B-Tree 인덱스 Full Table Scan EXPLAIN 실행계획 함수에 의한 인덱스 무효화 PRIMARY UNIQUE FOREIGN KEY

1. 📌 인덱스란?

항목	설명
정의	테이블에서 원하는 데이터를 빠르게 찾기 위한 색인 구조
구조	MySQL 기준 대부분 B-tree 기반 (Balanced Tree)
비유	책의 색인(index), 도서관 카드 분류표
본질	검색 속도 향상 ⬆️, 쓰기 성능 저하 ⬇️, 저장 공간 증가 ⬆️

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2. ✅ 인덱스 사용 여부 확인 방법

방법	목적	예시
SHOW INDEX FROM 테이블명	인덱스가 존재하는지 확인	SHOW INDEX FROM employees;
EXPLAIN SELECT ... 또는 Ctrl + Alt + X	쿼리 실행 시 인덱스를 사용하는지 확인	EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'KIM';
INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS	전체 메타정보 조회	SELECT * FROM information_schema.statistics WHERE table_name = 'employees';

 

✅ SELECT 결과에서 인덱스 정보가 직접 보이는 건 아니고,
B-tree 인덱스가 존재하면 실행계획 상에서 사용 여부(key)에 나타나는 것입니다.

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3. ✅ 인덱스 생성 (추가) 방법

구문	설명
ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_colname (colname);	일반 인덱스 추가
ALTER TABLE employees ADD UNIQUE (email);	유일 인덱스 추가
ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_multi (col1, col2);	복합(다중) 인덱스 추가
ALTER TABLE employees ADD PRIMARY KEY (id);	기본키 인덱스 추가

 

📌 CREATE INDEX 구문도 있지만, ALTER TABLE 방식이 실무에서 더 흔하게 사용됨

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4. ✅ 왜 ALTER로 인덱스를 설정하나?

✅ 기존 테이블 구조를 그대로 유지하면서 인덱스 추가 가능

✅ 실무에서는 초기 테이블 설계 후, 분석을 통해 인덱스를 점진적으로 최적화

✅ ALTER로 인덱스를 추가하면 제약조건 없이 성능 최적화 목적만으로도 가능

 

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5. ✅ 인덱스를 “탄다”는 표현 = 실제 사용됨

항목	설명
의미	실행계획(Execution Plan)에서 쿼리가 실제로 인덱스를 사용하고 있음
확인	EXPLAIN의 key 컬럼에 인덱스명이 나타나면 ✅
반대	key = NULL, type = ALL이면 ❌ 인덱스를 안 탐 (Full Table Scan)

 

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6. ✅ 인덱스를 못 타는 대표적 상황 (함수/연산)

예시	설명
WHERE CHAR_LENGTH(name) > 5	❌ 함수 사용 → 인덱스 무효
WHERE salary + 100 > 2000	❌ 연산 사용 → 인덱스 무효
LIKE '%abc'	❌ 접미어 와일드카드 → 인덱스 무효
OR 조건	일부 인덱스 미사용 시 전체 무효

 

✅ 해결책:

• 계산 결과를 별도 컬럼(len_name)에 저장하고 인덱스를 따로 건다
• MySQL 8.0 이상에서는 Functional Index도 가능

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7. ✅ 실무 우회 전략 예시 (함수 피해서 인덱스 타게 만들기)

ALTER TABLE employees ADD COLUMN len_first_name INT;

UPDATE employees SET len_first_name = CHAR_LENGTH(first_name);

ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_len_first_name (len_first_name);

SELECT * FROM employees WHERE len_first_name >= 8;

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8. ✅ 인덱스는 반드시 KEY에만 거는가?

질문	답변
인덱스는 KEY에만 걸 수 있나요?	❌ 아무 컬럼에도 걸 수 있음
PRIMARY/UNIQUE KEY는 자동 인덱스 생기나요?	✅ 항상 생성됨
FOREIGN KEY는 자동 인덱스 생기나요?	❌ 보통 별도로 인덱스 생성 필요
일반 컬럼에도 인덱스 추가 가능?	✅ ALTER TABLE ... ADD INDEX (...) 로 추가 가능

 

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9. ✍️ 오늘의 실습 예시 복습

내용	요약
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'KIM'; → type = ALL, key = NULL	❌ 인덱스 안 탐
ALTER TABLE employees ADD INDEX (last_name); → 이후 EXPLAIN 재실행	✅ 인덱스 탐 (key = idx_last_name)
UPDATE employees SET len_first_name = CHAR_LENGTH(first_name);	함수 우회용 별도 컬럼 준비
SELECT * FROM employees WHERE len_first_name >= 8;	✅ 인덱스 사용 가능 쿼리로 변경됨

 

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🔚 핵심 요약 Takeaways

• ✅ 인덱스는 "빠른 읽기, 느린 쓰기, 늘어나는 공간"을 교환하는 구조
• ✅ 단순 SELECT로는 인덱스 사용 여부 판단 불가 → EXPLAIN 필수
• ✅ 함수, 연산은 인덱스를 무효화 → 우회하거나 MySQL 8.0 이상에서는 Functional Index 활용
• ✅ 실무에서는 인덱스를 타게 만드는 튜닝 능력이 핵심 경쟁력

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1. 🔧 EXPLAIN 또는 Ctrl + Alt + X 를 사용하는 이유

항목	설명
목적	쿼리를 실제로 실행하지 않고 DB가 어떤 경로로 데이터를 조회할지 미리 분석
실무 효과	인덱스 사용 여부, 풀스캔 여부, 조인 방식 등을 판단하여 성능 개선 포인트 식별 가능
시험 포인트	실행 계획에 대한 해석 (특히 type, key, rows 등 항목 분석 문제 자주 출제)

 

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2. EXPLAIN 주요 항목 (시험 빈출)

항목	의미	인덱스 사용 여부
type	접근 방식 (ALL, ref, range, const)	ALL이면 인덱스 미사용
possible_keys	사용할 수 있는 인덱스 목록	인덱스가 설정되어 있어야 나옴
key	실제 사용된 인덱스 이름	여기에 인덱스명이 나오면 '인덱스를 탄다'
rows	예측되는 탐색 row 수	값이 작을수록 성능 좋음
Extra	"Using where", "Using index" 등 최적화 힌트	Using index = 커버링 인덱스 사용 중

 

✅ 시험문제 예: "EXPLAIN 결과 type = ALL 이 의미하는 것은?" → 정답: Full Table Scan

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3. ✅ 성능 향상 vs 저하 요소 요약

요소	성능 영향	설명
인덱스 사용 (type = ref 이상)	향상	조회 건수 줄고 탐색 속도 빨라짐
Full Table Scan (type = ALL)	저하	전체 테이블 훑기
함수 또는 연산 사용	저하	WHERE 조건에서 인덱스 무효화
복합 인덱스 순서 위반	저하	인덱스 일부만 사용되거나 무시됨
정렬 없는 커버링 인덱스 (Using index)	향상	인덱스만으로 데이터 해결 → 테이블 접근 자체 생략됨

 

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4. ✅ 시험에 자주 나오는 키워드

• EXPLAIN 실행계획 해석
• Full Table Scan vs Index Scan
• B-Tree 인덱스 구조 특징
• 함수 사용 시 인덱스 무효화
• 복합 인덱스 설계 및 순서 중요성
• 커버링 인덱스(Using index)의 의미

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✍️ 기출 예제 패턴 (실무형 + 이론형)

Q. 다음 SQL 실행계획에서 성능 병목 가능성이 있는 항목은?
→ 보기 중 type = ALL, key = NULL 정답

Q. EXPLAIN 결과에서 key에 인덱스명이 나타나지 않는 이유는?
→ 인덱스 없음, 혹은 함수/연산 사용으로 인덱스 무효화

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✅ 인덱스가 출제되는 주요 시험 목록

시험	인덱스 출제 여부	설명
📘 정보처리기사 / 산업기사	✅ 매우 자주 출제	데이터베이스 파트 핵심 개념. 정의 + B-Tree 구조 + 장단점
🧠 정보처리기술사	✅ 심층 출제	인덱스 구조, 옵티마이저, 힌트 등 실무 적용과 연결
🏛️ 9급/7급 전산직 공무원	✅ 빈출	SQL/DBMS 단원에서 EXPLAIN, 인덱스 종류, 속도비교 등
🏢 공기업 NCS (코레일, 한전 등)	✅ 자주 나옴	실무형 SQL 기출, 데이터 조회 성능 비교 문제
🧪 SQLD (SQL 개발자 자격시험)	✅ 자주 나옴	쿼리 최적화, 인덱스 활용 전략, EXPLAIN 분석
🏢 DB 관련 기업 코딩테스트 (네이버, 카카오, 쿠팡 등)	✅ 실무형 출제	주어진 쿼리의 성능 문제 진단 및 인덱스 추천 등

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✅ 시험에 나오는 출제 유형별 정리

① 정의형 문제 (개념)

❓ "인덱스의 정의를 설명하시오."
❓ "B-tree 인덱스의 특징으로 옳지 않은 것은?"

• 자주 나오는 개념:
  • 인덱스란?
  • B-tree vs Hash 인덱스
  • 클러스터형 인덱스 vs 비클러스터형 인덱스

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② 구조/비교형 문제

❓ "인덱스를 사용하지 못하는 경우는?"
❓ "다음 중 인덱스를 가장 효율적으로 사용할 수 있는 쿼리는?"

• 보기에서 LIKE '%a%', col + 1, CHAR_LENGTH(col) 등을 주고,
  • 어떤 조건이 인덱스를 무효화시키는지 묻는 문제 자주 출제

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③ EXPLAIN/실행계획 해석 문제

❓ "EXPLAIN 결과에서 type = ALL, key = NULL이 의미하는 것은?"
✅ 정답: Full Table Scan / 인덱스 미사용

• EXPLAIN 표를 주고 인덱스 사용 여부 판단 → SQLD, 전산직에서 자주 출제

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④ 실무형 튜닝 문제 (SQLD, 기술사, 코딩면접)

❓ 주어진 SQL 쿼리의 성능을 개선하려면 어떤 인덱스를 추가해야 하는가?
❓ 인덱스를 타기 위해 쿼리를 어떻게 바꿔야 하는가?

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✅ 빈출 키워드 요약

키워드	출제 포인트
B-Tree 구조	노드 수, 깊이, 성능
인덱스 무효화	함수, 연산, 와일드카드
EXPLAIN	key, type, rows 분석
인덱스 종류	일반 / 유니크 / 클러스터 / 복합
커버링 인덱스	Using index 힌트, 테이블 접근 없이 인덱스로 해결

 

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✍️ 출제 예시 문제

[정보처리기사]

Q. 인덱스가 효율적으로 작동하지 않는 조건은?
① LIKE 'abc%'
② salary + 100 > 2000
③ WHERE name = 'Kim'
④ WHERE age BETWEEN 20 AND 30
✅ 정답: ②

[전산직 9급 기출]

Q. 다음 SQL 실행계획 결과에서 테이블 전체를 스캔하는 경우는?
→ 보기 중 type = ALL, key = NULL 포함된 것

[SQLD 실기형]

Q. 다음 쿼리에서 인덱스가 사용되도록 변경하시오.

SELECT * FROM emp WHERE LEFT(name, 1) = 'K';

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✅ 마무리 팁

• 인덱스 = 성능 = 튜닝의 시작점 이라는 감각을 가져가세요.
• 특히 시험에서는 정의+구조+EXPLAIN 해석의 3세트를 반드시 대비해야 합니다.
• 실무 대비에는 **우회 전략(함수 피하기, 가상컬럼)**까지 알아두면 확실히 차별화됩니다.