커찬님의 면접 결과

클러스터드 인덱스와 넌클러스터드 인덱스의 기본 개념을 이해하고 계신 점이 좋습니다. 다만 설명을 더 구체적으로 보완하면 좋을 것 같습니다. 클러스터드 인덱스는 실제 데이터가 인덱스 키 순서대로 물리적으로 정렬되어 저장되며 테이블당 하나만 존재할 수 있고, 넌클러스터드 인덱스는 별도의 구조로 데이터의 위치를 가리키는 포인터를 가지며 여러 개 생성 가능하다는 점을 추가로 학습하시면 더 완전한 답변이 될 것입니다. 또한 성능 차이나 실제 사용 예시도 함께 공부해보시길 권합니다.

페이지 분할이 발생하는 기본적인 조건에 대해서는 올바르게 이해하고 계시는 것 같습니다. 다만 답변이 다소 일반적이어서, 클러스터드 인덱스의 특성상 데이터가 정렬된 순서로 저장되기 때문에 중간값 삽입 시 더 빈번하게 페이지 분할이 발생한다는 점을 추가로 언급하시면 좋겠습니다. 또한 페이지 분할 과정에서 절반의 데이터를 새로운 페이지로 이동시키고 인덱스 포인터를 업데이트하는 구체적인 메커니즘이나, 이로 인한 성능 저하와 디스크 I/O 증가 등의 실무적 영향에 대해서도 학습해보시기 바랍니다. 전체적으로는 기본 개념은 잘 알고 계시니, 좀 더 구체적인 동작 원리와 실무적 관점에서의 영향을 보완하시면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.

페이지 분할로 인한 성능 영향을 오버헤드 관점에서 접근하신 부분은 좋았고, 데이터의 물리적 위치 변화와 여러 페이지 접근으로 인한 성능 저하를 언급하신 것도 적절했습니다. 다만 더 구체적인 성능 영향 요소들을 추가하시면 좋겠는데, 페이지 분할 과정에서 발생하는 추가적인 I/O 오버헤드, 락(lock) 경합으로 인한 동시성 저하, 그리고 인덱스 단편화(fragmentation)로 인한 스캔 성능 저하 등이 주요 영향입니다. 또한 페이지 분할이 트랜잭션 로그에 기록되면서 발생하는 추가적인 디스크 쓰기 작업도 성능에 중요한 영향을 미치므로, 이런 세부적인 메커니즘들을 함께 학습하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.

넌클러스터드 인덱스의 커버링 인덱스(Covering Index) 개념을 정확히 이해하고 계시고, 랜덤 I/O를 피해서 성능을 개선할 수 있다는 핵심 아이디어를 잘 설명해주셨습니다. 다만 I/O 오버헤드를 최소화하는 다른 중요한 방법들도 있는데, 예를 들어 적절한 인덱스 힌트 사용, 쿼리 최적화를 통한 Sequential I/O 유도, 파티셔닝을 통한 데이터 분산, 그리고 버퍼 풀 크기 조정 등이 있습니다. 또한 실제 상황에서는 데이터 접근 패턴 분석을 통해 자주 함께 조회되는 컬럼들을 물리적으로 가까운 위치에 배치하는 것도 중요한 최적화 방법입니다. 앞으로 데이터베이스 성능 최적화의 다양한 기법들에 대해 더 학습해보시면 좋겠습니다.

커버링 인덱스에 대해 잘 모르겠다고 솔직하게 답변해주신 점은 좋았습니다. 하지만 커버링 인덱스의 주요 단점들을 놓치셨는데, 실제로는 인덱스 크기 증가로 인한 저장공간 오버헤드, 데이터 변경 시 인덱스 유지보수 비용 증가, 그리고 너무 많은 컬럼을 포함할 경우 인덱스 자체의 성능 저하가 주요 단점입니다. "일부 데이터만 가져올 수 있다"는 것은 사실 커버링 인덱스의 단점이 아니라 특성에 가깝습니다. 인덱스 관련 개념들과 함께 인덱스 유지보수 비용, 저장공간 트레이드오프에 대해 학습해보시면 도움이 될 것 같습니다.