Oracle에는 6가지 유형의 인덱스가 있습니다. 1. 키를 기반으로 행 또는 행 집합에 대한 빠른 액세스를 제공할 수 있는 "B*" 숫자 인덱스 2. 매우 반복적이고 일반적으로 읽기에 적합한 비트맵 인덱스 -데이터만; 3. 함수 기반 인덱스는 행의 열에 함수 계산 결과를 저장합니다. 4. 응용 프로그램 도메인 인덱스는 직접 구축하여 저장한 인덱스입니다. 5. HASH 인덱스를 사용하려면 반드시 HASH 클러스터를 사용해야 합니다. 이 인덱스 6. 파티션 인덱스, 인덱스를 여러 조각으로 나눕니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, Oracle 버전 12c, Dell G3 컴퓨터.
oracle에는 여러 인덱스가 있습니다.
Oracle은 다양한 유형의 인덱스를 제공합니다. 간단히 말해서 Oracle에는 다음 인덱스가 포함되어 있습니다.
1, B* 트리 인덱스
이것을 "전통적인" 인덱스라고 부릅니다. 이는 Oracle 및 대부분의 다른 데이터베이스에서 가장 일반적으로 사용되는 인덱스입니다.
B* 트리는 이진 트리처럼 구성되며 키를 기반으로 행 또는 행 집합에 대한 빠른 액세스를 제공할 수 있습니다. 일반적으로 올바른 행을 찾는 데 몇 번의 읽기 작업만 필요합니다. 그러나 "B* 트리"의 "B"는 이진수를 나타내는 것이 아니라 균형(균형)을 나타낸다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. B* 트리 인덱스는 B* 트리를 디스크에 물리적으로 저장하는 방법을 소개할 때 배우게 되므로 이진 트리가 아닙니다. B* 트리 인덱스에는 다음과 같은 하위 유형이 있습니다.
인덱스 구성 테이블: 인덱스 구성 테이블은 B* 트리 구조에 저장됩니다. 데이터 행이 정리되지 않은 방식으로 저장되는 힙 테이블(사용 가능한 공간이 있는 한 데이터 배치 가능)과 달리 IOT의 데이터는 기본 키 순서로 저장되고 정렬됩니다. 애플리케이션에서 IOT는 "일반" 테이블처럼 작동합니다. IOT에 올바르게 액세스하려면 SQL이 필요합니다. IOT는 정보 수집, 공간 시스템 및 OLAP 애플리케이션에 가장 유용합니다. IoT에 대해서는 이전 장에서 자세히 논의했습니다.
B*트리 클러스터 인덱스(B*트리 클러스터 인덱스) 이는 전통적인 B*트리 인덱스의 변형입니다(약간의 변경 사항만 있음). B* 트리 클러스터형 인덱스는 클러스터형 키를 인덱스하는 데 사용되므로(11장의 "클러스터형 테이블 인덱싱" 섹션 참조), 이 장에서는 이에 대해 논의하지 않습니다. 전통적인 B* 트리에서 키는 하나의 행을 가리킵니다. B* 트리 클러스터링과 달리 클러스터링 키는 이 클러스터링 키와 관련된 여러 행을 포함하는 블록을 가리킵니다.
내림차순 인덱스: 내림차순 인덱스를 사용하면 인덱스 구조에서 "소형에서 대형" 순서(오름차순)가 아닌 "대형에서 소형" 순서(내림차순)로 데이터를 정렬할 수 있습니다. 내림차순 인덱스가 중요한 이유와 내림차순 인덱스의 작동 방식을 설명합니다.
역방향 키 인덱스: 이는 키의 바이트가 "역전"된다는 점을 제외하면 B* 트리 인덱스이기도 합니다. 반전된 키 인덱스를 사용하면 인덱스가 증가하는 값으로 채워지면 인덱스 항목이 인덱스에 더욱 균등하게 분산될 수 있습니다. 예를 들어 기본 키를 생성하기 위해 시퀀스를 사용하면 해당 시퀀스는 987500, 987501, 987502 등과 같은 값을 생성합니다. 값은 순차적이므로 기존 B* 트리 인덱스를 사용하는 경우 이러한 값이 동일한 오른쪽 블록에 배치될 수 있으며 이로 인해 이 블록에 대한 경합이 증가합니다. 역방향 키를 사용하여 Oracle은 논리적으로 205789, 105789, 005789 등을 색인화합니다. Oracle은 저장된 데이터를 인덱스에 배치하기 전에 바이트 반전을 수행하므로 인덱스에서 서로 인접했을 수 있는 값은 바이트 반전 후에는 멀리 떨어져 있게 됩니다. 바이트를 반대로 하면 인덱스에 대한 삽입이 여러 블록에 걸쳐 분산됩니다.
2. 비트맵 인덱스(bitmap index)
B* 트리에서는 일반적으로 인덱스 항목과 행 사이에 일대일 관계가 있습니다. 하나의 인덱스 항목은 행을 가리킵니다. 비트맵 인덱스의 경우 하나의 인덱스 항목은 비트맵을 사용하여 동시에 여러 행을 가리킵니다. 비트맵 인덱스는 반복성이 높고 일반적으로 읽기 전용인 데이터에 적합합니다(반복성이 높다는 것은 데이터가 테이블의 전체 행 수에 비해 몇 개의 고유한 값만 갖는다는 것을 의미합니다). 각 열에 Y, N, NULL이라는 세 가지 가능한 값만 있는 100만 개의 행이 있는 테이블을 생각해 보세요. 예를 들어, Y 값을 갖는 행 수를 자주 계산해야 하는 경우 비트맵 인덱스를 구축하는 데 적합합니다. 그러나 이 테이블의 컬럼에 11,000개의 다른 값이 있다고 해서 비트맵 인덱스를 생성할 수 없다는 의미는 아닙니다. 물론 이 컬럼에 대해서도 비트맵 인덱스를 생성할 수 있습니다. OLTP 데이터베이스에서는 동시성 관련 문제로 인해 비트맵 인덱스를 고려할 수 없습니다(이에 대해서는 나중에 논의하겠습니다). 비트맵 인덱스에는 Oracle Enterprise 또는 Personal Edition이 필요합니다.
비트맵 조인 인덱스: 이는 테이블이 아닌 인덱스 구조의 데이터를 비정규화하는 방법을 제공합니다. 예를 들어, 간단한 EMP 및 DEPT 테이블을 생각해 보십시오. 누군가가 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다. "보스턴에 위치한 부서에서 근무하는 사람은 몇 명입니까?" EMP에는 DEPT를 가리키는 외래 키가 있습니다. LOC 값이 보스턴인 부서의 직원 수를 계산하려면 일반적으로 다음을 작성해야 합니다. 이 질문에 대한 답은 EMP 레코드에 대한 테이블 조인 및 LOC 열 조인입니다. 비트맵 조인 인덱스를 사용하면 EMP 테이블의 LOC 열을 인덱스할 수 있습니다.
3. 함수 기반 인덱스
함수 계산 결과를 데이터 자체의 저장 열이 아닌 행 열에 저장하는 B* 트리 인덱스 또는 비트맵 인덱스입니다. 함수 기반 인덱스는 가상 열(또는 파생 열)의 인덱스로 생각할 수 있습니다. 즉, 열이 테이블에 물리적으로 저장되지 않습니다. 함수 기반 인덱스를 사용하면 SELECT * FROM T W HERE FUNCTION(DATABASE_COLUMN) = SAME_VALUE와 같은 쿼리 속도를 높일 수 있습니다. FUNCTION(DATABASE_COLUMN) 값이 미리 계산되어 인덱스에 저장되기 때문입니다.
4. 애플리케이션 도메인 인덱스(application domain index)
애플리케이션 도메인 인덱스는 사용자가 직접 구축하고 저장하는 인덱스로 Oracle 내부 또는 Oracle 외부에 저장될 수 있습니다. 인덱스가 얼마나 선택적인지, 실행 비용이 얼마나 비싼지 최적화 프로그램에 알려야 하며, 최적화 프로그램은 사용자가 제공한 정보를 기반으로 인덱스를 사용할지 여부를 결정합니다. Oracle 텍스트 인덱스는 애플리케이션 도메인 인덱스의 예입니다. Oracle 텍스트 인덱스를 구축하는 데 사용하는 것과 동일한 도구를 사용하여 직접 구축할 수도 있습니다. 여기서 생성된 "인덱스"에는 전통적인 인덱스 구조를 사용할 필요가 없다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, Oracle 텍스트 인덱스는 테이블 세트를 사용하여 인덱스 개념을 구현합니다.
5. HASH 인덱스
HASH 인덱스를 사용하려면 HASH 클러스터를 사용해야 합니다. 클러스터 또는 HASH 클러스터를 생성할 때 클러스터 키도 정의합니다. 이 키는 Oracle에게 클러스터에 테이블을 저장하는 방법을 알려줍니다. 데이터를 저장할 때 이 클러스터 키와 관련된 모든 행은 데이터베이스 블록에 저장됩니다. 데이터가 동일한 데이터베이스 블록에 저장되어 있고 HASH 인덱스를 사용하는 경우 Oracle은 HASH 함수 및 I/O를 실행하여 데이터에 액세스할 수 있으며 바이너리 높이 4 B-트리 인덱스 데이터를 사용해야 합니다. 4 데이터 검색 시 I/O.
팁: HASH 인덱스는 제한이 있을 때 매우 유용합니다(값 범위가 아닌 특정 값을 지정해야 함).
6. 분할된 인덱스
분할된 인덱스는 단순히 인덱스를 여러 조각으로 나누어 더 작은 조각에 액세스할 수 있고 이러한 조각을 다른 하드 디스크에 저장할 수 있습니다(I/O 질문 방지). B-번호 인덱스와 비트맵 인덱스는 모두 분할이 가능하지만 HASH 인덱스는 분할이 불가능합니다.
파티션 인덱스에는 로컬 파티션 인덱스와 글로벌 파티션 인덱스, 두 가지 유형이 있습니다. 각 유형에는 접두사가 붙은 것과 붙지 않은 두 가지 하위 유형이 있습니다. 비트맵 인덱스를 사용하는 경우 로컬 인덱스여야 합니다.
인덱스를 파티셔닝하는 주된 이유는 읽어야 하는 인덱스의 크기를 줄이기 위한 것입니다. 또한, 파티션을 서로 다른 테이블스페이스에 배치하면 파티션의 가용성과 안정성이 향상될 수 있습니다.
추천 튜토리얼: "Oracle Video Tutorial"
위 내용은 오라클에는 여러 인덱스가 있습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

데이터베이스 관리 외에도 Oracle Software는 Javaee 응용 프로그램, 데이터 그리드 및 고성능 컴퓨팅에도 사용됩니다. 1. OracleWeblogicserver는 Javaee 응용 프로그램을 배포하고 관리하는 데 사용됩니다. 2. OracleCoherence는 고성능 데이터 저장 및 캐싱 서비스를 제공합니다. 3. OracleExadata는 고성능 컴퓨팅에 사용됩니다. 이러한 도구를 통해 Oracle은 Enterprise IT 아키텍처에서보다 다양한 역할을 수행 할 수 있습니다.

Oracle은 데이터베이스 회사 일뿐 만 아니라 클라우드 컴퓨팅 및 ERP 시스템의 리더이기도합니다. 1. Oracle은 데이터베이스에서 클라우드 서비스 및 ERP 시스템에 이르기까지 포괄적 인 솔루션을 제공합니다. 2. OracleCloud는 AWS와 Azure에 도전하여 IAA, PAAS 및 SAAS 서비스를 제공합니다. 3. E-BusinessSuite 및 FusionApplications와 같은 Oracle의 ERP 시스템은 기업이 운영을 최적화하는 데 도움이됩니다.

현실 세계의 Oracle 소프트웨어 응용 프로그램에는 전자 상거래 플랫폼 및 제조가 포함됩니다. 1) 전자 상거래 플랫폼에서 Oracledatabase는 사용자 정보를 저장하고 쿼리하는 데 사용됩니다. 2) 제조에서 Oraclee-BusinessSuite는 재고 및 생산 계획을 최적화하는 데 사용됩니다.

Oracle Software가 여러 분야에서 빛나는 이유는 강력한 응용 프로그램과 맞춤형 솔루션입니다. 1) Oracle은 데이터베이스 관리에서 ERP, CRM, SCM에 이르기까지 포괄적 인 솔루션을 제공합니다. 2) 솔루션은 금융, 의료, 제조 등과 같은 업계 특성에 따라 사용자 정의 할 수 있습니다.

MySQL 또는 Oracle을 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1. MySQL은 오픈 소스, 무료 및 사용 편의성으로 인해 중소형 응용 프로그램 및 인터넷 프로젝트에 적합합니다. 2. Oracle은 강력하고 안정적이며 고급 기능으로 인해 대기업의 핵심 비즈니스 시스템에 적합하지만 높은 비용으로 적합합니다.

Oracle의 제품 생태계에는 데이터베이스, 미들웨어 및 클라우드 서비스가 포함됩니다. 1. Oracledatabase는 효율적인 데이터 저장 및 관리를 지원하는 핵심 제품입니다. 2. OracleWeblogicserver와 같은 미들웨어는 다른 시스템에 연결됩니다. 3. OracleCloud는 완전한 클라우드 컴퓨팅 솔루션 세트를 제공합니다.

MySQL과 Oracle은 각각 성능, 확장 성 및 보안에 장점이 있습니다. 1) 성능 : MySQL은 읽기 작업 및 높은 동시성에 적합하며 Oracle은 복잡한 쿼리 및 빅 데이터 처리에 능숙합니다. 2) 확장 성 : MySQL은 마스터 슬레이브 복제 및 샤딩을 통해 연장되며 Oracle은 RAC를 사용하여 고 가용성 및로드 밸런싱을 제공합니다. 3) 보안 : MySQL은 세밀한 권한 권한 제어를 제공하는 반면 Oracle에는보다 포괄적 인 보안 기능 및 자동화 도구가 있습니다.

Oracle은 고성능, 신뢰성 및 보안으로 인해 데이터베이스 관리의 "강국"이라고합니다. 1. Oracle은 여러 운영 체제를 지원하는 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 2. 확장 성, 보안 및 고 가용성을 갖춘 강력한 데이터 관리 플랫폼을 제공합니다. 3. Oracle의 작업 원칙에는 데이터 저장, 쿼리 처리 및 거래 관리가 포함되며 인덱싱, 파티셔닝 및 캐싱과 같은 성능 최적화 기술을 지원합니다. 4. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 저장 절차 작성이 포함됩니다. 5. 성능 최적화 전략에는 인덱스 최적화, 파티션 테이블, 캐시 관리 및 쿼리 최적화가 포함됩니다.


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