뷰 및 인덱스 (r1)

뷰는 데이터베이스에서 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 가상 테이블이다. 물리적으로 데이터를 저장하지 않고, 쿼리를 통해 정의된 논리적인 테이블 구조를 제공한다. 사용자는 뷰를 마치 실제 테이블처럼 조회할 수 있으며, 이를 통해 복잡한 데이터 접근을 단순화하고 보안을 강화하는 것이 주요 목적이다.

뷰의 핵심 목적은 다음과 같다. 첫째, 복잡성을 감추고 사용자에게 필요한 데이터만을 명확하게 제공하여 데이터 접근을 단순화한다. 둘째, 기본 테이블의 특정 열이나 행에 대한 접근만을 허용함으로써 데이터 보안을 구현한다. 셋째, 애플리케이션의 논리적 독립성을 유지한다. 기본 테이블의 구조가 변경되더라도 뷰 인터페이스를 통해 애플리케이션에 영향을 최소화할 수 있다.

뷰는 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 가상 테이블이다. 물리적으로 데이터를 저장하지 않으며, 데이터베이스 관리 시스템에 저장된 뷰 정의에 따라 쿼리 시점에 실시간으로 결과를 생성한다. 사용자나 응용 프로그램은 실제 테이블과 동일한 방식으로 뷰를 조회하거나, 일부 경우에는 수정할 수도 있다.

뷰의 주요 특징은 논리적 데이터 독립성을 제공한다는 점이다. 기본 테이블의 구조가 변경되더라도, 뷰를 통해 데이터를 접근하는 응용 프로그램의 인터페이스는 변경되지 않을 수 있다. 또한, 복잡한 조인이나 집계 함수를 포함하는 쿼리를 뷰로 정의하면, 사용자는 단순한 SELECT 문으로 동일한 결과를 얻을 수 있어 편의성이 크게 향상된다.

보안 측면에서 뷰는 중요한 역할을 한다. 특정 열이나 행만을 사용자에게 노출시키는 접근 제어 수단으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 직원 테이블에서 급여 정보를 제외한 나머지 열만 보여주는 뷰를 생성함으로써 민감한 데이터에 대한 접근을 차단할 수 있다.

그러나 뷰는 가상 테이블이기 때문에 성능 상의 고려사항이 존재한다. 뷰를 조회할 때마다 내부적으로 정의된 쿼리가 실행되어 결과를 만들어내므로, 매우 복잡한 쿼리로 정의된 뷰를 빈번히 사용하면 시스템 성능에 부하를 줄 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인덱싱된 뷰와 같은 최적화 기법이 사용되기도 한다.

뷰는 데이터베이스 사용자와 애플리케이션 개발자에게 여러 가지 실질적인 이점을 제공한다. 가장 큰 장점은 논리적 데이터 독립성을 보장한다는 점이다. 기본 테이블의 구조가 변경되더라도, 이를 참조하는 뷰의 정의만 적절히 수정하면 뷰를 사용하는 쿼리나 애플리케이션 코드를 변경할 필요가 없다. 이는 시스템 유지보수와 확장성을 크게 향상시킨다.

보안 강화는 또 다른 주요 장점이다. 민감한 열을 제외하거나, 특정 행만 필터링하여 사용자나 역할별로 맞춤형 데이터 접근 권한을 부여할 수 있다. 예를 들어, 직원 테이블에서 급여 정보를 제외한 뷰를 생성하여 일반 부서원에게 제공하거나, 특정 지역의 매출 데이터만 보여주는 뷰를 생성할 수 있다.

뷰는 복잡성을 감추고 쿼리 재사용성을 높이는 데도 유용하다. 자주 사용하는 복잡한 조인이나 집계 함수 쿼리를 뷰로 정의하면, 사용자는 마치 단일 테이블을 조회하는 것처럼 간단한 문법으로 데이터에 접근할 수 있다. 이는 개발 생산성을 높이고 오류 가능성을 줄인다.

인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위해 사용하는 자료 구조이다. 특정 컬럼(열)의 값을 기반으로 데이터의 물리적 위치 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 정렬된 목록을 생성한다. 테이블에 직접 데이터를 저장하는 것이 아니라, 책의 색인과 유사하게 검색 키와 해당 데이터 행에 대한 포인터를 저장하는 별도의 객체이다.

인덱스의 필요성은 대량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 발생한다. 풀 테이블 스캔은 모든 데이터 행을 순차적으로 검사하기 때문에 데이터 양이 많아질수록 쿼리 성능이 급격히 저하된다. 인덱스는 이러한 문제를 해결하여 SELECT 문의 WHERE 절이나 JOIN 조건에 사용된 컬럼에 대한 검색, 정렬(ORDER BY), 그룹화(GROUP BY) 작업의 성능을 비약적으로 향상시킨다.

인덱스가 효율적인 주요 작업과 그렇지 않은 작업은 다음과 같이 구분된다.

그러나 인덱스는 저장 공간을 추가로 소모하며, 데이터 변경 작업(INSERT, UPDATE, DELETE)이 발생할 때마다 인덱스 구조도 함께 갱신되어야 하므로 오버헤드가 발생한다. 따라서 모든 컬럼에 인덱스를 생성하는 것은 오히려 전체 시스템 성능을 저하시킬 수 있다. 검색 빈도, 데이터 분포, 테이블의 크기 등을 고려하여 적절한 컬럼을 선정하여 생성하는 것이 중요하다.

인덱스의 구조는 데이터를 효율적으로 조회하기 위해 사용되는 물리적 저장 및 조직화 방식을 의미한다. 가장 일반적인 구조는 B-Tree이며, 그 외에도 해시 인덱스, 비트맵 인덱스, 전문 인덱스 등이 특정 데이터베이스 시스템이나 사용 사례에 따라 활용된다.

B-Tree는 루트 노드, 브랜치 노드, 리프 노드로 구성된 균형 잡힌 트리 구조이다. 데이터는 정렬된 상태로 리프 노드에 저장되며, 각 노드는 여러 키와 자식 노드에 대한 포인터를 가진다. 이 구조 덕분에 대량의 데이터에서도 검색, 삽입, 삭제 연산이 로그 시간(O(log n)) 내에 수행된다. 대부분의 관계형 데이터베이스 시스템의 기본 인덱스 구조이다. 해시 인덱스는 메모리 기반 테이블에서 매우 빠른 점 조회를 제공하지만, 해시 충돌과 범위 검색 불가라는 한계가 있다. 비트맵 인덱스는 성별이나 상태 코드처럼 고유 값의 종류가 적은 열에서 AND, OR 연산이 많은 복합 조건 쿼리에 강점을 보인다.

클러스터형 인덱스는 테이블의 물리적 데이터 행 자체를 인덱스 키 값의 순서에 따라 정렬하여 저장하는 방식이다. 이는 사전의 페이지와 유사한 구조로, 데이터 자체가 순서대로 배열된다. 따라서 한 테이블에는 오직 하나의 클러스터형 인덱스만 생성할 수 있다. 데이터가 물리적으로 정렬되어 있기 때문에 범위 검색이 매우 효율적이며, 기본 키는 대부분 자동으로 클러스터형 인덱스로 생성된다. 그러나 데이터 삽입, 삭제, 갱신 시 물리적 재정렬이 발생할 수 있어 성능에 영향을 미칠 수 있다.

반면, 비클러스터형 인덱스는 데이터 행의 물리적 순서를 변경하지 않고 별도의 인덱스 구조를 생성한다. 이는 책의 색인과 같아서, 색인 항목은 정렬되어 있지만 실제 내용은 책에서 별도의 페이지에 흩어져 있다. 하나의 테이블에 여러 개의 비클러스터형 인덱스를 생성할 수 있다. 인덱스 자체는 키 값과 해당 데이터 행의 위치를 가리키는 포인터로 구성된다. 특정 값을 조회할 때는 빠르지만, 범위 스캔 시 클러스터형 인덱스보다 일반적으로 느릴 수 있다.

두 인덱스의 주요 차이점을 비교하면 다음과 같다.

적절한 인덱스 선택은 데이터의 특성과 쿼리 패턴에 달려 있다. 자주 검색되고 범위 질의가 많은 컬럼에는 클러스터형 인덱스를, 다양한 조건으로 자주 필터링되는 여러 컬럼에는 비클러스터형 인덱스를 적용하는 것이 일반적이다. 또한 비클러스터형 인덱스는 클러스터형 인덱스 키를 포인터로 포함하는 경우가 많아, 클러스터형 인덱스의 선택이 전체적인 인덱스 전략에 미치는 영향이 크다.

뷰는 CREATE VIEW 문을 사용하여 생성한다. 기본적인 구문은 다음과 같다.

```sql

CREATE VIEW 뷰_이름 [(열_이름1, 열_이름2, ...)]

AS

SELECT 문

[WITH CHECK OPTION];

```

CREATE VIEW 키워드 뒤에 생성할 뷰의 이름을 지정한다. 선택적으로 괄호 안에 열 이름 목록을 명시할 수 있으며, 생략하면 SELECT 문이 반환하는 열의 이름이 그대로 사용된다. AS 키워드 뒤에는 뷰를 정의하는 SELECT 문을 작성한다. 이 SELECT 문은 하나 이상의 기본 테이블이나 다른 뷰를 참조할 수 있다. 선택적인 WITH CHECK OPTION 절을 추가하면, 뷰를 통해 데이터를 변경할 때 뷰 정의의 SELECT 문 조건을 만족시키지 않는 데이터 수정을 방지한다[2].

생성 예시는 다음과 같다. employees 테이블에서 부서 번호가 10인 사원의 사번과 이름으로 구성된 뷰를 만드는 경우다.

```sql

CREATE VIEW emp_dept10 (emp_id, emp_name)

AS

SELECT employee_id, last_name

FROM employees

WHERE department_id = 10;

```

뷰를 생성할 때는 몇 가지 제약 사항을 고려해야 한다. 일부 데이터베이스 관리 시스템에서는 ORDER BY 절을 뷰 정의에 사용하는 것을 허용하지 않거나, 임시 테이블을 참조하는 것을 제한할 수 있다. 또한, 뷰의 SELECT 문에 집계 함수나 GROUP BY 절, DISTINCT 키워드가 포함된 경우 데이터 변경 작업(INSERT, UPDATE, DELETE)이 제한된다.

뷰를 수정하는 방법은 데이터베이스 관리 시스템에 따라 다르다. 일반적으로 CREATE VIEW 문으로 생성된 뷰의 정의를 변경하려면 ALTER VIEW 문을 사용한다. 이 명령어를 통해 뷰의 SELECT 쿼리 로직을 수정할 수 있지만, 뷰가 참조하는 기본 테이블의 스키마 변경과는 무관하다. 일부 시스템에서는 CREATE OR REPLACE VIEW 문을 사용하여 기존 뷰를 새 정의로 완전히 대체하는 방식도 지원한다.

뷰를 삭제할 때는 DROP VIEW 문을 사용한다. 이 명령어는 데이터베이스에서 뷰의 정의를 완전히 제거하지만, 뷰가 기반으로 하는 실제 테이블의 데이터에는 영향을 미치지 않는다. 삭제 작업을 수행하기 전에 해당 뷰에 의존하는 다른 데이터베이스 객체(예: 다른 뷰나 저장 프로시저)가 있는지 확인하는 것이 중요하다. 의존성이 있는 경우 삭제가 실패하거나 경고가 발생할 수 있다.

뷰의 관리 작업 중에는 권한 관리도 포함된다. 뷰는 기본 테이블에 대한 접근 권한을 통제하는 보안 계층 역할을 하므로, 뷰에 대한 사용자 권한을 GRANT 및 REVOKE 문을 통해 적절히 부여하거나 회수해야 한다.

뷰는 기본적으로 쿼리의 재사용성을 높이지만, 성능에 직접적인 이점을 제공하지는 않는다. 뷰를 조회할 때마다 내부에 정의된 SELECT 문이 매번 실행되어 결과 집합을 생성한다. 따라서 복잡한 조인이나 집계 함수를 포함하는 뷰를 빈번히 사용하면 오히려 성능 저하를 초래할 수 있다. 특히 뷰가 다른 뷰를 중첩하여 참조하는 경우, 실행 계획이 비효율적으로 구성될 위험이 있다.

성능을 개선하기 위한 주요 접근법은 인덱싱된 뷰를 활용하는 것이다. 그러나 이는 모든 데이터베이스 관리 시스템에서 지원하지 않으며, SQL Server나 Oracle의 Materialized View와 같이 특정 시스템에 한정된 기능이다. 일반 뷰의 성능을 최적화하려면 뷰 정의 내의 쿼리 자체를 효율적으로 작성해야 한다. 불필요한 컬럼을 제거하고, 적절한 조인 조건을 사용하며, 가능하면 필터 조건(WHERE 절)을 뷰 정의에 포함시키는 것이 좋다.

뷰 사용 시 주의해야 할 또 다른 성능 요소는 데이터 최신성과의 절충 관계이다. 인덱싱된 뷰나 Materialized View는 물리적으로 데이터를 저장하여 조회 성능을 극적으로 향상시키지만, 기본 테이블의 데이터 변경 사항을 실시간으로 반영하지 못할 수 있다. 이는 성능 향상과 데이터 실시간성 사이의 트레이드오프를 요구한다. 시스템의 요구사항에 따라 적절한 뷰 유형을 선택하는 것이 중요하다.

마지막으로, 뷰는 쿼리 최적화기의 실행 계획 수립에 영향을 줄 수 있다. 일부 복잡한 뷰는 최적화기가 효율적인 접근 경로를 찾는 것을 방해할 수 있다. 따라서 성능이 중요한 쿼리 경로에서는 뷰를 사용한 실행 계획과 직접 쿼리를 사용한 실행 계획을 비교 분석하는 것이 바람직하다. 데이터베이스의 실행 계획 분석 도구를 사용하여 병목 현상을 식별하고, 필요시 뷰를 리팩토링하거나 인덱스 추가를 고려해야 한다.

인덱스를 생성하는 기본 구문은 CREATE INDEX 문을 사용한다. 일반적인 형식은 다음과 같다.

```sql

CREATE [UNIQUE] INDEX 인덱스_이름

ON 테이블_이름 (컬럼1 [ASC|DESC], 컬럼2, ...)

[USING 인덱스_유형]

[WHERE 조건];

```

• UNIQUE: 선택적 키워드로, 지정된 컬럼 조합의 값이 테이블 내에서 고유하도록 보장하는 고유 인덱스를 생성한다.

• 인덱스_이름: 생성할 인덱스의 이름을 지정한다. 동일한 스키마 내에서 고유해야 한다.

• ON 테이블_이름 (컬럼, ...): 인덱스를 생성할 대상 테이블과 하나 이상의 컬럼을 지정한다. 여러 컬럼을 지정하면 복합 인덱스가 생성된다. 각 컬럼 뒤에 ASC(오름차순, 기본값) 또는 DESC(내림차순)를 지정하여 정렬 방식을 정의할 수 있다.

• USING 인덱스_유형: 사용할 인덱스 구조를 명시적으로 지정한다[3].

• WHERE 조건: 선택적 절로, 특정 조건을 만족하는 행만 인덱스에 포함시키는 부분 인덱스를 생성할 수 있다.

다음은 employees 테이블의 last_name 컬럼에 비클러스터형 인덱스를 생성하는 기본 예시이다.

```sql

CREATE INDEX idx_lastname ON employees (last_name);

```

복합 인덱스와 고유 인덱스를 생성하는 예시는 다음과 같다.

```sql

-- department_id와 salary 컬럼에 대한 복합 인덱스

CREATE INDEX idx_dept_salary ON employees (department_id, salary DESC);

-- email 컬럼에 대한 고유 인덱스

CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_email ON employees (email);

```

구문은 데이터베이스 관리 시스템별로 차이가 있다. 예를 들어, 오라클에서는 USING 절 대신 인덱스 유형을 생성 시 다른 파라미터로 지정하며, SQL Server에서는 INCLUDE 절을 사용하여 인덱스 키가 아닌 추가 컬럼을 리프 수준에 포함시킬 수 있다. PostgreSQL은 CONCURRENTLY 옵션으로 인덱스 생성 중 테이블 잠금을 최소화할 수 있다.

인덱스 튜닝은 데이터베이스 성능을 최적화하는 핵심 과정이다. 이는 단순히 인덱스를 추가하는 것을 넘어, 기존 인덱스의 효율성을 분석하고 불필요한 인덱스를 제거하며, 쿼리 패턴에 맞는 최적의 인덱스 전략을 수립하는 것을 포함한다. 성능 모니터링 도구를 통해 높은 디스크 I/O나 CPU 사용률을 유발하는 쿼리를 식별한 후, 해당 쿼리의 실행 계획을 분석하여 인덱스 개선 포인트를 찾는다.

인덱스 최적화를 위한 주요 원칙은 다음과 같다. 첫째, 선택도가 높은 컬럼, 즉 고유한 값이 많은 컬럼에 인덱스를 생성하는 것이 효율적이다. 둘째, 자주 사용되는 WHERE 절, JOIN 조건, ORDER BY 및 GROUP BY 절의 컬럼을 우선적으로 고려한다. 셋째, 하나의 인덱스에 여러 컬럼을 포함하는 복합 인덱스를 생성할 때는 컬럼의 순서가 중요하다. 범위 검색에 사용되는 컬럼은 마지막에 위치시키는 것이 일반적이다.

인덱스 튜닝은 지속적인 과정이다. 애플리케이션의 쿼리 패턴이 변경되거나 데이터 양과 분포가 변하면 기존 인덱스 전략도 재평가되어야 한다. 과도한 인덱스는 INSERT, UPDATE, DELETE 작업의 성능을 저하시키고 저장 공간을 낭비하므로, 읽기 성능 향상과 쓰기 성능 저하 사이의 균형을 유지하는 것이 중요하다.

인덱스는 검색 성능을 향상시키지만, 잘못 사용하면 오히려 시스템 전체 성능을 저하시키고 불필요한 자원을 낭비할 수 있다. 가장 흔한 오용 사례는 과도한 인덱스 생성이다. 각 인덱스는 데이터베이스 저장 공간을 차지하며, 데이터가 추가, 수정, 삭제될 때마다 관련 인덱스도 함께 갱신되어야 한다. 이로 인해 DML 작업의 속도가 현저히 느려질 수 있다. 특히 작은 규모의 테이블이나 자주 갱신되는 테이블에 너무 많은 인덱스를 생성하는 것은 비효율적이다.

잘못된 컬럼 선택도 주요 주의점이다. 카디널리티가 낮은 컬럼, 예를 들어 '성별'이나 '상태'처럼 중복도가 높은 컬럼에 단독 인덱스를 생성하면 검색 효율이 매우 낮다. 또한, 인덱스의 순서도 중요하다. 다중 컬럼 인덱스를 생성할 때는 쿼리의 WHERE 절 조건 빈도와 순서를 고려하여 컬럼 순서를 결정해야 한다. 첫 번째 컬럼을 제외한 나머지 컬럼만으로는 효율적인 인덱스 검색이 이루어지지 않을 수 있다.

인덱스 관리 부주의로 인한 성능 문제도 발생한다. 데이터가 자주 삽입되고 삭제되면 인덱스 단편화가 발생하여 검색 효율이 떨어질 수 있다. 따라서 주기적인 인덱스 재구성이나 재생성이 필요하다. 또한, 쿼리 작성 시 인덱스를 사용하지 못하도록 하는 패턴을 피해야 한다. 인덱스된 컬럼에 함수를 적용하거나 NULL 값을 과도하게 사용하는 경우, 옵티마이저가 인덱스를 사용하지 않고 전체 테이블 스캔을 수행할 수 있다.

따라서 인덱스 설계는 신중한 분석을 바탕으로 해야 한다. 실제 실행되는 쿼리 패턴을 분석하고, 데이터 분포를 이해한 후, 성능 모니터링을 통해 지속적으로 최적화하는 과정이 필수적이다.

인덱싱된 뷰는 물리화된 뷰 또는 구체화된 뷰라고도 불린다. 일반적인 뷰는 쿼리 실행 시점에 정의된 SELECT 문을 기반으로 결과를 동적으로 생성하는 가상 테이블이다. 반면, 인덱싱된 뷰는 뷰의 정의에 따라 쿼리 결과를 미리 계산하고, 그 결과 집합을 데이터베이스에 물리적으로 저장하는 특수한 형태의 뷰이다. 이 저장된 데이터에는 클러스터형 인덱스가 적용되어 물리적인 저장 순서가 보장되며, 빠른 데이터 접근이 가능해진다.

인덱싱된 뷰의 주요 특성은 데이터의 사전 계산과 물리적 저장에 있다. 기본 테이블의 데이터가 변경될 때마다, 데이터베이스 시스템은 인덱싱된 뷰에 저장된 결과 데이터를 자동으로 갱신하여 일관성을 유지한다. 이는 특히 조인이나 집계 함수(SUM, COUNT, AVG 등)가 포함된 복잡한 쿼리의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있다. 사용자가 해당 뷰를 조회할 때마다 매번 기본 테이블들을 조인하고 집계를 계산할 필요 없이, 이미 저장된 결과를 바로 반환할 수 있기 때문이다.

인덱싱된 뷰를 생성하기 위해서는 몇 가지 엄격한 제약 조건을 만족해야 한다. 일반적으로 ANSI_NULLS와 QUOTED_IDENTIFIER 옵션이 ON 상태여야 하며, 뷰 정의는 결정적이어야 한다[4]. 또한 OUTER JOIN의 사용이 제한되거나 특정 데이터베이스 관리 시스템마다 다른 규칙이 적용될 수 있다. 가장 중요한 선행 조건은 뷰에 대해 고유한 클러스터형 인덱스를 먼저 생성해야 한다는 점이다. 이 클러스터형 인덱스가 물리적 저장을 가능하게 하는 기반이 된다.

따라서 인덱싱된 뷰는 읽기 작업이 매우 빈번하고, 데이터의 실시간 갱신보다는 조회 성능이 더 중요한 보고서 생성이나 분석용 데이터베이스에서 효과적으로 활용된다.

인덱싱된 뷰를 생성하기 위해서는 몇 가지 엄격한 제약 조건을 만족해야 한다. 먼저, 뷰는 SCHEMABINDING 옵션을 사용하여 생성되어야 하며, 이는 뷰 정의에 참여하는 기본 테이블의 스키마를 변경하지 못하도록 바인딩한다. 또한, 뷰 정의는 단일 SELECT 문으로만 구성되어야 하며, 집계 함수를 사용하지 않는 경우 COUNT_BIG(*)를 포함해야 하는 등의 규칙이 적용된다[5].

생성 방법은 일반 뷰를 만든 후에 고유 클러스터형 인덱스를 생성하는 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 WITH SCHEMABINDING을 포함한 CREATE VIEW 문을 사용하여 뷰를 정의한다. 두 번째 단계에서는 이 뷰에 대해 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX 문을 실행하여 물리적인 인덱스를 구축한다. 이 인덱스가 생성된 후에는 필요에 따라 추가적인 비클러스터형 인덱스를 생성할 수 있다.

주요 제약 조건은 다음과 같다.

이러한 제약 조건은 뷰의 결과 집합이 명확하고 안정적이어야 인덱스로 물리적으로 구현될 수 있기 때문에 필요하다. 조건을 위반하면 인덱스 생성이 실패하거나, 나중에 기본 테이블의 스키마를 변경할 수 없게 된다.

인덱싱된 뷰는 물리적 뷰로 구현되어 쿼리 성능을 극적으로 향상시킬 수 있다. 기본적인 뷰가 단순한 쿼리 재사용성을 제공하는 반면, 인덱싱된 뷰는 클러스터형 인덱스를 통해 데이터 자체를 물리적으로 저장한다. 이는 복잡한 조인이나 집계 연산 결과를 미리 계산하여 저장해두는 것과 같아, 해당 뷰를 조회할 때마다 연산을 다시 수행할 필요가 없어진다.

주요 성능 향상 효과는 다음과 같다. 첫째, 자주 실행되는 복잡한 조인이나 집계 함수(SUM, AVG, COUNT 등)를 포함하는 쿼리의 실행 속도가 크게 개선된다. 둘째, 기본 테이블의 데이터가 변경되더라도 인덱싱된 뷰는 자동으로 유지 관리되므로, 애플리케이션 로직을 변경하지 않고도 일관된 성능 이점을 얻을 수 있다. 셋째, 특히 데이터 웨어하우스나 보고 시스템에서 대량의 데이터를 읽어야 하는 OLAP 쿼리 성능에 매우 효과적이다.

그러나 성능 향상은 데이터 변경 작업에는 비용으로 작용한다. 기본 테이블의 데이터가 추가, 수정, 삭제될 때마다 관련된 인덱싱된 뷰도 함께 갱신되어야 하므로, 쓰기 작업의 오버헤드가 증가한다. 따라서 읽기 작업이 압도적으로 많고 데이터 변경이 빈번하지 않은 환경에서 가장 큰 효과를 발휘한다. 시스템 설계 시 이 트레이드오프를 신중히 고려해야 한다.

주요 관계형 데이터베이스 관리 시스템마다 뷰와 인덱스의 구현과 기능에 미묘한 차이가 존재한다. 이러한 차이는 구문, 지원하는 기능, 성능 특성에 영향을 미친다.

이러한 차이점은 각 DBMS의 설계 철학과 진화 경로를 반영한다. 예를 들어, PostgreSQL은 확장성과 표준 준수에 중점을 두어 다양한 고급 인덱스 유형과 부분 인덱스를 제공하는 반면, SQL Server는 엔터프라이즈 환경의 통합 관리와 성능에 초점을 맞춘다. Oracle은 대규모 트랜잭션 처리와 데이터 웨어하우징을 모두 고려한 기능 세트를 갖추고 있다. MySQL은 단순성과 웹 응용 프로그램에의 적합성을 강점으로 하지만, 최근 버전에서는 기능이 빠르게 확장되고 있다. 데이터베이스를 선택하거나 애플리케이션을 이식할 때는 이러한 구현 차이를 반드시 고려해야 한다.