B-Tree 인덱스

B-Tree

자식 2개 만을 갖는 이진 트리를 확장하여 N개의 자식을 가질 수 있도록 고안된 것입니다. 좌우 자식 간의 균형이 맞지 않을 경우에는 매우 비효율적이라, 항상 균형을 맞춘다는 의미에서 Balanced Tree 라고 불립니다.

최상위에 단 하나의 노드 만이 존재하는데, 이를 루트 노트라고 합니다. 중간 노드를 브랜치 노드, 최하위 노드를 리프 노드라고 합니다.

각 노드가 키를 오름차순으로 포함하도록 데이터를 저장합니다. 이러한 각 키에는 다른 두 개의 하위 노드에 대한 두 개의 참조가 있습니다. 왼쪽 자식 노드 키는 현재 키보다 작고 오른쪽 자식 노드 키는 현재 키보다 큽니다.

 

페이지

디스크와 메모리에 데이터를 읽고 쓰는 최소 작업 단위입니다. 일반적으로 인덱스를 포함해 PK와 테이블 등은 모두 페이지 단위로 관리됩니다. 만약 쿼리를 통해 1개의 레코드를 읽고 싶더라도 하나의 블록을 읽어야 하는 것입니다.

 

B-Tree 인덱스

가장 일반적인 인덱스로 B-Tree 구조를 사용합니다. 특수한 경우가 아니라면 대부분 B-Tree 인덱스를 사용하면 됩니다.

인덱스는 페이지 단위로 저장되며, 인덱스 키를 바탕으로 항상 정렬된 상태를 유지합니다. 정렬된 인덱스 키를 따라서 리프 노드에 도달하면 (Index key, PK)쌍으로 저장되어 있습니다.

위의 예시는 리프노드를 제외한 나머지 노드를 표시한 B-Tree 입니다. 이름을 인덱스로 할 경우 PK 값이 아닌 이름으로 정렬되어 노드가 저장되는 것을 확인할 수 있습니다.

 

B+Tree 인덱스

B+Tree는 DB의 인덱스를 위해 자식 노드가 2개 이상인 B-Tree를 개선시킨 자료구조입니다. 리프노드만 인덱스와 함께 데이터를 가지고 있고, 나머지 노드들은 데이터를 위한 인덱스만 갖습니다. 리프노드들은 LinkedList로 연결되어 있습니다.

데이터베이스의 인덱스 컬럼은 부등호를 이용한 순차 검색 연산이 자주 발생될 수 있습니다.

 

이러한 이유로 B-Tree의 리프노드들을 LinkedList로 연결하여 순차검색을 용이하게 하는 등 B-Tree를 인덱스에 맞게 최적화하였습니다.

위의 예시를 보면 리프가 아닌 노드에는 레코드가 저장되지 않습니다. 각 리프노드들은 오른쪽 방향의 다음 레코드들 참조합니다. 따라서 DB는 인덱스를 이용한 이진탐색이나 리프노드만 이용해서 모든 요소를 탐색하는 순차탐색을 할 수 있습니다.

 

참고자료

How Database B-Tree Indexing Works
[Database] 인덱스(index)란?
[MySQL] B-Tree로 인덱스(Index)에 대해 쉽고 완벽하게 이해하기