[MySQL] Index Merge 문 사용 방법 및 예시

MySQL Index Merge Optimization

소개
MySQL의 Index Merge Optimization은 쿼리 실행 시 두 개 이상의 인덱스를 효율적으로 결합하여 데이터 검색을 최적화하는 기법입니다. 일반적으로 쿼리의 WHERE 조건에 여러 열(Column)에 대한 조건이 포함될 때, 하나의 인덱스만 사용하는 대신 여러 인덱스를 병합(Merge)하여 최적의 성능을 제공합니다.

이번 글에서는 Index Merge 기능의 동작 방식, 사용 예제, 그리고 장단점을 간결하게 설명하겠습니다.



주요 특징
- 다중 인덱스 결합: 단일 열이 아니라 여러 열에 대한 조건을 처리하기 위해 두 개 이상의 인덱스를 병합할 수 있습니다.
- 필터링 최적화: WHERE 조건을 최대한 활용하여 검색 결과의 범위를 줄입니다.
- 자동 선택: MySQL의 쿼리 최적화 도구가 자동으로 병합할 인덱스를 선택합니다.



Index Merge의 종류
MySQL의 Index Merge는 주로 세 가지 유형으로 구분됩니다.

1. Union: 여러 인덱스의 결과를 결합(합집합)하여 최종 결과를 제공합니다.
2. Intersection: 여러 인덱스의 공통 부분(교집합)을 사용하여 결과를 가져옵니다.
3. Sort-Union: 결과를 정렬하면서 병합을 처리합니다.



사용 예시

데이터 준비
아래의 예제는 간단한 products 테이블을 사용하여 Index Merge가 어떻게 작동하는지 보여줍니다.

-- 테이블 생성
CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    category_id INT NOT NULL,
    price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    stock INT NOT NULL
);

-- 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_category ON products (category_id);
CREATE INDEX idx_price ON products (price);
CREATE INDEX idx_stock ON products (stock);

-- 데이터 삽입
INSERT INTO products VALUES
(1, 1, 100.00, 10),
(2, 1, 200.00, 20),
(3, 2, 300.00, 5),
(4, 3, 150.00, 15);

 

Index Merge 사용 쿼리
한 번에 두 개 이상의 인덱스를 활용하는 쿼리를 구성합니다.

UNION (합집합)
category_id = 1 또는 price < 200 조건을 만족하는 데이터를 검색합니다.

SELECT  
FROM products 
WHERE category_id = 1 OR price < 200;


실행 계획(EXPLAIN):
plaintext
id    select_type   table     type       possible_keys       key                  key_len   ref   rows   Extra
1     SIMPLE        products  index_merge idx_category,      idx_category, idx_price   ...   ...   ...   Using union(idx_category, idx_price)

쿼리에서 MySQL은 idx_category와 idx_price 인덱스를 병합하여 검색 속도를 높입니다.

INTERSECTION (교집합)
category_id = 1이면서 동시에 stock > 10인 데이터를 검색합니다.

SELECT  
FROM products 
WHERE category_id = 1 AND stock > 10;


실행 계획(EXPLAIN):
plaintext
id    select_type   table     type       possible_keys       key                  key_len   ref   rows   Extra
1     SIMPLE        products  index_merge idx_category,      idx_category, idx_stock   ...   ...   ...   Using intersect(idx_category, idx_stock)

MySQL은 idx_category와 idx_stock 인덱스를 결합하여 효율적으로 데이터를 검색합니다.

Sort-Union
정렬된 데이터를 명시하지 않고 실행 시 자동 정렬하며 병합합니다(실행 계획에서 "Sort union"으로 표시).



장단점 분석

장점
- 효율적인 인덱스 활용: 여러 인덱스를 병합하여 검색 범위를 효과적으로 줄입니다.
- 자동 최적화: MySQL 쿼리 옵티마이저가 적절히 Index Merge를 적용해주므로 별도 설정이 필요 없습니다.
- 복잡한 조건 처리 지원: WHERE 조건에 다수의 열이 포함될 경우에도 좋은 성능을 제공합니다.

단점
- 추가 조건 제한: Index Merge는 MySQL에서 인덱스를 아주 효율적으로 사용하지만, 복잡한 JOIN 쿼리 또는 시간이 오래 걸리는 GROUP BY와 함께 사용하는 경우에는 성능이 저하될 수 있습니다.
- 인지 제한: 사용자가 Index Merge가 실행되는지, 그리고 실행이 제대로 최적화를 이루고 있는지 확인하려면 실행 계획(EXPLAIN)을 검토해야 합니다.



결론
MySQL의 Index Merge Optimization은 여러 조건을 가진 쿼리에서도 인덱스를 효과적으로 결합하여 검색 성능을 극대화하는 도구입니다. 다중 인덱스가 사용될 때 이 최적화 방식은 매우 유용하지만, 항상 모든 상황에 적합한 것은 아니므로 실행 계획(EXPLAIN)을 통해 적용 여부를 확인하는 것이 중요합니다.

핵심 요약: WHERE 조건에서 여러 열에 대한 검색이 포함된 경우, Index Merge는 데이터를 더 빠르게 검색할 수 있는 효과적 방법을 제공합니다. 하지만 데이터 크기, 쿼리 구조에 따라 다르게 동작할 수 있으니 상황에 맞게 분석해보세요.



참고 자료
- [MySQL 공식 문서 - Index Merge Optimization](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/index-merge-optimization.html)
- [MySQL EXPLAIN 사용법](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html)