이 기사에서는 Oracle의 세 가지 주요 인덱스 유형 인 B- 트리, 비트 맵 및 기능 기반을 살펴 봅니다. 데이터 카디널리티, 쿼리 패턴 및 업데이트 빈도에 대한 강점과 약점을 검사하여 독자가 가장 효율적인 선택을 안내합니다. Oracle (B-Tree, BitMap, Function-Based)의 다양한 유형의 인덱스는 무엇입니까? Oracle은 다양한 쿼리 패턴을 최적화하도록 설계된 고유 한 강점과 약점을 가진 여러 인덱스 유형을 제공합니다. 세 가지 주요 유형은 다음과 같습니다. B- 트리 색인 : 이것은 Oracle에서 가장 일반적인 인덱스 유형입니다. B- 트리 인덱스는 효율적인 검색, 삽입 및 데이터 삭제를 허용하는 균형 잡힌 트리 구조입니다. 광범위한 쿼리, 특히 평등, 범위 및 (선행 와일드 카드)와 같은 쿼리에 적합합니다. 이 구조는 조회가 시간 복잡성에서 로그를 보장하여 큰 데이터 세트에서도 검색 시간이 느리게 증가합니다. 숫자, 날짜 및 문자열을 포함한 다양한 데이터 유형의 열에 사용할 수 있습니다. 접두사 검색을 효과적으로 지원하지만 후행 와일드 카드가있는 전체 텍스트 검색에는 이상적이지 않습니다. 비트 맵 인덱스 : 비트 맵 인덱스는 공간 효율적이며 낮은 카디널리티 (소수의 별개의 값)를 갖는 열이 포함 된 쿼리에서 예외적으로 잘 수행됩니다. 행에 대한 포인터 대신 인덱스 된 열에서 각각 고유 한 값의 존재 또는 부재를 나타내는 비트 맵을 저장합니다. 이로 인해 인덱스 된 열에서 필터링되는 쿼리, 특히 WHERE 이 IN = 관련된 쿼리의 쿼리에 대해 매우 효율적입니다. 그러나 비트 맵이 매우 커지고 상당한 저장 공간을 소비하기 때문에 추기경이 높은 컬럼에는 적합하지 않습니다. 또한 범위 쿼리의 효율성이 떨어집니다. 기능 기반 인덱스 : 이 인덱스는 하나 이상의 열에 적용되는 함수의 결과에서 생성됩니다. 이를 통해 표현식 또는 계산 된 값을 인덱싱 할 수 있으며, 이는 조항 WHERE 곳에서 이러한 표현식이 자주 사용될 때 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, UPPER(name) 을 색인하여 name 열에서 케이스 감수성 검색 속도를 높일 수 있습니다. 기능 기반 인덱스는 결정 론적이고 비슷한 결과를 반환하는 모든 함수에서 생성 될 수 있습니다. 그러나 관리하기가 더 복잡 할 수 있으며 기존 인덱스보다 더 많은 저장 공간이 필요할 수 있습니다. 기능의 선택은 중요하며 비 결정적 기능을 사용하면 색인이 쓸모가 없습니다. 특정 Oracle 테이블에서 가장 효율적인 인덱스 유형을 선택하려면 어떻게해야합니까? 가장 효율적인 인덱스 유형을 선택하는 것은 데이터의 특정 특성과 자주 실행하는 쿼리 유형에 크게 좌우됩니다. 다음 요소를 고려하십시오. 데이터 카디널리티 : 카디널리티가 낮은 열 (몇 가지 별개의 값)의 경우 비트 맵 인덱스가 일반적으로 가장 효율적입니다. 추기경이 높은 열의 경우 B- 트리 지수가 더 나은 선택입니다. 쿼리 패턴 : 가장 일반적인 쿼리를 분석하십시오. 쿼리가 자주 평등 비교 ( = ), IN , 또는 = ANY 조건을 사용하면 비트 맵 인덱스가 적절할 수 있습니다. 범위 쿼리 ( > , , BETWEEN ) 또는 선행 와일드 카드와 LIKE 쿼리의 경우 B- 트리 인덱스가 일반적으로 선호됩니다. 데이터 분포 : 열의 값 분포는 인덱스 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 비뚤어진 분포는 비트 맵 인덱스의 효과를 줄일 수 있습니다. 인덱스 크기 : 인덱스의 잠재적 크기를 고려하십시오. 비트 맵 인덱스는 높은 추기경 열에 따라 매우 커질 수 있습니다. B- 트리 인덱스는보다 예측 가능한 크기를 가지며 일반적으로 데이터 크기에 따라 선형으로 성장합니다. 업데이트 빈도 : 색인화 된 열에 대한 빈번한 업데이트는 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 비트 맵 인덱스는 일반적으로 B- 트리 인덱스보다 업데이트가 덜 효율적입니다. 기능 기반 인덱스 요구 사항 : 쿼리가 열에서 함수를 자주 사용하는 경우 기능 기반 인덱스를 고려하십시오. 기능을 신중하게 선택하여 쿼리에 결정적이고 적합한 지 확인하십시오. 종종 인덱스 유형의 조합이 가장 효율적인 솔루션 일 수 있습니다. SQL*Plus 및 AWR 보고서와 같은 도구를 사용하여 색인 성능을 모니터링하여 색인 전략을 미세 조정하는 것이 중요합니다. 최적의 솔루션을 찾는 데 실험 및 테스트가 중요합니다. Oracle 데이터베이스에서 다른 인덱스 유형을 사용하는 성능은 무엇입니까? 인덱스 유형의 선택은 쿼리 성능에 큰 영향을 미칩니다. B-Tree Indexes : 일반적으로 광범위한 쿼리, 특히 평등, 범위 등 (선행 와일드 카드) 조건과 관련된 쿼리에 대해 우수한 성능을 제공합니다. 다양한 쿼리 유형에서 균형 잡힌 성능을 제공하지만 특정 시나리오의 비트 맵 인덱스보다 효율적이지 않을 수 있습니다. 비트 맵 인덱스 : IN , = 및 평등 비교와 같은 카디널티 및 조건이 낮은 열이 포함 된 쿼리에 대한 탁월한 성능을 제공합니다. 그러나 범위 쿼리 및 높은 카디널리티 칼럼에 대해서는 성능이 떨어집니다. 적절한 쿼리에 대해 I/O 작업을 크게 줄일 수 있습니다. 기능 기반 색인 : 자주 사용되는 기능이 WHERE 절의 일부인 경우 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 비효율적 인 기능 선택은 이점을 무효화하거나 계산 오버 헤드로 인해 성능이 느려질 수 있습니다. 또한 전체 인덱스 저장 공간을 증가시킬 수 있습니다. 선택되지 않은 인덱스는 인덱스를 동시에 업데이트해야하므로 삽입, 업데이트 및 삭제 작업 (DML)에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 과도한 인덱싱은 또한 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 쿼리 성능을 최적화하고 인덱스 유지 보수의 오버 헤드를 최소화하는 것 사이의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 각 Oracle Index 유형 (B- 트리, 비트 맵, 기능 기반)의 제한 사항과 장점은 무엇입니까? 각 색인 유형의 장점과 한계를 요약하겠습니다. B- 트리 색인 : 장점 : 다양한 쿼리 유형에 대한 광범위하게 적용 가능하고 우수한 성능, 비교적 효율적인 업데이트. 제한 사항 : 저음질 열 및 특정 쿼리 패턴에 대한 비트 맵 인덱스보다 효율적이지 않을 수 있으며, 저급 열의 비트 맵 인덱스보다 더 많은 스토리지를 소비 할 수 있습니다. 비트 맵 인덱스 : 장점 : 저지성 열 및 특정 쿼리 패턴 ( IN , = )의 우수한 성능, 낮은 카디널리티의 공간 효율성. 제한 사항 : 고사질 열의 성능 저하, 범위 쿼리의 비효율적, B-Tree 지수에 비해 업데이트의 유지 보수 오버 헤드가 높아집니다. 기능 기반 인덱스 : 장점 : 표현식 및 계산 된 값의 인덱싱을 활성화하여 이러한 표현식과 관련된 쿼리의 성능을 향상시킵니다. 제한 사항 : 관리하기가 더 복잡하고 저장 공간을 증가시킬 수 있으며, 선택한 기능에 크게 의존하는 성능 (결정 론적), 기능이 계산적으로 비싸면 성능 저하 가능성 가능성. 올바른 색인 유형을 선택하려면 특정 데이터 특성 및 쿼리 패턴을 신중하게 고려해야합니다. 인덱스가 효율적이고 효과적인 상태를 유지하려면 정기적 인 모니터링 및 분석이 필수적입니다.
