7장: 인덱싱 전략과 특수 인덱스(텍스트, 지리정보)

인덱싱의 이해와 실전 전략

MongoDB에서 인덱스는 데이터 베이스의 성능을 좌우하는 핵심 장치다. 방대한 데이터 집합에서도 쿼리를 신속하게 처리하려면 적절한 인덱싱이 필수이다. 인덱스는 컬렉션 내 데이터의 특정 필드 값을 미리 정렬하여 저장한다. 이를 통해 전체를 샅샅이 검색(콜렉션 스캔)하지 않고, 소수의 경로만 따라 원하는 정보를 찾아낼 수 있다.

효과적인 인덱스 전략의 출발점은 “선택성(selectivity)”을 높이는 데 있다. 선택성은 인덱스가 얼마나 좁은 범위에서 데이터를 가려낼 수 있는지를 가리킨다. 예를 들어 주민등록번호, 이메일처럼 유일값이 많을수록 인덱스 효용이 커진다. 반면, 불필요하게 너무 많은 필드를 인덱스화하면 업데이트와 삽입 시 불필요한 부하가 발생하니, 데이터 특성과 조회 빈도를 면밀히 고려해야 한다.

인덱스를 만들 때는 필드의 순서와 정렬 방향까지 신경 써야 한다. 예를 들어 { createdAt: 1, userId: -1 } 순서로 인덱싱 했다면, 쿼리 역시 해당 정렬 순서를 따라야 인덱스 효율을 극대화할 수 있다. 정렬 기준이나 다중 필드 검색이 빈번하다면 복합 인덱스 설계를 고민해야 한다.

텍스트 인덱스 – 문서 기반 검색의 강점

MongoDB는 텍스트 검색 쿼리를 지원하는 전용 인덱스 타입을 제공한다. 텍스트 인덱스는 한 컬렉션 내 여러 필드에 동시에 적용할 수 있으며, 자연어 기반 데이터 탐색에 탁월하다. 예를 들어 상품명과 설명란에 워드 검색이 필요한 경우 다음처럼 생성한다:

db.products.createIndex({ name: "text", description: "text" })

이후 "$text" 연산자를 이용해 키워드가 포함된 문서를 빠르게 찾을 수 있다. 텍스트 인덱스는 띄어쓰기 단위로 분리된 단어를 대상으로 하며, 복잡한 검색 혹은 유사도 기반 탐색도 프론트엔드 혹은 별도 로직과 연계해 구현할 수 있다.

지리공간 인덱스 – 위치 정보의 실전 활용

지도 데이터, 위치 기반 검색 등 공간 정보가 필요한 서비스에서는 지리공간(Geospatial) 인덱스가 진가를 발휘한다. MongoDB는 두 가지 형태의 지리공간 인덱스를 제공하는데, 2d sphere 인덱스는 구체적으로 위도·경도 등 구형 지구 표면상의 좌표를 지원한다. 좌표 정보는 GeoJSON 형태로 저장하며, 예시는 다음과 같다:

db.places.createIndex({ location: "2dsphere" })

이후 "$near", "$geoWithin" 쿼리 연산자를 활용해 반경 내 위치, 또는 특정 영역 내 데이터를 빠르게 조회할 수 있다. 필드 설계 시 방향(경도, 위도 순서)과 유효 범위를 반드시 맞추는 것이 중요하다.

인덱스 설계시 유의할 점

• 너무 많은 인덱스는 오히려 쓰기 성능과 스토리지 사용량을 떨어뜨릴 수 있으니 꼭 필요한 쿼리 패턴 위주로만 적용한다.

• 하나의 쿼리에 여러 인덱스가 필요하다면 복합 인덱스(Compound Index)를 고민한다.

• 객체 내부 속성에도 dot notation을 사용해 인덱스 지정을 할 수 있다.

종합적으로, 서비스 구조와 데이터 흐름, 활용 패턴을 고려해 인덱스 전략을 세우는 것이 MongoDB 실전 운영에서 가장 중요한 과제다. 텍스트와 지리공간 등 특수 인덱스를 적극 활용하면 정보 탐색의 효율은 물론, 데이터의 새로운 가치를 이끌어낼 수 있다.