JavaScript를 사용하는 개발자가 “배열(Array)과 객체(Object) 중 어느 쪽이 성능상 효율적인가?”를 검색하는 경우, 대부분 실사용 데이터를 다루는 과정에서 성능 병목이나 메모리 문제를 직접 경험했기 때문이다. 예를 들어 수십만 건의 데이터를 순회하면서 실시간 필터/탐색 로직을 구현할 때, 단순 구조 선택이 전체 응답 시간에 100ms 이상 영향을 미치며 SLA(Service Level Agreement) 위반에 가까운 이슈가 발생한다. 이러한 현상은 모던 웹 애플리케이션, Node.js 백엔드, 브라우저 기반 데이터 시각화 등 다양한 환경에서 발견된다.
검색자는 흔히 “O(1) 접근이니 객체가 빠르다”, “배열은 정렬 기능이 있어 좋다”와 같은 블로그 상식 수준의 답변에 만족하지 못하고 실제로 대규모 데이터 구조 선택에 따른 성능 차이를 구체적으로 알고 싶어 한다. 특히 V8 엔진 최적화, 메모리 레이아웃, JIT 컴파일러 동작 등이 어떻게 배열과 객체 사용에 영향을 미치는지 이해하고, 이를 프로젝트 수준에서 판단하고자 한다는 점이 핵심이다.
심층 분석: JavaScript에서 배열과 객체가 어떻게 작동하는가
ECMAScript 명세에 따르면 JavaScript의 배열과 객체는 모두 내부적으로 해시 기반 구조를 사용하지만, 배열은 숫자 인덱스 최적화를 위해 특별 처리된다. 일반 객체는 키-값 쌍으로 구성되고, 키는 문자열 또는 Symbol이다. 객체 내에서 속성(Property) 추가/삭제는 해시 테이블 재구성, 프로퍼티 캐시 영향 등으로 간접적인 비용을 유발할 수 있다. 반면 배열은 연속된 메모리 인덱스를 통해 요소에 접근하며, V8 엔진 등에서는 내부적으로 Packed Array, Holey Array 등의 형태로 최적화되어 있다. 이러한 구조 차이는 주요 연산의 시간복잡도와 실제 실행 성능에 영향을 미친다.
빅오(Big O) 관점에서 주요 연산을 정리하면 다음과 같다:
- 배열
- 인덱스 기반 접근: O(1) — 숫자 기반 빠른 접근.
- 중간/앞 삽입/삭제: O(N) — 내부 요소 이동 필요.
- 순회: O(N) — 각 요소 순차 접근.
- 객체
- 키 기반 접근/추가/삭제: 평균 O(1) — 해시 연산 최적화.
- 순회: O(N) — 키 목록 생성 및 반복.
- 정렬 없음 — 순서는 보장되지 않음.
이러한 시간복잡도는 이론적 성능이지만, 실제 브라우저/Node.js 엔진의 최적화에 따라 다소 변동이 있을 수 있다. 배열은 연속 저장 덕분에 CPU 로컬리티를 활용하는 반면, 객체는 해시 테이블 구조로 인해 각 프로퍼티 접근 시 메모리 포인터 탐색이 필요할 수 있다.
해결 솔루션 & 데이터: 배열과 객체의 성능 지표 비교
| 연산 | 배열 (Array) | 객체 (Object) | 설명 |
|---|---|---|---|
| 요소 접근 | O(1) – 빠름 | O(1) – 빠름 | 둘 다 상수 시간 |
| 추가/삭제 (끝) | O(1) | O(1) | 양쪽 모두 효율적 |
| 추가/삭제 (중간/처음) | O(N) | O(1) | 객체는 특정 키 삭제가 빠름 |
| 순회 | O(N) | O(N) | 유사하지만 내부 구현 차이 존재 |
| 메모리 효율 | 중간 인덱스 누락 시 메모리 증가 | 필요한 프로퍼티만 저장 | Sparse 배열은 비효율적 |
- 케이스별 구조 선택 – 데이터가 순차적이며 인덱스 기반 접근이 많으면 배열이 유리하다. 예를 들어 1,000,000개 이상의 숫자 시퀀스 처리 시 인덱스 접근 시간이 객체보다 최대 5~10% 이상 빠를 수 있음(벤치마크 환경에 따라 상이함).
- 키 기반 탐색이 빈번한 경우 – 객체는 해시 기반으로 키 접근이 빠르기 때문에 사용자 ID, 설정 값 등 식별자 기반 조회가 많을 때 객체를 우선 고려한다.
- 추가/삭제 패턴 분석 – 배열은 중간 삽입/삭제가 O(N)이므로 LinkedList 유사 구조가 필요한 경우 고려 대상이 아니며, 객체는 특정 키 삭제가 상수 시간으로 유리함.
- 메모리 레이아웃 검증 – 배열의 경우 스파스(Sparse) 인덱스를 사용하면 JVM/엔진이 내부적으로 객체 모드로 전환될 수 있어 메모리 비용이 증가할 수 있다.
전문가 조언 & 팩트체크: 흔한 오해와 주의사항
- 배열이 항상 빠르다는 단순 결론은 오류 – 배열은 인덱스 접근이 빠르지만, 객체는 키 기반 접근과 프로퍼티 삭제/추가에 특화되어 있어 쓰임새에 따라 상대적으로 우위가 달라진다.
- 빈번한 중간 삽입/삭제 – 배열에서 중간 위치 삽입/삭제는 내부 요소 이동으로 인해 O(N) 비용이 들며, 대규모 데이터에서 1,000회 이상의 중간 삽입이 있으면 전체 시간이 눈에 띄게 증가한다.
- 사이즈가 큰 sparse 배열 – 예를 들어 길이가 10,000,000 이상인 배열에 일부 인덱스만 값이 존재하면 배열은 내부적으로 객체처럼 동작하면서 메모리 비용이 증가한다.
- Map/Set 등의 대안 고려 – ES6 이후 Map은 객체보다 더 예측 가능한 키 순서를 보장하며 큰 데이터셋에서 일관된 성능을 제공할 수 있다. 배열/객체 대신 특정 요구에 맞는 자료구조 선택이 중요하다.
도움이 되었길 바라겠습니다.