데이터베이스 최적화를 위해 언제, 왜 복합 인덱스를 사용해야 합니까?

복합 인덱스를 사용하는 시기와 이유

여러 열을 단일 인덱스로 결합하는 복합 인덱스는 특정 쿼리 시나리오에 대한 성능 최적화를 제공합니다. . 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

복합 색인을 사용하는 경우:

• 쿼리가 특정 순서로 여러 열을 기준으로 자주 필터링하거나 정렬하는 경우 복합 색인을 사용하세요. .
• 복합 인덱스는 열의 가장 왼쪽 하위 집합, 즉 다음에 나열된 첫 번째 열을 사용하는 쿼리에 도움이 됩니다.

복합 인덱스를 사용하는 이유:

• 향상된 성능: 복합 인덱스는 데이터베이스 엔진이 스캔 없이 빠르게 데이터를 검색할 수 있도록 하여 쿼리를 최적화합니다.
• I/O 작업 감소: 복합 인덱스를 사용하여 데이터베이스에서 직접 액세스할 수 있습니다. 관련 데이터 블록을 삭제하여 디스크 읽기 작업을 최소화합니다.

성능에 미치는 영향:

• 스토리지 오버헤드 증가: 복합 인덱스에는 여러 개의 데이터를 보관하므로 단일 열 인덱스보다 더 많은 저장 공간 열.
• 업데이트 성능 저하: 추가 인덱싱 작업이 필요하기 때문에 인덱싱된 열과 관련된 업데이트가 느려질 수 있습니다.
• 인덱스 확산: 생성도 많은 복합 인덱스는 과도한 인덱스로 이어질 수 있으며, 이로 인해 성능이 저하되고 데이터베이스 유지 관리가 더 많이 필요할 수 있습니다. 복잡합니다.

예시 시나리오:

Homes 테이블에서 geolat 및 geolng에 대한 복합 인덱스는 두 좌표를 함께 필터링하거나 정렬하는 쿼리에 도움이 됩니다. geolat만으로. geolng만으로 쿼리를 필터링하는 경우 성능이 크게 향상되지 않습니다.

명령 분석 설명:

쿼리에 대한 EXPLAIN 출력은 데이터베이스 엔진이 다음을 사용하고 있음을 나타냅니다. display_status 인덱스를 사용하여 주택 테이블을 필터링합니다. 그러나 이러한 필드에 대해 범위 쿼리를 수행할 때 geolat 및 geolng 열의 인덱스는 이점을 얻지 못합니다. geolat 및 geolng에 대한 복합 인덱스를 생성하면 해당 범위 쿼리의 성능이 향상됩니다.

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