인덱스

원하는 행을 빨리 찾는 길. 디스크에서 데이터를 읽는 I/O(Input/Output, 입출력)를 줄이려고 만든다. 기본은 B-Tree 구조이고, 행을 PK(Primary Key, 기본 키) 순서로 저장하는 클러스터링 인덱스(clustered index), 중복을 막는 유니크 인덱스(unique index), 테이블 사이 참조를 지키는 외래 키(foreign key)가 실무와 면접의 단골이다.

학습 순서

1. 디스크 I/O와 인덱스 — 랜덤 I/O(random I/O)를 줄이는 게 인덱스의 존재 이유 (면접 비중: 중간)
2. B-Tree 구조와 키 변경 — 균형 트리 구조와 분할·병합 (면접 비중: 높음)
3. B-Tree 활용 — 다중 칼럼·정렬·스캔 효율 (면접 비중: 높음)
4. 클러스터링 인덱스 — PK 순서대로 데이터 저장 (면접 비중: 높음)
5. 유니크 인덱스 — 중복 금지 + 세컨더리 특성 (면접 비중: 중간)
6. 외래키와 잠금 대기 — 참조 무결성(referential integrity)과 대기 장면 (면접 비중: 중간)
7. 특수 인덱스 — R-Tree·전문 검색(full-text search)·함수·멀티 밸류 인덱스(multi-valued index) (면접 비중: 낮음)