데이터베이스 인덱싱은 어떻게 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니까?

데이터베이스 인덱싱 이해

소개

인덱싱은 데이터베이스 관리 시스템의 기본 개념입니다. 쿼리 성능이 크게 향상됩니다. 데이터베이스에 구애받지 않는 수준에서 인덱싱이 작동하는 방식을 이해함으로써 개발자는 데이터베이스 설계를 최적화하고 쿼리 효율성을 향상할 수 있습니다.

인덱싱이 중요한 이유

디스크에 데이터 저장 디스크 블록이라고 하는 전체 데이터 블록에 액세스하는 작업이 수반됩니다. 정렬되지 않은 테이블에서 특정 값을 검색하려면 선형 검색이 필요하며 이는 (N 1)/2 블록 액세스 복잡도를 갖습니다. 검색 필드가 정렬되지 않고 고유하지 않은 값을 포함하는 경우 전체 테이블을 스캔해야 하며 N 블록 액세스가 필요합니다.

인덱싱 이해

인덱싱에는 추가 생성이 포함됩니다. 특정 필드를 기반으로 레코드를 정렬하는 데이터 구조입니다. 각 인덱스 항목은 필드 값과 해당 레코드에 대한 포인터로 구성됩니다. 이러한 인덱스 구조를 정렬하면 이진 검색을 수행할 수 있어 복잡성을 log2 N 블록 액세스로 줄일 수 있습니다.

인덱싱 작동 방식

500만 개의 샘플 데이터베이스 테이블을 생각해 보세요. 행과 레코드 길이는 204바이트입니다. 테이블 크기는 1,024바이트 블록 크기를 사용하여 약 1GB입니다.

• 정렬 및 정렬 취소: 정렬된 기본 키 필드에 대한 선형 검색에는 500,000개의 블록 액세스가 필요하지만 이진 검색에는 20개만 필요합니다. 고유하지 않은 값이 있는 정렬되지 않은 필드를 검색하려면 N 블록이 필요합니다. accesses.
• 인덱싱: 인덱스된 필드와 레코드 포인터만 포함하는 인덱스의 레코드 크기는 54바이트입니다. 인덱스 크기는 약 278,000블록입니다. 이진 검색을 사용하여 인덱스된 필드를 검색하려면 20개의 블록 액세스와 실제 레코드를 검색하기 위한 1개의 추가 액세스만 필요합니다.

인덱싱 사용 시기

색인 생성은 다음과 같은 경우에 유용합니다.

• 필드가 자주 사용되는 경우 검색
• 필드의 카디널리티가 높습니다(즉, 고유한 값을 포함함)
• 쿼리 결과가 큽니다(즉, 많은 레코드를 검색합니다)

그러나 너무 많은 디스크 공간을 유지하는 것과 관련된 잠재적인 성능 문제와 디스크 공간 오버헤드를 비교하는 것이 중요합니다. indexes.

결론

인덱싱이 작동하는 방식을 이해함으로써 개발자는 인덱싱할 필드에 대해 현명한 결정을 내리고 데이터베이스 쿼리의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 인덱싱은 특히 데이터 세트가 크고 쿼리가 빈번한 애플리케이션에서 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.

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