B*TREE 인덱스에서 고려해야 할 것 중 하나는 랜덤 액세스의 양이다.

인덱스가 적용된 DB에서 필요한 값을 찾을 때에는 가장 먼저 테이블을 조회하게 된다. 이러한 조회 과정에서 발생하는 I/O가 랜덤 액세스이기 때문에 B*TREE 인덱스를 사용할 때에는 랜덤 액세스의 양을 특히 신경써야 한다. 만약 랜덤 액세스의 양이 지나치게 많으면 B*TREE 인덱스를 이용하지 않는 게 좋다.

OR 조건

OR 조건은 <그림 2>처럼 조건이 추가될 때마다 처리 대상이 계속 확대된다. 그렇기 때문에 옵티마이저는 테이블 전체 스캔(Full Scan)을 수행하는 게 유리하다고 판단한다.

그러므로 OR 조건을 사용하는 많은 경우에 B*TREE 인덱스 대신 테이블 전체 스캔으로 수행된다. B*TREE 인덱스를 스캔하더라도 OR로 인해 처리 대상 범위가 증가해 랜덤 액세스가 크게 증가하게 된다.

AND 조건

AND 연산은 조건이 추가될 때마다 처리 대상 집합이 감소한다. AND 연산자가 계속 추가되고 해당 조건으로 구현된 B*TREE 인덱스가 존재한다면 옵티마이저는 해당 인덱스를 이용해 SQL을 수행하게 된다.

처리 대상 집합이 감소하면 인덱스를 스캔하는 양과 랜덤 액세스도 감소하게 된다. B*TREE 인덱스는 OR 연산자의 경우 비트맵(Bitmap) 인덱스에 비해 불리하다.

OR 연산을 B*TREE 인덱스로 처리해야 한다면 경우에 따라 IN을 사용한 SQL 튜닝을 통해 최적화할 수 있다. 이처럼 B*TREE 인덱스는 해당 인덱스로 구성되는 데이터의 전체 분포도에 중요하다.

B*TREE 인덱스에서 많은 데이터를 액세스한 후 테이블을 액세스해야 할 경우 B*TREE 인덱스를 이용하면 성능 저하가 발생한다.

비트맵 인덱스의 구성 및 엑세스 확인

비트맵 인덱스는 B*TREE 인덱스와 달리 비트맵, 즉 0 또는 1로 인덱스를 관리한다. 분포도가 낮은 컬럼에 적용할 때 효과를 기대할 수 있다.

비트맵 인덱스의 구성

분포도가 낮은 대표적인 예는 성별 컬럼이다. 성별 컬럼은 남자, 여자 둘 중 하나의 값만을 가진다. 이러한 컬럼을 분포도가 낮다고 말한다. 이런 컬럼은 B*TREE 인덱스보다는 비트맵 인덱스를 이용하는 게 액세스 성능 측면에서 더 유리하다.

• [그림 4] 이미지가 없네요

<그림 4>의 비트맵 인덱스를 살펴보자. 기본 구조는 B*TREE 인덱스와 유사하다. 루트 블록과 브랜치 블록은 B*TREE 인덱스와 동일하며 다른 부분은 리프 블록에 저장되는 인덱스 엔트리다.

B*TREE 인덱스는 < 인덱스 Key, ROWID>가 인덱스 엔트리에 저장됐지만 비트맵 인덱스는 해당 인덱스 컬럼에 대한 비트맵이 <그림 4>처럼 저장된다.

<그림 4> 비트맵 인덱스의 리프 블록을 확인해보면 컬럼 값 또는 Key, Start ROWID, End ROWID, 비트맵으로 구성돼 있다.

• - 컬럼 값 : 성별 컬럼이므로 남자, 여자 두 가지의 컬럼 값이 저장된다.
• - Start ROWID : 해당 테이블의 시작 ROWID
• - End ROWID : 해당 테이블의 마지막 ROWID
• - 비트맵 : 해당되는 데이터가 남자면 남자 비트맵에 1을, 여자 비트맵(Bitmap)에는 0을 부여한다.

비트맵 인덱스는 이처럼 해당 값을 비트맵으로 구성해 리프 블록을 생선한다. 비트맵 인덱스의 구조에 대해 좀 더 자세히 살펴보자.

• [그림 5]
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<그림 5>에서 이가혜라는 데이터는 여자이므로 남자 비트맵에는 0을 저장하고, 여자 비트맵에는 1을 저장한다. 그 결과, 남자 비트맵의 비트 값은 010111, 여자 비트맵의 비트 값은 101000이 된다.

남자 비트맵과 여자 비트맵을 서로 비교하면, 첫 번째 데이터는 여자이고, 두 번째 데이터는 남자다. 세 번째느 여자인 것을 확인할 수 있다. 그렇기 때문에 모든 비트맵을 조합하면 어떤 값을 저장하는지 알 수 있다.

비트맵 인덱스의 액세스

지금부터는 비트맵 인덱스를 이용한 데이터 액세스를 확인해보자.

• [리스트 1] SQL 예

•  SELECT 이름, 주소 
     FROM 고객
    WHERE 성별='여자';
  

<그림 5>의 고객 테이블은 대용량 테이블이며 성별에 비트맵 인덱스가 적용돼 있다고 가정하자. <리스트 1> SQL은 과연 어떤 과정을 거쳐 데이터에 액세스할까?

① 성별이 여자라는 조건을 설정했기 때문에 성별 비트맵 인덱스의 리프 블록의 비트맵 중 여자 비트맵을 액세스하게 된다.

② 1 단계에 의해 101000이라는 여자 비트맵(Bitmap)을 액세스한다.

③ 해당 비트맵만 추출하면 몇 번째 데이터가 여자인지를 알 수 있다. 이 케이스의 경우 해당 테이블의 첫 번째와 세 번째 데이터가 성별이 여자인 데이터다.

④ 해당 테이블의 Start ROWID와 End ROWID를 이용해 첫번째 데이터와 세번째 데이터의 ROWID를 생성한다.

⑤ 4 단계에서의 ROWID를 이용해 고객 테이블을 액세스함으로써 결과를 추출한다.

이러한 과정으로 비트맵 인덱스를 액세스해 데이터를 추출하게 된다.