[쿼리 튜닝] 2-3. B-TREE, FULLTEXT 인덱스 비교

▶ B-TREE 인덱스란?

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▷ 개념

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B-TREE(균형 트리)는 검색, 삽입, 삭제 연산이 로그(log n)시간에 수행되도록 설계된 트리 구조.

MySQL에서 가장 일반적으로 사용되는 인덱스 구조이다.

 

 

 

▷ 특징

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1. 정렬된 데이터를 빠르게 검색할 수 있음
2. 범위 검색(=, >, <, BETWEEN, LIKE ‘abc%’) 최적화 가능
   • BUT, 앞에 와일드카드가 있는 경우(LIKE ‘%abc’) 사용 불가
3. 보통 PRIMARY KEY나 UNIQUE KEY에 자동으로 생성됨
4. 비교 연산을 활용한 쿼리 성능이 향상됨

 

 

 

▷ 언제 사용하면 좋을까?

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• 숫자 데이터나 범위 검색을 자주 해야 하는 경우
• WHERE 절에 특정 컬럼을 자주 사용하는 경우

 

 

 

 

 

 

 

▶ FULLTEXT 인덱스란?

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▷ 개념

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FULLTEXT 인덱스는 긴 텍스트 데이터에서 특정 단어(키워드)를 검색하는 데 최적화된 인덱스.

MySQL의 InnoDB, MyISAM에서 지원하는 전문 검색(FTS) 기능이다.

 

 

 

▷ 특징

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1. LIKE 연산보다 훨씬 빠른 검색이 가능하다.
2. 자연어 검색, Boolean 검색 같은 기능 제공
3. MATCH() AGAINST() 함수를 사용해야 함.
4. 짧은 단어는 검색되지 않음(보통 3~4글자 이상)

 

 

 

▷ 언제 사용하면 좋을까?

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• 블로그, 뉴스, 논문 검색처럼 긴 텍스트 데이터를 검색할 때
• 단순 LIKE ‘%word%’ 검색보다 빠르게 특정 키워드를 찾고 싶을 때

 

 

 

▷ 예제

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CREATE TABLE articles (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT,
    FULLTEXT INDEX idx_articles_content (content)  -- FULLTEXT 인덱스 생성
);

 

SELECT * FROM articles 
WHERE MATCH(content) AGAINST('database optimization');

이 쿼리는 "database"와 "optimization" 단어를 포함하는 문서를 빠르게 찾아준다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

▶ FULLTEXT 인덱스 없이 검색하면?

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SELECT * FROM articles WHERE content LIKE '%database%';

FULLTEXT 인덱스가 없으면 LIKE 연산자를 이용해서 텍스트 검색을 해야함.

 

위 쿼리는 다음과 같은 문제가 있다.

1. 인덱스를 전혀 사용하지 못함 → FULL TABLE SCAN을 해야함 → 성능 망
2. 데이터 양이 많을수록 검색 시간이 급격히 느려짐
3. 중요한 키워드가 문서 중 어디에 있든 다 비교해야 함

→ 즉, 테이블에 데이터가 많을수록 속도가 기하급수적으로 느려짐

 

 

 

 

 

 

 

▶ FULLTEXT 인덱스가 있으면?

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SELECT * FROM articles 
WHERE MATCH(content) AGAINST('database');

1. MATCH() AGAINST() 사용 시 단어 단위로 검색해서 최적화됨
2. 불필요한 데이터 검색을 줄이고, 빠르게 결과를 반환

MySQL에서 긴 텍스트 검색할 때는 무조건 FULLTEXT 인덱스가 최고다!

없으면.. Elasticsearch 같은 전문 검색 엔진을 써야함..