깨진 인덱스 문제 해결: PostgreSQL 인덱스 재구축 및 복구 방법

PostgreSQL은 고급 오픈 소스 관계형 데이터베이스로서 견고성과 성능으로 유명합니다. 성능 아키텍처의 중요한 구성 요소인 인덱스는 데이터베이스가 테이블의 모든 행을 스캔하지 않고도 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다. 그러나 시간이 지남에 따라 인덱스가 비효율적이거나 손상되어 쿼리 성능 및 전반적인 데이터베이스 상태가 크게 저하될 수 있습니다. 이러한 문제를 식별하고 복구하는 것은 모든 PostgreSQL 관리자에게 필수적인 기술입니다.

이 종합 가이드에서는 문제 있는 PostgreSQL 인덱스를 진단, 재구축 및 복구하는 데 필요한 실용적인 명령과 전략을 안내합니다. 인덱스 비효율성 및 손상의 원인을 살펴보고, 내장 도구를 사용하여 이러한 인덱스를 식별하는 방법, REINDEX 명령 및 강력한 CONCURRENTLY 옵션 사용에 대한 단계별 지침, 기타 관련 유지 관리 명령을 제공합니다. 이 기사가 끝나면 최적의 인덱스 상태를 유지하고 PostgreSQL 데이터베이스가 최고 효율로 작동하도록 보장하는 방법에 대한 명확한 이해를 갖게 될 것입니다.

PostgreSQL 인덱스 및 일반적인 문제 이해

PostgreSQL 인덱스, 가장 일반적인 B-트리 인덱스는 데이터베이스 검색 엔진이 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용할 수 있는 특수 조회 테이블입니다. 책 뒤의 색인과 같다고 생각하면 됩니다. 주제를 찾기 위해 책 전체를 읽는 대신 색인에 나열된 페이지 번호로 직접 이동할 수 있습니다. 이러한 인덱스가 정상일 때 이를 사용하는 쿼리는 매우 빠르게 실행됩니다. 그렇지 않으면 쿼리 성능이 급격히 저하될 수 있습니다.

인덱스는 주로 블로트(bloat)와 손상(corruption)이라는 두 가지 이유로 문제가 될 수 있습니다.

인덱스 블로트

인덱스 블로트는 인덱스 구조 내에서 "데드 튜플"(사용되지 않는 데이터 버전)이 축적되는 것을 말합니다. PostgreSQL에서 행이 업데이트되거나 삭제될 때 데이터의 이전 버전(및 해당 인덱스 항목)은 즉시 제거되지 않습니다. 대신 "데드"로 표시되고 결국 VACUUM 프로세스에 의해 회수됩니다. VACUUM이 충분히 자주 또는 효과적으로 실행되지 않거나 업데이트/삭제율이 높은 경우 이러한 데드 튜플이 축적되어 인덱스가 불필요하게 커질 수 있습니다. 블로트된 인덱스는 더 많은 디스크 공간을 차지하고, 스캔하는 데 더 많은 I/O 작업이 필요하며, 쿼리 속도를 높이는 데 덜 효과적일 수도 있습니다.

인덱스 손상

인덱스 손상은 인덱스의 내부 구조가 논리적으로 일관되지 않거나 물리적으로 손상된 더 심각한 문제입니다. 이는 다음과 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

• 하드웨어 오류: 디스크 오류, 메모리 문제 또는 정전.
• 소프트웨어 버그: PostgreSQL 자체 또는 기본 운영 체제 구성 요소의 드물지만 가능한 결함.
• 갑작스러운 시스템 충돌: 적절한 종료 절차 없이 PostgreSQL 서버의 갑작스러운 종료.

손상된 인덱스는 잘못된 쿼리 결과, "인덱스에 예상치 못한 데이터 포함"과 같은 오류를 유발하거나 쿼리 완료를 방해할 수도 있습니다. 손상을 식별하고 수정하는 것은 데이터 무결성 및 데이터베이스 안정성에 중요합니다.

문제가 있는 인덱스의 증상으로는 특정 쿼리가 갑자기 느려지거나, 명확한 이유 없이 I/O 활동이 증가하거나, 인덱스 스캔과 관련된 오류 메시지가 나타나는 경우가 많습니다.

문제가 있는 인덱스 식별

인덱스를 복구하기 전에 어떤 인덱스가 문제를 일으키는지 식별해야 합니다. PostgreSQL은 이를 수행하는 몇 가지 방법을 제공합니다.

사용되지 않거나 비효율적인 인덱스 확인

pg_stat_user_indexes 뷰는 인덱스 사용에 대한 통계를 제공합니다. 이 뷰를 쿼리하여 거의 사용되지 않거나 전혀 사용되지 않는 인덱스를 찾아 제거 또는 재평가를 고려할 수 있습니다.

SELECT
    relname AS table_name,
    indexrelname AS index_name,
    idx_scan AS index_scans,
    idx_tup_read AS tuples_read,
    idx_tup_fetch AS tuples_fetched
FROM
    pg_stat_user_indexes
WHERE
    idx_scan = 0 -- 한 번도 스캔되지 않은 인덱스
    AND schemaname = 'public'
ORDER BY
    pg_relation_size(indexrelid) DESC;

idx_scan이 0인 것은 사용되지 않는 인덱스를 나타낼 수 있지만, 일부 인덱스는 제약 조건(예: UNIQUE, PRIMARY KEY) 또는 드물게 액세스되는 보고서에 사용된다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 삭제하기 전에 항상 조사하십시오.

인덱스 블로트 감지

블로트는 직접 감지하기 어렵지만, 테이블에 비해 인덱스 크기가 불균형적으로 크거나 데이터 증가에 비례하지 않게 인덱스가 과도하게 커지는 것은 블로트를 나타낼 수 있습니다. 테이블과 인덱스 크기를 비교할 수 있습니다.

SELECT
    relname AS table_name,
    pg_size_pretty(pg_relation_size(relid)) AS table_size,
    pg_size_pretty(pg_indexes_size(relid)) AS indexes_size,
    pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) AS total_size
FROM
    pg_stat_user_tables
ORDER BY
    pg_total_relation_size(relid) DESC;

고급 블로트 감지를 위해 커뮤니티 기여 스크립트 또는 pg_repack 또는 pgstattuple(튜플 밀도를 조사하여 블로트를 추정할 수 있음)과 같은 확장을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.

EXPLAIN ANALYZE를 사용한 느린 쿼리 식별

특정 쿼리가 느려질 때 EXPLAIN ANALYZE는 가장 유용한 도구입니다. 쿼리 실행 계획과 실제 실행 통계를 보여주며, 인덱스가 어떻게 사용되는지(또는 사용되지 않는지)를 포함합니다.

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'some_value';

계획에 인덱스 스캔이 예상되었던 곳에 순차 스캔이 표시되거나 인덱스 스캔이 비정상적으로 오래 걸리면 비효율적이거나 문제가 있는 인덱스를 가리킬 수 있습니다.

인덱스 손상 확인

인덱스 손상은 종종 PostgreSQL 로그의 오류로 나타나거나 쿼리가 예기치 않게 실패할 때 발생합니다. corruption, unexpected data 또는 bad block과 같은 문구가 포함된 메시지를 찾으십시오. 안타깝게도 인덱스를 사용해 보지 않고 "손상 확인"을 위한 직접적인 SQL 명령은 없습니다. 손상을 확인하는 가장 좋은 방법은 쿼리가 특정 인덱스를 참조할 때 실패하는 경우입니다.

팁: 오류 메시지에 대해 PostgreSQL 로그를 정기적으로 모니터링하십시오. 손상을 조기에 감지하면 더 큰 문제를 예방할 수 있습니다.

REINDEX 명령: 기본 도구

REINDEX 명령은 PostgreSQL 인덱스를 재구축하는 기본 도구입니다. 인덱스를 처음부터 재구성하여 데드 튜플을 제거하여 블로트를 효과적으로 수정하고 테이블의 현재 데이터를 기반으로 새롭고 유효한 구조를 구축하여 손상을 복구합니다.

REINDEX 작동 방식

REINDEX( CONCURRENTLY 없이)가 실행되면 기존 인덱스를 삭제한 다음 현재 테이블 데이터를 사용하여 다시 만듭니다. 이 프로세스는 새롭고 작고 유효한 인덱스 구조를 생성합니다. 그런 다음 원본 인덱스가 제거됩니다.

REINDEX 구문 및 사용법

REINDEX는 다양한 수준에서 적용할 수 있습니다.

1. 특정 인덱스 재인덱싱:
   sql REINDEX INDEX index_name;
   이것은 단일 문제 인덱스를 대상으로 하는 가장 일반적인 사용 사례입니다.

2. 테이블의 모든 인덱스 재인덱싱:
   sql REINDEX TABLE table_name;
   테이블에 여러 개의 블로트되거나 손상된 인덱스가 있는 경우 유용합니다.

3. 데이터베이스의 모든 인덱스 재인덱싱:
   sql REINDEX DATABASE database_name;
   이것은 훨씬 더 극단적인 조치이며, 일반적으로 광범위한 손상 또는 블로트가 의심되는 상황에서 사용됩니다. 상당한 다운타임을 유발할 수 있습니다.

4. 데이터베이스의 시스템 카탈로그 재인덱싱:
   sql REINDEX SYSTEM database_name;
   이것은 지정된 데이터베이스 내의 시스템 카탈로그 테이블에 대한 모든 인덱스를 재구축합니다. 이것은 시스템 카탈로그 인덱스에 문제가 있다고 의심되는 경우에만 극도로 주의하여 사용해야 하며, 전체 데이터베이스의 기능에 영향을 미칠 수 있고 독점 액세스가 필요합니다.

경고: REINDEX( CONCURRENTLY 없이)를 실행하면 재인덱싱 중인 인덱스 또는 테이블에 ACCESS EXCLUSIVE 잠금이 적용됩니다. 이는 영향을 받는 객체에 대한 읽기 또는 쓰기가 재인덱싱 프로세스 중에 발생할 수 없음을 의미하므로 다운타임이 발생합니다. 테이블의 경우 관련된 모든 인덱스가 잠깁니다. 데이터베이스의 경우 모든 테이블과 해당 인덱스가 잠깁니다.

REINDEX CONCURRENTLY를 사용한 다운타임 최소화

다운타임이 허용되지 않는 프로덕션 시스템의 경우 REINDEX CONCURRENTLY는 매우 유용한 옵션입니다. 이를 통해 테이블에 대한 동시 읽기 및 쓰기 작업을 차단하지 않고 인덱스를 재구축할 수 있습니다.

REINDEX CONCURRENTLY 작동 방식:

1. 정상 작업과 동시에 새 인덱스 정의를 구축합니다.
2. 테이블에 잠시 SHARE UPDATE EXCLUSIVE 잠금을 적용하여 DDL(예: ALTER TABLE)은 차단하지만 DML(INSERT, UPDATE, DELETE) 및 SELECT 문은 허용합니다.
3. 그런 다음 테이블을 스캔하여 새 인덱스를 구축합니다.
4. 초기 빌드가 완료된 후, 빌드 중에 발생한 변경 사항을 적용하기 위해 매우 짧은 SHARE UPDATE EXCLUSIVE 잠금을 다시 획득합니다.
5. 마지막으로 이전 인덱스를 새 인덱스로 교체하고 이전 인덱스를 삭제합니다.

구문:

REINDEX INDEX CONCURRENTLY index_name;

REINDEX CONCURRENTLY에 대한 중요 고려 사항:

• 느린 실행: 동시 변경 사항을 처리해야 하므로 REINDEX CONCURRENTLY는 일반적으로 동시가 아닌 REINDEX보다 느립니다.
• 디스크 공간: 임시로 이전 및 새 인덱스 구조 모두에 대한 디스크 공간이 필요합니다.
• 트랜잭션 지원 없음: REINDEX CONCURRENTLY는 트랜잭션 블록 내에서 실행할 수 없습니다.
• 오류 처리: REINDEX CONCURRENTLY가 실패하면(예: 고유 인덱스의 고유 제약 조건 위반으로 인해) 유효하지 않은 인덱스가 남게 됩니다. 이 유효하지 않은 인덱스를 DROP한 후 REINDEX CONCURRENTLY 명령을 다시 실행해야 합니다.

재인덱싱의 실제 예

products라는 테이블에 idx_products_name이라는 인덱스가 있다고 가정해 보겠습니다.

단일 인덱스 재구축(다운타임 발생)

영향을 받는 인덱스에 대해 잠시 서비스 중단이 가능한 경우:

REINDEX INDEX idx_products_name;

단일 인덱스 재구축(동시 실행, 최소 다운타임)

products 테이블에 계속 액세스해야 하는 프로덕션 시스템의 경우:

-- B-트리 인덱스의 경우:
REINDEX INDEX CONCURRENTLY idx_products_name;

-- 기본 키 또는 고유 제약 조건 인덱스의 경우(종종 특별한 처리가 필요하지만 REINDEX CONCURRENTLY가 처리함):
-- 기본 키 또는 고유 제약 조건 인덱스를 재구축해야 하는 경우 일반적으로 기본 인덱스를 재구축합니다.
-- 예를 들어, 'products_pkey'가 기본 키 인덱스인 경우:
REINDEX INDEX CONCURRENTLY products_pkey;

테이블의 모든 인덱스 재구축

products 테이블의 여러 인덱스에 문제가 있다고 의심되는 경우:

-- 이 명령은 'products' 테이블에 ACCESS EXCLUSIVE 잠금을 획득합니다.
REINDEX TABLE products;

참고: REINDEX TABLE CONCURRENTLY 명령은 없습니다. 테이블의 모든 인덱스를 동시에 재인덱싱해야 하는 경우 REINDEX INDEX CONCURRENTLY를 사용하여 각 인덱스를 개별적으로 재인덱싱해야 합니다.

먼저 테이블의 모든 인덱스를 식별합니다.

SELECT indexname FROM pg_indexes WHERE tablename = 'products';

그런 다음 각 인덱스에 대해:

REINDEX INDEX CONCURRENTLY index_name_1;
REINDEX INDEX CONCURRENTLY index_name_2;
-- 등등.

데이터베이스의 모든 인덱스 재구축

이것은 최후의 수단이며 상당한 다운타임이 필요합니다. 예약된 유지 관리 기간 동안에만 수행해야 합니다.

REINDEX DATABASE your_database_name;

또는 데이터베이스의 모든 인덱스(시스템 인덱스 제외)를 반복하여 동시에 재인덱싱할 수 있지만, 이는 훨씬 느리고 신중한 스크립팅이 필요합니다.

관련 유지 관리 명령 및 모범 사례

재인덱싱은 종종 광범위한 유지 관리 전략의 일부입니다. 다른 명령은 인덱스 문제 예방에 중요한 역할을 합니다.

VACUUM 및 VACUUM FULL

• VACUUM: 데드 튜플이 차지하는 공간을 회수하여 재사용할 수 있도록 합니다. 디스크의 테이블 또는 인덱스 파일을 축소하지는 않지만 블로트 방지에 중요합니다. autovacuum 데몬은 일반적으로 이를 자동으로 처리합니다.
  sql VACUUM your_table;
• VACUUM FULL: 테이블과 해당 인덱스를 새 디스크 파일로 완전히 다시 작성하여 최대 공간을 회수하고 블로트를 제거합니다. 그러나 테이블에 ACCESS EXCLUSIVE 잠금을 적용하여 모든 작업을 차단하므로 극도로 주의해야 합니다. 인덱스 블로트의 경우 REINDEX가 종종 선호됩니다.
  sql VACUUM FULL your_table;

ANALYZE

ANALYZE 명령은 데이터베이스의 테이블 내용을 기반으로 통계를 수집하고 pg_statistic에 저장합니다. PostgreSQL 쿼리 플래너는 이러한 통계를 사용하여 쿼리 실행 방법, 인덱스 사용 여부 결정 등 지능적인 결정을 내립니다. 상당한 데이터 변경 후(또는 재인덱싱 후) ANALYZE를 실행하면 플래너가 최신 정보를 갖도록 보장합니다.

ANALYZE your_table;
-- 또는 전체 데이터베이스 분석:
ANALYZE;

자동 VACUUM 모니터링

autovacuum 데몬이 실행 중이고 올바르게 구성되었는지 확인합니다. 블로트 방지 및 통계 최신 상태 유지를 위해 중요한 VACUUM 및 ANALYZE 작업을 자동으로 수행하는 책임이 있습니다. 잘못 구성된 autovacuum은 성능 저하의 일반적인 원인입니다.

정기 유지 관리 일정

사전 예방적인 인덱스 유지 관리가 사후 문제 해결보다 낫습니다. 다음을 위한 일정을 수립하십시오.

• 인덱스 사용량 및 크기 모니터링: 잠재적인 블로트 또는 사용되지 않는 인덱스 식별.
• REINDEX CONCURRENTLY 실행: 자주 업데이트되거나 삭제되는 테이블의 경우 또는 상당한 데이터 마이그레이션 후에.
• autovacuum 로그 및 설정 검토: 데이터베이스 활동을 따라잡고 있는지 확인.

테스트 및 백업

• 항상 테스트: 프로덕션 데이터베이스에서 주요 유지 관리 작업을 수행하기 전에 프로덕션 환경을 복제하는 스테이징 또는 개발 환경에서 철저히 테스트하십시오.
• 항상 백업: 모든 REINDEX 작업, 특히 동시가 아닌 작업 또는 전체 테이블/데이터베이스를 대상으로 하는 작업을 시작하기 전에 데이터베이스의 최신롭고 신뢰할 수 있는 백업을 확보하십시오. REINDEX는 일반적으로 안전하지만 손상된 데이터베이스 백업은 쓸모가 없습니다.

문제 해결 팁 및 경고

• 디스크 공간: REINDEX 작업(특히 CONCURRENTLY)은 상당한 임시 디스크 공간을 필요로 합니다. 재구축되는 인덱스 크기의 최대 두 배까지 필요할 수 있습니다. 데이터베이스 서버에 충분한 여유 공간이 있는지 확인하십시오.
• 성능 영향: REINDEX CONCURRENTLY조차도 작동 중에 CPU 및 I/O 리소스를 소비합니다. 실행 중 시스템의 성능을 주의 깊게 모니터링하십시오.
• 근본 원인 식별: 인덱스가 블로트되거나 손상되는 이유를 이해하지 않고 반복적으로 재인덱싱만 하지 마십시오. 비효율적인 VACUUM 설정, 높은 트랜잭션율 또는 하드웨어 문제와 같은 근본적인 문제를 조사하십시오.
• 인덱스 생성 vs. 재인덱싱: CREATE INDEX CONCURRENTLY는 차단 없이 새 인덱스를 생성하는 REINDEX INDEX CONCURRENTLY에 해당합니다. 유사한 원칙을 따르고 유사한 제한 사항이 있습니다.

결론

건강하고 효율적인 PostgreSQL 인덱스를 유지하는 것은 최적의 쿼리 성능과 데이터베이스의 전반적인 안정성을 보장하는 데 기본입니다. 인덱스 블로트 및 손상의 원인을 이해하고, 문제가 있는 인덱스를 식별하는 방법을 배우고, REINDEX 명령(특히 CONCURRENTLY 옵션)을 숙달함으로써 PostgreSQL 관리 기술을 갖추게 됩니다.

사전 예방적으로 인덱스 유지 관리에 접근하는 것을 기억하십시오. 인덱스를 모니터링하고, 정기적인 검사를 예약하고, REINDEX CONCURRENTLY 및 기타 유지 관리 도구를 신중하게 사용하십시오. 항상 비프로덕션 환경에서 절차를 테스트하고 신뢰할 수 있는 백업을 확보하십시오. 이러한 절차를 통해 PostgreSQL 인덱스를 슬림하고 빠르며 강력하게 유지하여 애플리케이션이 원활하고 효율적으로 실행되도록 보장할 수 있습니다.