있음.

2️⃣ 리빌드 비용.

• ↘︎ 클러스터형 인덱스(Clustered Index)가 자주 변경되면 인덱스를 재구성해야 할 수도 있음.

3️⃣ 한 개만 생성 가능.

• ↘︎ 테이블당 하나의 클러스터형 인덱스(Clustered Index)만 생성할 수 있음.

✅3️⃣ 언제 사용해야 할까?

1️⃣ 자주 조회되는 테이블.

• ↘︎ 조회 쿼리가 빈번하게 실행될 경우 클러스터형 인덱스를 사용.

2️⃣ 범위 검색이 많은 경우.

• ↘︎ BETWEEN, >, < 와 같은 범위 검색을 자주 사용한다면 유리함.

3️⃣ 정렬된 결과가 자주 필요한 경우.

• ↘︎ ORDER BY 절이 자주 사용되는 경우 효과적임.

✅4️⃣ 비교: Clustered Index vs Non-Clustered Index

🚀 정리.

• ↘︎ 클러스터형 인덱스(Clustered Index)는 테이블의 데이터를 특정 키 기준으로 물리적으로 정렬하여 저장하는 인덱스입니다.
  • ↘︎ 주로 Primary Key에 의해 생성되며, 빠른 검색 및 범위 조회에 유리합니다.
  • ↘︎ 하지만 삽입/삭제 시 성능 저하가 발생할 수 있고, 하나의 테이블에는 하나의 클러스터형 인덱스만 존재할 수 있습니다.

🎯 핵심 포인트:

• ↘︎ 물리적 정렬이 핵심
• ↘︎ Primary Key가 기본적으로 Clustered Index
• ↘︎ 조회 최적화에 유리, 삽입/삭제 비용은 증가

🙌 데이터베이스 설계 시 테이블의 특성과 쿼리 패턴을 고려하여 클러스터형 인덱스를 적절히 활용해야 함.