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[실습] 인덱스를 걸었는데도 인덱스가 작동하지 않는 경우 - 1

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2025-12-02
author
JSCODE 박재성
category
MySQL
createdAt
Dec 2, 2025
series
비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)
slug
index-not-used-1
type
post
updatedAt
Dec 2, 2025 10:54 AM

✅ 인덱스가 작동하지 않는 예시

  1. 테이블 생성
    1. DROP TABLE IF EXISTS users; # 기존 테이블 삭제 CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), age INT );
 
  1. 100만 건의 랜덤 데이터 삽입
    1. -- 높은 재귀(반복) 횟수를 허용하도록 설정 -- (아래에서 생성할 더미 데이터의 개수와 맞춰서 작성하면 된다.) SET SESSION cte_max_recursion_depth = 1000000; -- 더미 데이터 삽입 쿼리 INSERT INTO users (name, age) WITH RECURSIVE cte (n) AS ( SELECT 1 UNION ALL SELECT n + 1 FROM cte WHERE n < 1000000 -- 생성하고 싶은 더미 데이터의 개수 ) SELECT CONCAT('User', LPAD(n, 7, '0')), -- 'User' 다음에 7자리 숫자로 구성된 이름 생성 FLOOR(1 + RAND() * 1000) AS age -- 1부터 1000 사이의 난수로 나이 생성 FROM cte;
 
  1. 인덱스 생성하기
    1. CREATE INDEX idx_name ON users (name);
       
  1. 실행 계획 조회해보기
    1. EXPLAIN SELECT * FROM users ORDER BY name DESC;
      notion image
      분명 인덱스를 걸었음에도 왜 풀 테이블 스캔으로 데이터를 조회했을까?
      그 이유는 옵티마이저가 넓은 범위의 데이터를 조회할 때는 인덱스를 활용하는 것이 비효율적이라고 판단한다. 인덱스를 활용하지 않고 풀 테이블 스캔으로 데이터를 찾을 때 훨씬 효율적이라고 판단한다.
      즉, 굳이 인덱스를 거쳤다가 각 원래 테이블의 데이터를 일일이 하나씩 찾아내는 것보다, 바로 원래 테이블에 접근해서 모든 데이터를 통째로 가져와서 정렬하는 게 효율적이라고 판단한 것이다. 실제 성능상으로도 풀 테이블 스캔을 통해 데이터를 가져오는 게 효율적이다.
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
 
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
출처 : 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 (책)
 
⭐
[이것만은 꼭 기억해두자!] 넓은 범위의 데이터를 조회하는 경우, 인덱스를 사용해서 조회하는 것보다 풀 테이블 스캔이 효과적이라고 판단한다. (실제로도 그렇다.)
 
author
category
MySQL
createdAt
series
비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)
slug
type
series-footer
updatedAt
Jan 12, 2026 12:04 AM
📎
이 글은 비전공자도 이해할 수 있는 Docker 입문/실전 강의의 수업 자료 중 일부입니다.