Index Lookup vs Covering Index Lookup

Index Lookup 이란?

인덱스로 조건에 맞는 row를 찾고, 그 뒤에 실제 테이블(클러스터드 인덱스)에서 필요한 데이터를 가져오는 방식

 

 

예시 쿼리

SELECT * FROM users WHERE nickname = 'nickname999999';

 

* EXPLAIN ANALYZE

+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| EXPLAIN                                                                                                                                         |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| -> Index lookup on users using idx_user_nickname (nickname = 'nickname999999')  (cost=0.37 rows=1) (actual time=0.0349..0.0372 rows=1 loops=1)
 |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

 

 

작동 방식

1. nickname 인덱스에서 해당 값을 찾는다.
2. 인덱스에는 nickname만 있으므로,
3. 실제 테이블로 이동하여 나머지 컬럼 데이터를 가져온다.

 

특징

• 추가적인 테이블 접근 비용이 존재
• 쿼리 대상 컬럼이 인덱스에 없으면 반드시 테이블 접근이 필요

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Covering Index Lookup 이란?

쿼리에 필요한 모든 컬럼이 인덱스에 포함되어 있어, 테이블을 전혀 읽지 않고 인덱스만으로 결과를 반환하는 방식

 

예시 쿼리

SELECT nickname FROM users WHERE nickname="nickname999999";

 

* EXPLAIN ANALYZE

+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| EXPLAIN                                                                                                                                                |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| -> Covering index lookup on users using idx_user_nickname (nickname = 'nickname999999')  (cost=1.1 rows=1) (actual time=0.012..0.0135 rows=1 loops=1)
 |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

 

 

작동 방식

1. 인덱스에서 nickname = 'nickname999999'을 찾음
2. 쿼리에 필요한 정보가 인덱스에 모두 존재
3. 테이블로 접근하지 않고, 인덱스만으로 결과를 반환

 

특징

• 테이블 접근 생략 → 디스크 I/O 최소화
• 빠른 응답속도, 특히 읽기 많은 서비스에서 매우 유리
• 조건 + SELECT 대상 컬럼이 인덱스에 모두 포함되어야 가능

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Index Lookup vs Covering Index Lookup

구분	Index Lookup	Covering Index Lookup
테이블 접근	인덱스 + 테이블 row	인덱스만 사용
속도	보통	더 빠름 (I/O 적음)
인덱스에 필요한 컬럼	일부만 있어도 됨	쿼리 사용 컬럼 전부 포함되어야 함
활용 조건	WHERE에만 인덱스 컬럼 사용	WHERE + SELECT 컬럼 모두 인덱스 포함
단점	테이블 접근 필요 → I/O 증가	인덱스에 모든 컬럼을 포함해야 함 → 인덱스 크기 증가
실전 예시	SELECT *	SELECT nickname

 

• Index Lookup: 일반적인 인덱스 조회 → 테이블 row 접근 필요
• Covering Index Lookup: 인덱스만으로 완전 처리 → 더 빠름

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Covering Index 사용 판단 기준

상황	Covering Index 적합도
읽기 비중이 높고, 자주 조회되는 컬럼만 조회	✅ 매우 적합
쓰기(UPDATE/INSERT) 비중이 높고, 자주 수정되는 컬럼 포함	❌ 부적합 (오히려 성능 저하 우려)
자주 쓰이는 컬럼이 제한적이고, 쓰기 비중도 적당한 경우	⚠️ 선택적으로 사용 가능

 

 

실무 팁

• SELECT *는 피해야 한다
  필요한 컬럼만 명시적으로 선택하여 커버링 인덱스를 활용할 수 있도록 한다.
• 커버링 인덱스 설계 전에 조회 패턴을 분석해야 한다
  자주 사용하는 WHERE 조건과 SELECT 컬럼 조합을 파악하여 인덱스에 포함할 컬럼을 신중하게 결정한다.
• 쓰기 작업이 많은 테이블은 인덱스 크기와 갱신 비용을 반드시 고려해야 한다
  커버링 인덱스는 인덱스 크기를 키우고 쓰기 시 인덱스 갱신 비용을 증가시켜 무분별한 인덱스 추가는 피하는 것이 좋다.

 

* 읽기 성능 vs 쓰기 비용 균형

• 읽기 성능 향상은 쓰기 비용 증가로 이어지는 상호 연관 관계가 있다
• 읽기 중심 시스템에서는 커버링 인덱스가 매우 효과적이나, 쓰기 중심 시스템에서는 오히려 성능 저하를 유발할 수 있으므로 신중히 설계할 것