MySQL의 색인이란 무엇이며 성능을 어떻게 향상 시키는가?

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) INDEX 문을 사용하여 INDEX IDX_CUSTOMER_ID 작성과 같은 색인을 작성하십시오 (customer_id). 4) 복합 인덱스는 Orders (Customer_id, Order_Date)에서 인덱스 IDX_CUSTOMER_ORDER 작성과 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고, 과도한 인덱스를 피하고, 정기적으로 인덱스를 유지하여 성능을 최적화하십시오.

소개

인덱스는 MySQL의 세계를 탐험하기 시작할 때 마스터 해야하는 핵심 개념입니다. 왜? 인덱싱은 데이터베이스 최적화를위한 핵심 도구 일뿐 만 아니라 쿼리 성능을 향상시키는 마법 지팡이이기도합니다. 오늘 우리는 MySQL에 어떤 색인이 있는지, 그리고 쿼리를 어떻게 빠르게 만드는지 이야기 할 것입니다.

이 기사를 읽은 후 인덱싱의 기본 원리를 이해하고 인덱스를 작성하고 사용하는 방법을 마스터하며 실제 프로젝트 에이 지식을 적용하여 데이터베이스의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

기본 지식 검토

MySQL에서 인덱싱은 라이브러리의 서지 색인과 같습니다. 이는 데이터베이스가 데이터를 빠르게 찾는 데 도움이됩니다. 인덱스가 없으면 MySQL은 전체 테이블을 점차적으로 스캔해야합니다 (전체 테이블 스캔). 이는 많은 양의 데이터가있을 때 악몽입니다.

인덱스의 두 가지 주요 유형이 있습니다 : B-Tree Index 및 Hash Index. B-Tree Index는 MySQL에서 가장 널리 사용되는 인덱스 유형으로, 범위 쿼리 및 정렬 작업에 적합한 반면 해시 인덱스는 동일한 값 쿼리에 적합합니다. 이러한 기본 개념을 이해하는 것은 후속 심층 학습에 중요합니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

인덱스의 정의 및 기능

인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블의 하나 이상의 열의 순서 구조입니다. 주요 기능은 스캔 해야하는 데이터의 양을 줄여 쿼리 속도를 높이는 것입니다. 사전에서 단어를 찾는 것과 마찬가지로 인덱스를 사용하면 처음부터 끝까지 뒤집기보다는 필요한 데이터 위치로 직접 점프 할 수 있습니다.

간단한 예를 들어 봅시다 :

직원에서 색인 IDX_LASTNAME을 만듭니다 (Last_Name);

이 명령문은 employees 테이블의 last_name 열에서 idx_lastname 이라는 색인을 만듭니다. SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Doe'; 와 같은 쿼리를 실행하면 MySQL 은이 색인을 사용하여 일치하는 행을 빠르게 찾습니다.

인덱스의 작동 방식

인덱스의 작동 원리는 B- 트리의 구조로부터 이해 될 수있다. B- 트리는 각 노드에 여러 키 값 쌍이 포함될 수있는 균형 잡힌 트리 구조입니다. 쿼리시, MySQL은 루트 노드에서 시작하여 리프 노드의 데이터가 발견 될 때까지 레이어별로 레이어를 검색합니다. 데이터의 절반은 각 조회에 제외 될 수 있으므로 쿼리 시간이 크게 줄어 듭니다.

더 말하면, B-Tree 지수의 리프 노드에는 실제 데이터 행 또는 데이터 행에 포인터가 포함되어있어 범위 쿼리 및 정렬 작업이 매우 효율적입니다. 또한 MySQL의 Optimizer는 최적의 인덱스 경로를 자동으로 선택하여 쿼리 성능을 더욱 향상시킵니다.

사용의 예

기본 사용

색인 생성은 가장 일반적인 작업 중 하나입니다. order_id 및 customer_id 열이 포함 된 orders 테이블이 있다고 가정합니다. customer_id 에 대한 색인을 만들 수 있습니다.

Orders (customer_id)에서 index idx_customer_id를 만듭니다.

이 인덱스는 모든 customer_id 기반 쿼리 속도를 높입니다.

Customer_id = 123의 주문에서 *를 선택하십시오.

고급 사용

인덱스는 단일 열뿐만 아니라 여러 열 (복합 인덱스)에도 사용할 수 있습니다. customer_id 및 order_date 기반으로 쿼리해야한다고 가정하면 복합 인덱스를 만들 수 있습니다.

Orders (Customer_id, Order_Date)에서 색인 IDX_CUSTOMER_ORDER를 만듭니다.

이 색인은 다음과 같이 최적화됩니다.

Customer_id = 123 및 Order_date> '2023-01-01'에서 *를 선택하십시오.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

일반적인 실수는 과도한 인덱스입니다. 각 인덱스는 인서트, 업데이트 및 삭제 작업의 오버 헤드를 증가시킵니다. 이러한 작업에는 인덱스 구조의 유지 관리가 필요하기 때문입니다. 따라서 인덱스를 만들 때 쿼리 성능을 실제로 향상시킬 수 있도록주의하십시오.

디버깅 팁 중 하나는 EXPLAIN 명세서를 사용하여 쿼리 계획을 분석하는 것입니다. 예를 들어:

select * customer_id = 123의 주문에서 선택하십시오.

MySQL이 인덱스를 사용하는지 여부와 방법을 EXPLAIN 합니다. 인덱스가 사용되지 않으면 인덱싱 정책을 재평가해야 할 수도 있습니다.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 분야에서 인덱스의 성능 최적화가 중요합니다. 먼저, 다른 인덱스 전략 간의 성능 차이를 비교해야합니다. 예를 들어, 단일 열 인덱스 및 복합 인덱스는 다른 쿼리 시나리오에서 크게 다르게 수행 될 수 있습니다. EXPLAIN 및 BENCHMARK 도구를 사용하면 이러한 차이점을 테스트하고 비교할 수 있습니다.

둘째, 인덱싱을위한 모범 사례에는 다음이 포함됩니다.

• 인덱싱에 적합한 열을 선택하십시오. 일반적으로 WHERE 절, 조건 조건 또는 순서별로 종종 나타나는 열을 선택하십시오.
• 과도한 인덱스를 피하십시오 : 각 추가 지수는 유지 보수 비용이 증가하므로 장단점을 평가하십시오.
• 정기적으로 인덱스 유지 : ANALYZE TABLE 및 CHECK TABLE 명령을 사용하여 인덱스의 건강을 최적화하고 점검하십시오.

마지막으로 작은 경험을 공유하십시오. 프로젝트 시작시 인덱싱 전략 계획은 이후의 성능 문제로 인해 데이터베이스 구조의 대규모 재구성을 피할 수 있습니다. 인덱스는 양날의 검입니다. 잘 사용하면 호랑이처럼됩니다. 제대로 사용하면 전체 시스템을 끌어 내립니다.

위의 컨텐츠를 통해 MySQL의 인덱스를 더 깊이 이해하고 실제 프로젝트 에서이 지식을 유연하게 사용하여 데이터베이스의 쿼리 성능을 향상시킬 수 있어야합니다.

위 내용은 MySQL의 색인이란 무엇이며 성능을 어떻게 향상 시키는가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!