AI 느려졌다면 주목! 데이터베이스 오버인덱싱 5가지 징후 - [싱글스토리 16화]

 

안녕하세요, 에이플랫폼입니다. 😊

데이터베이스 성능 최적화를 위해 인덱스를 만드는 것은 당연한 일입니다.

하지만 "많을수록 좋다"는 생각으로 인덱스를 무분별하게 생성하다 보면, 오히려 시스템 성능이 저하되는 역효과가 발생할 수 있다는 사실을 알고 계신가요?

특히 생성형 AI와 실시간 분석이 중요해진 요즘, 과도한 인덱스는 AI 시스템의 속도와 정확성을 조용히 갉아먹는 '숨은 성능 킬러'가 되고 있습니다.

챗봇이 느리게 응답하거나, 추천 엔진이 최신 정보를 반영하지 못하거나, 벡터 검색이 지연된다면? 그 원인은 바로 '오버인덱싱(Over-indexing)'에 있을 수 있습니다.

오늘은 많은 기업들이 간과하고 있는 데이터베이스 오버인덱싱 문제와 이것이 AI 워크로드에 미치는 영향, 그리고 징후 확인 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

---

데이터베이스 오버인덱싱이란?

오버인덱싱은 테이블에 필요 이상으로 많은 인덱스가 생성되어 있거나, 실제 쿼리 패턴과 맞지 않는 인덱스가 방치된 상태를 말합니다.

구체적으로는 다음과 같은 경우들이 해당됩니다

• 중복되거나 겹치는 인덱스: 예를 들어 (a) 컬럼에 대한 인덱스와 (a, b) 컬럼에 대한 복합 인덱스가 동시에 존재하는 경우

• 일회성 쿼리를 위해 만들어진 인덱스: 특정 시점의 요구사항으로 만들어졌지만 더 이상 사용되지 않는 인덱스

• 너무 넓은 복합 인덱스: 여러 컬럼을 포함하지만 실제로는 거의 사용되지 않는 인덱스

• 레거시 인덱스: 과거 쿼리 패턴에 맞춰 만들어졌지만 현재는 더 이상 적합하지 않은 인덱스

이러한 불필요한 인덱스들은 데이터가 삽입(INSERT), 수정(UPDATE), 삭제(DELETE)될 때마다 함께 업데이트되어야 합니다.

소규모 애플리케이션에서는 이 오버헤드가 미미할 수 있지만, 초당 수백만 건의 이벤트를 처리하는 AI 워크로드에서는 심각한 병목이 됩니다.

---

AI 시스템에서 오버인덱싱이 치명적인 이유

현대의 AI 데이터베이스는 챗봇의 사실 검색, 추천 엔진의 개인화 콘텐츠 제공, 벡터 검색 시스템의 실시간 컨텍스트 생성 등을 실시간으로 처리해야 합니다.

이러한 환경에서 오버인덱싱은 다음과 같은 문제를 야기합니다

 

1) 쓰기 지연으로 인한 학습 루프 지연

실시간 또는 적응형 AI 시스템에서 쓰기 지연은 임베딩 업데이트, 벡터 저장소 갱신, 사용자 피드백 반영 등 학습 루프를 지연시킵니다.

오버인덱싱은 데이터 수집 속도를 늦추고, 결과적으로 AI가 새로운 정보에 반응하는 속도를 떨어뜨립니다.

 

2) 느린 쿼리로 인한 컨텍스트 검색 지연

LLM(대규모 언어 모델)은 유용한 응답을 제공하기 위해 최신의 구조화된 데이터를 필요로 합니다.

인덱스 비대화는 AI 애플리케이션이 의존하는 바로 그 쿼리들을 느리게 만듭니다.

 

3) 실시간 벡터 및 구조화 쿼리의 속도 저하

벡터 임베딩과 구조화된 필터를 결합하는 하이브리드 검색 시스템은 밀리초 단위의 지연 시간을 요구합니다.

과도한 인덱싱은 이러한 목표를 저해합니다.

 

결론적으로, 오버인덱싱된 데이터베이스는 AI의 속도를 떨어뜨리고 결과의 품질을 약화시킵니다.

---

오버인덱싱의 5가지 징후

여러분의 데이터베이스가 오버인덱싱 상태인지 확인할 수 있는 5가지 신호를 소개합니다

 

1) 쓰기 작업이 느려지고 있다

사용자 행동 로깅부터 이벤트 스트리밍까지, AI 애플리케이션은 높은 빈도의 쓰기 작업을 수반합니다.

인덱스가 과도한 스키마는 이를 따라가지 못합니다.

 

2) 스토리지가 급증하고 있다

인덱스 크기가 실제 데이터 크기와 비슷하거나 초과한다면, 오버인덱싱 상태일 가능성이 높습니다.

특히 클라우드 환경에서는 비용이 급격히 증가할 수 있습니다.

 

3) 사용되지 않거나 중복된 인덱스가 있다

데이터베이스의 성능 모니터링 도구를 통해 수주 또는 수개월 동안 사용되지 않은 인덱스가 있는지 확인할 수 있습니다. 앞서 언급한 (a)와 (a, b) 같은 중복 인덱스도 함께 체크해보세요.

 

4) 인덱스를 사용하지 않는 복잡한 쿼리 플랜

너무 많은 인덱스는 쿼리 플래너를 혼란스럽게 만들어 오히려 성능이 저하되거나 풀 테이블 스캔이 발생할 수 있습니다.

 

5) AI 시스템이 지연되고 있다

LLM 응답이 데이터베이스에서 가져온 컨텍스트에 의존하는데, 일관성 없거나 느린 답변을 받고 있다면 오버인덱싱이 숨겨진 원인일 수 있습니다.

---

데이터베이스별 인덱스 상태 점검하기

오버인덱싱 문제를 해결하는 첫 단계는 사용 통계를 분석하는 것입니다.

전혀 스캔되지 않는 인덱스, 다른 인덱스와 중복되는 인덱스, 실제 쿼리 패턴과 부분적으로만 겹치는 인덱스를 찾아야 합니다.

후보를 식별한 후에는 항상 해당 인덱스가 기본 키(PK), 유니크, 외래 키(FK) 제약조건을 지원하는지 확인하고, EXPLAIN이나 쿼리 프로파일링을 통해 성능이 저하되지 않는지 검증해야 합니다.

 

PostgreSQL의 경우

pg_stat_user_indexes를 사용하여 인덱스가 얼마나 자주 스캔되는지 확인하고, pg_index와 pg_constraint를 결합하여 중요한 제약조건을 실수로 삭제하지 않도록 합니다.

 

MySQL의 경우

SHOW INDEXES FROM table_name으로 시작하여 인덱스 목록을 확인합니다.

sys.schema_unused_indexes는 마지막 재시작 이후 활동이 없는 인덱스를 보여주고, sys.schema_redundant_indexes는 중복 또는 겹치는 인덱스를 강조 표시합니다.

 

SingleStore의 경우

SHOW INDEXES FROM <table> 또는 INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS를 확인하여 실제로 어떤 인덱스가 있는지 파악합니다.

그 다음 실제 쿼리에 EXPLAIN 또는 PROFILE을 실행하여 옵티마이저가 인덱스를 사용하는지 확인합니다.

실행 계획에서 인덱스 기반 연산자를 볼 수 있다면 인덱스가 제 역할을 하고 있는 것이고, 풀 테이블 스캔이나 컬럼스토어 스캔만 보인다면 해당 인덱스는 워크로드에 도움이 되지 않는 것입니다.

 

SingleStore Studio PROFILE 예시1

SingleStore Studio PROFILE 예시2

더 철저한 검증을 위해서는 PROFILE과 SHOW PROFILE JSON을 사용하여 실행 중 실제로 시간이 어디에 소요되는지 확인할 수 있습니다. 중요한 쿼리가 인덱스를 전혀 사용하지 않거나, 연산자 비용이 인덱스 유지 오버헤드에 비해 미미하다면 해당 인덱스를 제거할 수 있다는 강력한 신호입니다.

---

데이터베이스 인덱스는 성능 최적화의 핵심 도구이지만, 과유불급(過猶不及)이라는 말처럼 지나치면 오히려 독이 됩니다.

특히 밀리초 단위의 응답 속도가 중요한 AI 시대에 오버인덱싱은 시스템 성능을 조용히 갉아먹는 숨은 적입니다.

생성형 AI 애플리케이션이 느리게 느껴지거나 오래된 응답을 제공한다면, 데이터베이스 인덱스 상태 점검도 해보시기 바랍니다.

데이터베이스 환경과 워크로드 특성에 맞는 인덱스 관리 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

SingleStore는 실시간 AI 워크로드에 최적화된 데이터베이스로, 효율적인 인덱싱 전략과 강력한 성능 모니터링 도구를 제공합니다.

벡터 검색과 구조화된 쿼리를 동시에 처리하는 하이브리드 워크로드에서도 뛰어난 성능을 발휘하며, 과도한 인덱스 없이도 밀리초 단위의 응답 속도를 구현할 수 있습니다.