인덱스를 구현하기 위해서는 다양한 자료구조를 사용할 수 있으며 가장 대표적인 해시테이블과 B+Tree가 있다
해시 테이블
해시테이블은 (key, value)로 데이터를 저장하는 자료구조 중 하나로 빠른 데이터 검색이 필요할 때 유용하다.
해시 테이블은 key 값을 이용한 고유한 인덱스를 생성하여 그 인덱스에서 저장된 값을 꺼내오는 구조이다.
해시 테이블 기반의 DB 인덱스는 (데이터=컬럼의 값, 데이터의 위치)를 (Key, Value)로 사용하여 컬럼의 값으로 생성된 해시를 통해 인덱스를 구현하였다. 해시 테이블의 시간복잡도는 O(1)이며 매우 빠른 검색을 지원한다.
하지만 DB 인덱스에서 해시 테이블이 사용되는 경우는 제한적인데, 그러한 이유는 해시가 등호(=) 연산에만 특화되었기 때문이다. 해시 함수는 값이 1이라도 달라지면 완전히 다른 해시 값을 생성하는데, 이러한 특성에 의해 부등호 연산(>, <)이 자주 사용되는 데이터베이스 검색을 위해서는 해시 테이블이 적합하지 않다.
즉, 예를 들면 "나는"으로 시작하는 모든 데이터를 검색하기 위한 쿼리문은 인덱스의 혜택을 전혀 받지 못하게 된다. 이러한 이유로 데이터베이스의 인덱스에서는 B+Tree가 일반적으로 사용된다.
B+Tree
B+Tree는 DB의 인덱스를 위해 자식 노드가 2개 이상인 B-Tree를 개선시킨 자료구조이다. B+Tree는 모든 노드에 데이터(Value)를 저장했던 BTree와 다른 특성을 가지고 있다.
리프노드(데이터노드)만 인덱스와 함께 데이터(Value)를 가지고 있고, 나머지 노드(인덱스노드)들은 데이터를 위한 인덱스(Key)만을 갖는다.
리프노드들은 LinkedList로 연결되어 있다.
데이터 노드 크기는 인덱스 노드의 크기와 같지 않아도 된다.
데이터베이스의 인덱스 컬럼은 부등호를 이용한 순차 검색 연산이 자주 발생될 수 있다. 이러한 이유로 BTree의 리프노드들을 LinkedList로 연결하여 순차검색을 용이하게 하는 등 BTree를 인덱스에 맞게 최적화하였다. (물론 Best Case에 대해 리프노드까지 가지 않아도 탐색할 수 있는 BTree에 비해 무조건 리프노드까지 가야한다는 단점도 있다.)
이러한 이유로 비록 B+Tree는 O(log2n
) 의 시간복잡도를 갖지만 해시테이블보다 인덱싱에 더욱 적합한 자료구조가 되었다.
InnoDB에서의 B+Tree는 일반적인 구조보다 더욱 복잡하게 구현이 되었다. InnoDB에서는 같은 레벨의 노드들끼리는 Linked List가 아닌 Double Linked List로 연결되었으며, 자식 노드들은 Single Linked List로 연결되어 있다.