[MySQL] 스토리지 엔진 종류, B-Tree 인덱스

MySQL 스토리지 엔진 종류

MySQL은 다양한 스토리지 엔진을 제공하여 다른 요구 사항과 환경에 맞게 데이터 저장 방식을 선택할 수 있게 함.

이러한 스토리지 엔진 각각은 특정 성능, 기능 및 사용 사례에 최적화되어 있음.

 

1. InnoDB

InnoDB는 MySQL의 기본 스토리지 엔진으로, 트랜잭션을 지원하며 롤백과 복구 기능을 제공하여 신뢰성을 보장함.

ACID(원자성, 일관성, 격리성, 지속성)을 완벽히 지원하며, 행 수준의 잠금과 외래 키 제약 조건을 지원함.

대부분의 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 시스템에 적합한 엔진임.

 

2. MyISAM

이전의 기본 스토리지 엔진이었던 MyISAM은 빠른 읽기 작업과 전체 테이블 잠금을 특징으로 함.

MyISAM은 트랜잭션이나 외래 키를 지원하지 않으며, 주로 읽기가 많은 웹사이트나 데이터 웨어하우스에서 사용됨.

크래시 복구를 지원하지 않기 때문에, 정전이나 시스템 오류 후 데이터 손상될 수 있음.

3. NDB Cluster (MySQL Cluster)

NDB는 네트워크 데이터베이스를 의미함.

고가용성과 분산 처리를 지원하는 스토리지 엔진임.

특히, 실시간 데이터베이스 시스템이나 통신 산업에서 요구하는 대규모 데이터베이스 애플리케이션에 적합함.

데이터를 메모리에 저장하여 빠른 읽기와 쓰기를 가능하게 하며, 자동 샤딩으로 데이터를 여러 노드에 분산시킬 수 있음.

 

4. Memory (HEAP)

Memory 엔진은 모든 데이터를 RAM에 저장함.

이는 매우 빠른 액세스를 제공하지만, 서버가 중단되면 데이터가 소실됨.

주로 임시 테이블이나 캐싱에 사용됨.

또한, Memory 엔진은 트랜잭션을 지원하지 않음.

 

5. Archive

Archive 스토리지 엔진은 데이터 압축을 지원하여 디스크 공간을 최소화함.

로그 데이터나 이력 데이터와 같이 한 번 쓰고 주로 읽기만 수행되는 데이터에 적합함.

Archive 행 수준 잠금을 지원하며, 트랜잭션은 지원하지 않음.

 

6. CSV
CSV 스토리지 엔진은 데이터를 CSV 파일 형식으로 저장함.

이를 통해 데이터베이스 파일을 다른 애플리케이션과 쉽게 공유할 수 있음.

외부에서 파일을 직접 수정할 수 있음.

주로 데이터 교환 목적으로 사용됨.

 

7. Blackhole
Blackhole 스토리지 엔진은 쓰기 작업은 받아들이지만 실제로 데이터를 저장하지 않음.

이는 주로 복제 환경에서 복제 로그를 생성할 때 유용함.

쓰기 작업을 다른 MySQL 서버로 전송하는 데 사용될 수 있음.

 

MySQL 스토리지 엔진 종류 정리

각 스토리지 엔진은 특정 작업과 환경에 최적화되어 있음.

사용할 스토리지 엔진을 선택할 때는 애플리케이션의 요구사항과 성능 기준을 고려해야 함.

 

MySQL B-Tree 인덱스

MySQL에서 B-Tree 인덱스는 가장 일반적으로 사용되는 인덱스 유형 중 하나임.

이 구조는 데이터의 효율적인 검색, 삽입, 삭제 및 수정을 가능하게 하며, 특히 균형 잡힌 검색 시간을 제공하는 것이 특징임.

B-Tree 인덱스는 다수의 데이터베이스 시스템에서 사용되는 핵심 구성요소로, 그 이해는 데이터베이스 성능 최적화에 중요한 역할을 함.

 

B-Tree 기본 구조

B-Tree는 자기 균형 이진 탐색 트리의 일종임.

데이터를 노드로 구성된 여러 레벨에 걸쳐 저장함.

각 노드는 여러 키를 가질 수 있으며, 키 사이에는 포인터가 존재하여 자식 노드를 가리킴.

B-Tree의 특징은 모든 리프 노드(트리의 가장 하단에 위치한 노드)가 같은 깊이에 위치함.

이로 인해 모든 데이터는 동일한 수의 접근을 통해 검색될 수 있음.

 

B-Tree 인덱스의 특징

1. 효율성

B-Tree 인덱스는 키 값의 삽입, 삭제 및 검색 작업을 로그 시간(O(log n))에 수행할 수 있음.

대량의 데이터 관리에 적합함.

 

2. 순서 유지

B-Tree는 키를 정렬된 상태로 유지함.

이는 범위 검색과 정렬된 데이터의 빠른 순회를 가능하게 함.

 

3. 페이지 블록

B-Tree는 데이터를 디스크의 페이지 또는 블록 단위로 저장함.

이는 디스크 I/O를 최소화하고, 캐싱과 버퍼링 전략을 효율적으로 사용할 수 있게 함.

 

B-Tree 동작 방식

1. 삽입

새로운 키는 적절한 위치에 삽입됨.

만약 노드의 키가 최대 크기를 초과하면, 노드는 두 개로 분할됨.

중간 키는 부모 노드로 올라감.

 

2. 삭제

키를 삭제할 때, B-Tree는 트리의 균형을 유지하기 위해 노드 병합 또는 재배분을 수행할 수 있음.

 

3. 검색

키 값에 따라 트리를 탐색하며, 각 노드에서는 이진 검색을 사용하여 효율적으로 원하는 키를 찾음.

 

B-Tree 와 MySQL

MySQL에서는 주로 InnoDB 스토리지 엔진이 B-Tree 인덱스를 사용함.

InnoDB는 각 테이블의 기본 키에 대해 자동으로 B-Tree 인덱스를 생성함.

이 인덱스는 테이블의 클러스터형 인덱스로 사용됨.

추가적으로, 사용자가 지정한 모든 보조 인덱스 역시 B-Tree 구조를 사용하여 구성됨.

 

B-Tree 최적화

B-Tree 인덱스의 성능은 크게 사용 패턴과 인덱스 설계에 의존함.

인덱스를 올바르게 설계하고 유지 관리하는 것은 쿼리 성능을 최적화하는 데 매우 중요함.

인덱스의 선택과 인덱스 컬럼의 순서, 그리고 쿼리 조건과의 일치 여부가 전체 성능에 큰 영향을 미침.

 

B-Tree 정리

B-Tree 인덱스는 MySQL에서 데이터 관리 및 쿼리 성능 향상을 위한 핵심 기술임.

이를 효과적으로 활용하기 위해서는 인덱스의 구조와 원리를 이해하고, 적절한 쿼리 최적화 전략을 적용할 필요가 있음.