selective predicate + usable index -> index access candidate
large share of rows needed         -> full/sequential scan can be cheaper
PostgreSQL                          -> Index Scan, Index Only Scan, Bitmap Index Scan + Bitmap Heap Scan
SQL Server                          -> Index Seek, Index Scan

읽기와 쓰기 비용

B-tree 계열 index는 정렬 가능한 key의 equality와 range 탐색에 흔히 사용됩니다. Hash, inverted, spatial 계열은 제품과 operator에 따라 다른 조회를 지원합니다.

Index는 조회를 빠르게 할 수 있지만 insert, update, delete 때 index entry도 유지해야 합니다. 자주 바뀌는 column에 중복 index를 많이 만들면 write latency와 storage가 증가합니다.

Composite Index

Composite index는 column 순서가 중요합니다. (team_id, created_at) index는 team_id equality 뒤 시간 범위와 잘 맞지만 created_at만 조회할 때 같은 효율을 보장하지 않습니다. 제품별 skip scan과 optimizer 기능은 별도 확인합니다.

자주 틀리는 점

• Seek나 index access는 항상 O(1)이라고 말하지 않습니다. Index 구조와 결과 row 수가 영향을 줍니다.
• Function이나 implicit cast가 index 사용을 막을 수 있습니다.
• 낮은 선택도의 boolean column 단독 index가 항상 유용하지는 않습니다.
• 실행 plan은 실제 parameter와 통계를 기준으로 확인합니다.