오늘은 인덱스의 종류인 클러스터 인덱스, 넌 클러스터 인덱스에 대해 정리해보겠습니다. 

일단 인덱스란 데이터를 빠르게 검색할 수 있게 해주는 객체입니다. 컬럼을 정렬한 후에 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 책으로 비유하자면 색인을 의미합니다.

인덱스를 생성하면 무조건 데이터를 빠르게 검색할 수 있을까요? 대답은 노! 그건 아닙니다. 인덱스를 무작정 생성한다고 좋은 방법은 아닙니다. 인덱스를 생성하면 인덱스를 위한 디스크 공간이 필요하고, 인덱스를 가진 테이블에 DML 작업을 할 경우 더 많은 비용과 시간이 필요합니다. 때문에 인덱스를 생성 시 해당 테이블의 요도를 정확하게 파악한 후에 상황에 맞게 적절한 칼럼으로 Clustered Index와 Non Clustered Index를 구성해야 합니다.

인덱스의 종류

1. 클러스터형 인덱스(Clustered Index)
2. 넌 클러스터형 인덱스(Nonclustered Index)

클러스터 인덱스

• 테이블당 1개씩만 허용된다.
• 물리적으로 행을 재배열한다.
• PK설정 시 그 칼럼은 자동으로 클러스터드 인덱스가 만들어진다.
• 인덱스 자체의 리프 페이지가 곧 데이터이다. 즉 테이블 자체가 인덱스이다. (따로 인덱스 페이지를 만들지 않는다.)
• 데이터 입력, 수정, 삭제 시 항상 정렬 상태를 유지한다.
• 비 클러스형 인덱스보다 검색 속도는 더 빠르다. 하지만 데이터의 입력. 수정, 삭제는 느리다.
• 30% 이내에서 사용해야 좋은 선택도를 가진다.

넌 클러스터 인덱스

• 테이블당 약 240개의 인덱스를 만들 수 있다.
• 인덱스 페이지는 로그파일에 저장된다.
• 레코드의 원본은 정렬되지 않고, 인덱스 페이지만 정렬된다.
• 인덱스 자체의 리프 페이지는 데이터가 아니라 데이터가 위치하는 포인터(RID)이기 때문에 클러스터형보다 검색 속도는 더 느리지만 데이터의 입력, 수정, 삭제는 더 빠르다.
• 인덱스를 생성할 때 데이터 페이지는 그냥 둔 상태에서 별도의 인덱스 페이지를 따로 만들기 때문에 용량을 더 차지한다
• 3% 이내에서 사용해야 좋은 선택도를 가진다.

쉽게 책에 비유하자면 클러스터 인덱스는 페이지를 알기 때문에 바로 그 페이지를 펴는 것이고, 넌 클러스터 인덱스는 뒤에 목차에서 찾고자 하는 내용의 페이지를 찾고 그 페이지로 이동하는 것과 같습니다. 테이블 스캔은 처음부터 한 장씩 넘기면서 내용을 찾는 것과 같습니다.

다음은 클러스터 인덱스와 넌크러스터 인덱스의 구성 방식을 그림으로 살펴보겠습니다.

클러스터 인덱스

클러스트형 인덱스를 구성하려면 행 데이터를 해당 열로 정렬한 후에 루트 페이지를 만들게 됩니다. 즉 데이터 페이지는 리프 노드와 같은 것을 확인할 수 있습니다.

넌 클러스터 인덱스

넌 클러스트형 인덱스는 데이터 페이지를 건들지 않고 , 별도의 장소에 인덱스 페이지를 생성합니다. 우선 인덱스 페이지의 리프 페이지에 인덱스로 구성한 열을 정렬하고 데이터 위치 포인터를 생성합니다. 데이터의 위치 포인트는 클러스터형 인덱스와 달리 '페이지 번호 + #오프셋'이 기록되어 바로 데이터 위치를 가리킵니다. indexTest2로 예를 들면 102번 페이지의 두 번째(#2)에 데이터가 있다고 기록하게 됩니다. 그러므로 이 데이터 위치 포인터는 데이터가 위치한 고유한 값이 됩니다.

결론

클러스터 인덱스는 데이터 위치를 바로 알기 때문에 그 데이터로 바로 접근할 수 있고, 넌 클러스터 인덱스는 인덱스 페이지를 한번 거쳐서 데이터에 접근하는 방식이다.

- 참고 - 

RID란? 데이터 위치 포인터를 RID(Row ID) 라 부릅니다. 실제로는 해당하는 행의 '파일 그룹 번호-데이터 페이지 번호-행의 순번(데이터 페이지 오프셋)'으로 구성되는 포인팅 정보입니다.