SQL에서 인덱스를 효과적으로 사용하려면 어떻게합니까?

SQL에서 인덱스를 효과적으로 사용하려면 어떻게합니까?

SQL에서 인덱스를 효과적으로 사용하면 쿼리의 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 다음은 인덱스를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 몇 가지 팁입니다.

1. 색인에 올바른 열을 선택하십시오.

   • WHERE ORDER BY JOIN 사용되는 인덱스 열.
   • 기본 키 또는 고유 한 제약 조건의 일부인 인덱싱 열을 고려하십시오. 이는 종종 조회에 사용됩니다.

2. 인덱스의 영향 이해 :

   • 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이지만 데이터 수정 속도가 느려집니다 (삽입, 업데이트, 삭제) 작업이 변경 될 때마다 인덱스가 업데이트되어야하므로 작업.
   • 글의 성능 비용과 빠른 읽기의 필요성을 균형을 유지하십시오.

3. 복합 인덱스 사용 :

   • 쿼리가 종종 여러 열에서 필터링되면 복합 인덱스 사용을 고려하십시오. 복합 지수의 열 순서는 중요합니다. 가장 선택적인 열을 먼저 배치하십시오.

4. 과도한 인덱싱을 피하십시오.

   • 인덱스가 너무 많으면 유지 관리 오버 헤드로 인해 성능이 저하 될 수 있습니다. 가장 빈번하고 중요한 쿼리에 유리한 인덱스 열만.

5. 정기적으로 인덱스 유지 :

   • 최적의 성능을 보장하기 위해 주기적으로 인덱스를 재구성하거나 재구성하십시오. 이를 통해 조각화를 제거하고 통계를 최신 상태로 유지하는 데 도움이됩니다.

6. 색인의 크기를 고려하십시오.

   • 더 큰 인덱스는 더 많은 공간을 차지하고 성능이 느려질 수 있습니다. 지수의 이점이 비용을 능가하는지 확인하십시오.

다른 SQL 쿼리에 어떤 유형의 인덱스를 사용해야합니까?

다른 유형의 인덱스는 SQL에서 다른 목적을 제공합니다. 다음은 다른 쿼리를 기반으로 사용할 인덱스 유형에 대한 안내서입니다.

1. B- 트리 색인 :

   • 사용법 : 범위 쿼리, 평등 검색 및 정렬 작업에 이상적입니다.
   • 예제 쿼리 : SELECT * FROM customers WHERE age > 30 AND age <code>SELECT * FROM employees ORDER BY last_name;

2. 해시 인덱스 :

   • 사용법 : 평등 비교에 가장 적합하며 범위 쿼리 또는 정렬에 적합하지 않습니다.
   • 예제 쿼리 : SELECT * FROM users WHERE user_id = 12345;

3. 전체 텍스트 색인 :

   • 사용법 : 더 큰 텍스트 필드 내에서 단어 나 문구를 검색 해야하는 텍스트 기반 쿼리 용으로 설계되었습니다.
   • 예제 쿼리 : SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST('database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

4. 비트 맵 인덱스 :

   • 사용법 : 사실 테이블에서 쿼리를 최적화하기 위해 데이터웨어 하우징에 종종 사용되는 고유 한 값이 적은 열에 적합합니다.
   • 예제 쿼리 : SELECT * FROM sales WHERE product_category = 'Electronics';

5. 클러스터 된 인덱스 :

   • 사용법 : 인덱스와 동일한 순서로 물리적 데이터를 구성하며, 범위 쿼리에 우수하고 전체 행을 자주 가져 오는 경우.
   • 예제 쿼리 : SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

6. 비 클러스터 인덱스 :

   • 사용법 : 검색 조건에서 자주 사용되는 열에 유용하지만 실제 데이터 행을 정렬하는 데 유용합니다.
   • 예제 쿼리 : SELECT * FROM inventory WHERE product_id = 1001;

SQL에서 인덱스를 만들 때 피해야 할 일반적인 실수는 무엇입니까?

SQL에서 인덱스를 생성 할 때 성능에 부정적인 영향을 줄 수있는 일반적인 함정을 피하는 것이 중요합니다. 피해야 할 몇 가지 일반적인 실수는 다음과 같습니다.

1. 너무 많은 색인 생성 :

   • 과도한 인덱싱으로 인해 데이터 수정 작업이 느려지고 스토리지 요구 사항이 증가 할 수 있습니다. 가장 중요한 쿼리의 성능을 향상시키는 데 필요한 인덱스 만 생성합니다.

2. 복합 인덱스 순서 무시 :

   • 복합 인덱스에서는 열 순서가 중요합니다. 잘못된 순서는 특히 주요 열이 관련된 쿼리의 경우 인덱스가 효과적으로 사용되는 것을 방지 할 수 있습니다.

3. 인덱스 유지 보수 간과 :

   • 정기적으로 인덱스를 유지하지 않으면 단편화 및 구식 통계가 발생하여 시간이 지남에 따라 성능이 저하 될 수 있습니다. 인덱스 재건 및 재구성과 같은 정기적 인 유지 보수 작업을 예약하십시오.

4. 선택성이 낮은 열에서 인덱스 생성 :

   • 선택성이 낮은 인덱싱 열 (소수의 별개의 값을 가진 열)은 상당한 성능 이점을 제공하지 않을 수 있으며 비생산적 일 수 있습니다.

5. 쓰기 작업에 미치는 영향 무시 :

   • 인덱스는 읽기 작업 속도를 높일 수 있지만 쓰기 작업 속도가 느려집니다. 특히 쓰기가 많은 환경에서 읽기와 쓰기 성능의 균형을 고려하십시오.

6. 적절한 인덱스 유형을 사용하는 것을 무시합니다.

   • 특정 사용 사례에 잘못된 유형의 인덱스를 사용하면 차선책이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 텍스트 색인 대신 전체 텍스트 검색에 b- 트리 색인을 사용합니다.

7. 쿼리 패턴을 고려하지 않음 :

   • 인덱스 생성을 실제 쿼리 패턴으로 정렬하지 않으면 거의 사용되지 않는 인덱스가 발생할 수 있습니다. 쿼리 패턴을 분석하고 해당 쿼리에 유리한 인덱스를 만듭니다.

SQL에서 인덱스 성능을 모니터링하고 최적화하려면 어떻게해야합니까?

데이터베이스 효율성을 유지하는 데 SQL의 인덱스 성능을 모니터링하고 최적화하는 것이 중요합니다. 다음은 도움을 줄 수있는 몇 가지 단계와 도구입니다.

1. 인덱스 사용 모니터 :

   • sys.dm_db_index_usage_stats 와 같은 SQL Server의 동적 관리 뷰 (DMV)를 사용하여 인덱스를 찾거나 스캔하거나 업데이트하는 데 얼마나 자주 사용되는지 추적하십시오.
   • 쿼리 실행 계획은 어떤 인덱스가 사용되는지와 얼마나 효과적인지를 보여줄 수 있습니다.

2. 쿼리 성능 분석 :

   • 쿼리 실행 계획을 정기적으로 분석하여 느리게 실행되는 쿼리를 식별하고 올바른 인덱스가 사용되는지 확인하십시오.
   • SQL Server 프로파일 러 또는 확장 이벤트와 같은 도구는 쿼리 성능 데이터를 캡처하고 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 인덱스 조각화 확인 :

   • sys.dm_db_index_physical_stats 사용하여 인덱스 조각화를 확인하십시오. 단편화가 높으면 (보통 30%이상) 인덱스 재건 또는 재구성을 고려하십시오.
   • 감지 된 조각화 수준에 따라 인덱스를 재구성 또는 재구성합니다.

4. 통계 업데이트 :

   • UPDATE STATISTICS 정기적으로 실행하여 통계를 최신 상태로 유지하십시오. 정확한 통계는 쿼리 최적화기가 인덱스 사용에 대한 더 나은 결정을 내리는 데 도움이됩니다.

5. 사용하지 않는 인덱스 제거 :

   • 이점을 제공하지 않고 오버 헤드를 추가하므로 사용되지 않는 인덱스를 식별하고 제거하십시오. DMV를 사용하여 시간이 지남에 따라 인덱스 사용량을 추적하십시오.

6. 테스트 및 벤치 마크 :

   • 새로운 인덱스를 구현하기 전에 비 생산 환경에서 테스트하여 성능에 미치는 영향을 측정하십시오.
   • 벤치 마크를 사용하여 인덱스 변경 전후의 성능을 비교하십시오.

7. 인덱스 튜닝 도구 사용 :

   • SQL Server의 데이터베이스 엔진 튜닝 어드바이저와 같은 도구는 쿼리 워크로드를 기반으로 인덱스를 권장 할 수 있습니다.
   • ApexSQL 또는 Redgate와 같은 타사 도구는 포괄적 인 인덱스 최적화 권장 사항을 제공 할 수 있습니다.

이러한 단계를 수행하고 인덱스를 정기적으로 모니터링하면 SQL 데이터베이스가 성능을 유지하고 효율적으로 유지할 수 있습니다.

위 내용은 SQL에서 인덱스를 효과적으로 사용하려면 어떻게합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!