[MySQL] 프라이머리 키(PK, Primary Key)에 대해 쉽고 완벽하게 이해하기

이번 내용은 RealMySQL 8.0 책을 보면서 추가적으로 공부하여 정리한 내용입니다. 따라서 MySQL의 InnoDB가 아닌 경우에는 다를 수 있으니 참고 부탁드립니다.

 

 

 

 

1. 프라이머리 키(PK, Primary Key)와 클러스터링 테이블 

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[ 프라이머리 키(PK, Primary Key)의 특성 ]

데이터베이스, 특히 MySQL에서 프라이머리 키(PK, Primary Key)는 상당히 신중하게 결정되어야 한다. 그 이유는 PK가 레코드의 저장 위치를 결정하기 때문이다. 그래서 PK는 NOT NULL, 유니크 등의 특성을 갖는다.

MySQL은 PK를 기준으로 유사한 값들이 함께 조회되는 경우가 많다는 점에서 착안하여, PK가 유사한 레코드들끼리 묶어서 저장한다. 유사한 것들을 묶는 것을 클러스터링이라고 하는데, 그래서 일반적으로 PK는 클러스터 인덱스(Clustered Index)라고도 불리며, 그 외의 일반적인 인덱스는 논클러스터 인덱스로 불린다. 그리고 이러한 클러스터링 특성 때문에 레코드의 저장이나 PK의 변경은 처리 속도가 느리다.

왜냐하면 우선 레코드를 추가하기 위해 PK 기반으로 레코드의 저장 위치를 탐색해야 하기 때문이다. 그리고 PK를 변경하는 것은 레코드가 저장된 물리적인 위치를 변경하는 작업이 수반되기 때문이다.

하지만 그럼에도 불구하고 이러한 특성을 갖는 이유는 쓰기 작업을 희생해서라도 빠르게 읽기 작업을 처리하기 위함이다. 읽기 작업이 더욱 우선시 되는 이유는 일반적인 온라인 환경에서 읽기와 쓰기의 비율이 8:2, 9:1 정도이기 때문이다.

 

 

 

 

 

 

[ 페이지(Page)란? ]

테이블의 저장 방식을 이해하기 위해서는 페이지(또는 블럭)에 대해 알아야 한다. 페이지란 디스크와 버퍼풀(메모리)에 데이터를 읽고 쓰는 최소 작업 단위이다. 일반적인 인덱스를 포함해 PK(클러스터 인덱스)와 테이블 등은 모두 페이지 단위로 관리된다. 따라서 만약 쿼리를 통해 1개의 레코드를 읽고 싶더라도 결국은 하나의 블록을 읽어야 하는 것이다.

그래서 페이지에 저장되는 개별 데이터의 크기를 최대한 작게 하여, 1개의 페이지에 많은 데이터들을 저장할 수 있도록 하는 것이 상당히 중요하다. 페이지에 저장되는 데이터의 크기가 클수록 다음과 같은 문제가 생길 수 있다.

• 디스크 I/O가 많아질 수 있음
• 메모리에 캐싱할 수 있는 페이지의 수가 줄어들 수 있음

 

만약 조회하는 레코드 건수가 많아서 1개의 페이지만으로 처리가 안된다면 다른 페이지를 읽어야 한다. 이는 추가 디스크 읽기 작업을 의미하며, 읽어야 하는 페이지의 수 만큼 성능이 떨어지게 된다. 데이터베이스 성능 개선 혹은 쿼리 튜닝은 디스크 I/O 자체를 줄이는 것이 핵심인 경우가 많은데, 그 만큼 디스크 I/O는 느리다. 또한 메모리의 효율을 위해서도 중요하다. 디스크 I/O를 통해 페이지를 읽어오면 버퍼풀이라는 메모리에 캐싱해둔다. 그런데 개별 데이터의 크기가 커지면 페이지 자체의 크기가 커지면서, 메모리에 캐싱해둘 수 있는 페이지 수도 줄어들게 되고 메모리 효율이 떨어지게 된다.

아래의 내용은 5개의 인덱스를 갖는 테이블의 PK 크기에 따라 인덱스의 크기를 비교한 표이다. 레코드 한 건을 생각하면 50바이트 쯤이야 대수롭지 않지만 레코드 건수가 100만건 만 돼도 인덱스의 크기가 190MB나 증가했다. 1000만건이 되면 1.9GB 증가한다. 또한 인덱스가 커질수록 같은 성능을 내기 위해 그 만큼의 메모리가 더 필요해지므로 PK는 신중히 선택해야 한다.

 

 

 

 

 

[ 클러스터링 테이블의 저장 방식 ]

클러스터링 테이블이란 클러스터 인덱스를 갖는 테이블이다. MySQL에서는 기본적으로 PK가 클러스터 인덱스이며, PK가 없으면 내부적으로 PK를 만들어내므로 모든 테이블이 클러스터링 테이블이라고 볼 수 있다.

PK가 클러스터 인덱스(Clustered Index)와 동의어라는 부분에서 예측할 수 있듯이, PK는 인덱스와 마찬가지로 별도의 자료구조에서 관리가 된다. PK와 테이블의 저장 방식을 살펴보면 다음과 같은데, 이는 리프 노드에 실제 레코드의 모든 컬럼 값이 저장되어 있다는 점을 제외하면 일반적인 인덱스와 동일하다.

 

 

 

[ PK와 인덱스의 관계 ]

PK가 레코드의 물리적인 저장 위치를 결정하기 때문에, 인덱스는 PK에 의존한다. 그래야 인덱스를 타고 들어와서 PK를 통해 저장된 위치에서 레코드를 읽어올 수 있기 때문이다. 이러한 구조를 그림으로 표현하면 다음과 같다.

 

 

인덱스가 PK가 아닌 실제 레코드의 주소를 갖게 할 수도 있다. 하지만 그렇게 구현하면 PK가 변경될 때 데이터 레코드의 주소가 변경되고, 그 때마다 모든 인덱스에 저장된 레코드의 주소를 변경해주어야 한다. 그러므로 이러한 오버헤드를 피하기 위해 레코드의 주소가 아닌 PK를 저장하도록 구현된 것이다.

인덱스가 PK에 의존하기 때문에, 인덱스를 통해 테이블에서 데이터를 가져오려면 2번의 작업이 필요하다. 먼저 인덱스에서 인덱스 키를 통해서 PK를 찾아야 하고, 그 다음 PK를 통해서 테이블로부터 데이터를 읽어와야 한다. 그렇기에 인덱스를 통해 데이터를 읽어오는 것 보다는 PK로 읽어오는게 빠르다고 볼 수 있다.

 

 

 

 

[ 클러스터 인덱스의 장점과 단점 ]

• 장점
  • PK로 검색할 때 처리가 매우 빠름
  • 연속되는 PK로 조회할 경우 랜덤 I/O가 아닌 순차 I/O를 사용하여 처리 속도가 더욱 빠름
  • 인덱스가 PK값을 가지므로 인덱스로 PK 값만 조회하는 경우 효율적으로 처리될 수 있음(=커버링 인덱스)
• 단점
  • 모든 인덱스가 PK에 의존하므로 PK 값이 클 경우 전체적으로 인덱스의 크기가 커지고, 페이지 양이 많아짐
  • 인덱스를 통해 검색할 때 PK로 다시 한번 검색해야 하므로 처리 성능이 느림
  • INSERT 시에 PK에 의해 레코드의 저장 위치가 결정되기 때문에 처리 성능이 느림
  • PK를 변경할 때 레코드를 DELETE 및 INSERT 해야 하므로 처리 성능이 느림

 

먼저 PK는 물리적인 저장 위치를 저장한다. 그래서 PK로 검색 시에 처리가 매우 빠르며, 특히 연속된 데이터를 조회하는 경우에는 순차 I/O가 발생하는데, 랜덤 I/O는 임의의 장소에서 데이터를 가져오지만 순차 I/O는 다음 장소에서 데이터를 가져오므로 훨씬 빠르다. 그 외에도 인덱스가 PK 값을 가지므로, 인덱스를 통해 PK만 조회하는 경우라면 내부 테이블까지 조회하지 않아도 되므로 효율적으로 처리된다.

하지만 단점 역시 적지않다. 먼저 PK가 물리적인 저장 위치를 결정하므로 인덱스를 관리할 때 PK를 같이 저장한다. 데이터의 작업 단위는 페이지인데, PK가 클수록 다른 인덱스 구조도 커지면서 페이지가 많이 쪼개져 디스크 I/O 횟수가 증가하는 문제가 있다. 또한 인덱스에 PK가 의존하여 저장되므로 인덱스로 조회 시에 인덱스로 PK를 찾고, PK로 레코드를 찾아야 한다. 그 외에도 레코드를 INSERT 하거나 PK를 UPDATE 하는 등의 경우에 레코드의 저장 위치를 탐색해야 하므로 추가적인 성능 문제가 생길 수 있다.

이러한 단점들에도 불구하고 일반적인 온라인 환경에서는 읽기 비중이 훨씬 높다. 그렇기 때문에 쓰기 성능을 희생해서라도 읽기 성능을 확보하는 것이다.

 

 

 

 

 

 

2. 프라이머리 키(PK, Primary Key)의 동작 방식

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[ PK가 없는 경우 ]

MySQL에서 테이블은 PK 기반으로 저장되기 때문에 PK가 필수적이다. PK가 없다면 데이터베이스(구체적으로는 스토리지 엔진)에서 별도의 처리를 통해 PK를 설정하는데, 다음과 같은 순서를 따른다.

1. 기본적으로 PK를 클러스터링 키로 선택함
2. PK가 없다면 NOT NULL 옵션의 유니크 인덱스 중에서 첫 번째 인덱스를 클러스터링 키로 선택함
3. 후보군이 없다면 내부적으로 자동 증가 유니크 컬럼을 추가한 후 클러스터링 키로 선택함

 

3번으로 생성되는 내부 PK는 사용자에게 노출되지 않으며, 쿼리에서 사용할 수도 없다. 클러스터 인덱스는 테이블 당 하나만 가질 수 있는 엄청난 혜택이므로 반드시 생성해주는 것이 좋다.

 

 

 

 

[ PK를 변경하는 경우 ]

앞서 설명하였듯 PK는 레코드의 저장 위치를 결정한다. 이 말은 PK가 변경되는 경우에 레코드가 저장된 물리적인 위치도 변경되어야 함을 의미한다. 예를 들어서 PK가 11번인 employee 정보가 10번 페이지에 저장된 상태라고 하자.

 

 

그리고 다음과 같이 PK를 변경하는 쿼리를 실행한다고 하자.

UPDATE employee SET emp_no = 6 WHERE emp_no = 11;

 

 

PK를 변경하게 되면 PK 값에 따라 레코드가 있어야 하는 페이지가 달라질 수 있다. 위의 그림에서 보면 10번 페이지에 있던 데이터가 9번 페이지로 옮겨갈 수 있는 것이다.

 

 

PK는 물리적인 레코드의 저장 위치를 결정하기 때문에 단순히 값만 변경해서는 안되고, 레코드를 DELETE 한 후에 INSERT 해주어야 한다. 따라서 2번의 디스크 I/O 작업이 필요하고, 인덱스 쪽에도 추가 작업을 유발할 수 있어서 비용이 상당히 크므로 PK는 변하지 않는 값으로 설정하는 것이 중요하다.

 

 

 

MySQL에서 PK를 Auto-Increment 값으로 쓰는 것과 UUID 값으로 쓰는 것의 퍼포먼스 차이를 비교한 포스팅이 있습니다. 해당 포스팅은 5.0 기반으로 작성되어 있지만, 그래도 위의 내용들을 보고 나면 왜 이러한 결과가 나왔는지 조금은 이해되지 않을까 싶습니다.

위의 내용은 인덱스를 설명하기 위한 초석입니다. 인덱스와 관련된 포스팅도 반드시 읽어볼 것을 추천드립니다.

이번 내용은 Real MySQL 8.0 책을 보면서 추가적으로 공부하여 정리한 내용입니다. 따라서 MySQL의 InnoDB가 아닌 경우에는 다를 수 있으며, 혹시 잘못된 내용이 있으면 피드백 부탁드리겠습니다! 감사합니다:)