1. 인덱스의 크기: 인덱스는 별도의 데이터 구조로 유지되어야 하므로 데이터베이스의 크기에 영향을 미칩니다. 따라서 인덱스가 크거나 여러 개인 경우, 디스크 공간을 많이 차지할 수 있으며 I/O 작업 비용이 증가할 수 있습니다.

2. 업데이트 비용: 데이터를 삽입, 갱신 또는 삭제하는 경우에는 인덱스를 업데이트해야 합니다. 인덱스의 업데이트 작업은 추가적인 시간과 리소스를 필요로 하므로 데이터의 변경 빈도가 높은 테이블의 경우 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

3. 선택도: 인덱스는 선택적인 데이터에 대해서만 효과적입니다. 즉, 인덱스를 사용하여 검색하는 경우 해당 데이터의 일부만 가져온다면 효과가 제한됩니다. 예를 들어, 성별 컬럼이 인덱싱되어 있는 테이블에서 성별이 “남성”인 행을 찾는 경우, 대부분의 행이 해당 조건을 만족하므로 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블을 검색하는 것이 더 효율적입니다.

4. 조건의 복잡성: 쿼리의 조건이 복잡하고 인덱스가 해당 조건을 지원하지 못하는 경우, 인덱스를 사용하는 것보다 테이블 스캔이 더 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, OR 연산자를 사용하는 경우 인덱스가 모든 조건을 지원하기 어렵기 때문에 테이블 스캔이 수행될 수 있습니다.

따라서, 인덱스의 효과를 최대화하기 위해서는 테이블의 크기와 데이터 변경 빈도를 고려하여 적절한 인덱스를 선택해야 합니다. 또한, 쿼리의 조건과 패턴에 따라 인덱스의 효과가 달라질 수 있으므로 신중하게 검토해야 합니다.