데이터베이스 인덱싱은 어떻게 데이터 검색 속도를 높입니까?

데이터베이스 인덱스가 데이터 검색 효율성을 향상시키는 방법

데이터베이스 관리 분야에서 인덱스는 데이터 검색을 최적화하고 쿼리 실행 속도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스 인덱싱의 기본 사항을 이해함으로써 개발자는 사용 중인 특정 데이터베이스 시스템이 무엇이든 효과적으로 활용할 수 있습니다.

색인이 필수적인 이유

디스크 장치에 저장된 대규모 데이터 세트는 개별 데이터 블록으로 구성됩니다. 이러한 데이터 블록은 I/O 작업의 가장 작은 단위를 나타내며 전체적으로 액세스할 수 있습니다. 쿼리에 데이터가 필요할 때마다 데이터베이스는 데이터가 있는 전체 데이터 블록을 검색해야 합니다.

정렬되지 않은 필드를 기반으로 데이터를 검색할 때 데이터베이스는 각 데이터 블록을 차례로 확인해야 하는 선형 검색을 사용합니다. 이 프로세스에는 평균 (N 1)/2개의 데이터 블록 액세스가 필요합니다. 여기서 N은 테이블이 차지하는 총 데이터 블록 수입니다.

그러나 특정 필드를 기준으로 데이터를 정렬하고 인덱스를 생성하면 이진 검색이 가능합니다. 이진 검색은 데이터 블록 액세스 횟수를 약 log2 N으로 크게 줄입니다. 이러한 효율성 향상은 대규모 데이터 세트로 작업할 때 특히 유용합니다.

인덱싱 메커니즘

데이터베이스 인덱싱에는 인덱싱된 필드 값을 해당 레코드에 대한 포인터와 함께 저장하는 별도의 데이터 구조를 만드는 작업이 포함됩니다. 이러한 인덱스 항목은 정렬되어 선형 검색보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘하는 이진 검색을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 각각 id, firstName, lastName 및 emailAddress 필드를 포함하는 500만 개의 행이 있는 테이블을 생각해 보세요. id 필드는 기본 키로 정의되어 고유한 값을 보장하는 반면, firstName은 정렬되지 않은 키가 아닌 필드입니다.

인덱스가 없으면 특정 firstName 값을 검색하는 쿼리에는 전체 테이블에 대한 선형 검색이 필요하며 1,000,000번의 블록 액세스가 필요합니다.

firstName 필드에 인덱스를 생성하면 데이터베이스가 인덱스에 대해 이진 검색을 수행하여 데이터 블록 액세스 횟수를 약 20개로 줄일 수 있습니다. 데이터 블록 액세스 횟수가 줄어들면 쿼리 성능이 크게 향상됩니다.

최고의 색인 생성 방법

인덱싱을 사용하면 성능이 크게 향상될 수 있지만 인덱스 구조를 위한 추가 저장 공간이 필요합니다. 따라서 인덱싱할 필드를 선택할 때 신중한 고려가 필요합니다.

쿼리 필터 및 조건에서 자주 사용되는 필드에 대해 인덱스를 생성해야 합니다. 결과 표시에만 사용되는 인덱스 필드는 삽입 및 삭제 중에 불필요한 공간 소비 및 성능 오버헤드를 유발할 수 있습니다.

또한 인덱스된 필드의 카디널리티는 인덱스의 효율성에 영향을 미칩니다. 다양한 값을 가진 높은 카디널리티 필드는 데이터를 더 작은 하위 집합으로 효과적으로 나누어 인덱스 성능을 최적화합니다. 반대로, 고유 값이 제한된 낮은 카디널리티 필드는 인덱스를 무효화할 수 있습니다.

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