mysql에는 인덱스가 있나요?

mysql에는 인덱스가 있습니다. MySQL에서 데이터베이스 테이블의 행 데이터에 액세스하는 방법은 일반적으로 두 가지가 있습니다. 1. 순차적 액세스, 즉 테이블에서 전체 테이블 스캔을 수행하고 조건을 만족하는 대상 데이터가 나올 때까지 처음부터 끝까지 행별로 탐색합니다. 2. 인덱스 액세스는 인덱스를 순회하여 테이블의 레코드 행에 직접 액세스하는 것입니다. MySQL 인덱스의 데이터 구조는 BTree와 Hash의 두 가지 유형으로 나눌 수 있으며, BTree는 BTree와 B+Tree로 나눌 수 있습니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: windows7 시스템, mysql8 버전, Dell G3 컴퓨터.

MySQL 인덱스란 무엇인가요?

인덱스는 데이터 테이블에 있는 하나 이상의 열로 구성된 특수 데이터베이스 구조로, 데이터 테이블의 특정 값이 있는 레코드를 빠르게 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다. 이 섹션에서는 인덱스의 의미, 기능, 장점 및 단점에 대해 자세히 설명합니다.

인덱스를 사용하면 데이터 쿼리 시 기록된 정보를 모두 읽을 필요가 없고 인덱스 열만 쿼리하면 됩니다. 그렇지 않으면 데이터베이스 시스템은 일치를 위해 각 레코드의 모든 정보를 읽습니다.

색인은 신화사전의 발음 순서와 비교할 수 있습니다. 예를 들어 "ku"라는 단어를 찾으려면 발음 순서를 사용하지 않으면 400페이지에 달하는 사전에서 한 페이지씩 찾아야 합니다. 그러나 병음을 추출하여 표음순을 형성하는 경우에는 10페이지가 넘는 표음표에서 직접 찾아보면 된다. 이렇게 하면 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

따라서 인덱스를 사용하면 데이터베이스의 쿼리 속도를 크게 향상시키고 데이터베이스 시스템의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

인덱스를 사용하는 이유

인덱스는 테이블의 하나 또는 여러 개의 열을 기준으로 특정 순서로 설정된 열 값과 레코드 행 간의 대응 테이블이며 본질적으로 인덱스를 설명하는 열 값입니다. 열. 원본 테이블의 레코드 행과 일대일로 대응되는 정렬된 테이블입니다.

Index는 MySQL에서 매우 중요한 데이터베이스 개체이며 데이터베이스 성능 튜닝 기술의 기초이며 빠른 데이터 검색을 달성하는 데 자주 사용됩니다.

MySQL에서는 일반적으로 데이터베이스 테이블의 행 데이터에 액세스하는 두 가지 방법이 있습니다.

1) 순차 액세스

순차 액세스는 테이블에서 전체 테이블 스캔을 수행하여 처음부터 행 단위로 탐색하는 것입니다. 없을 때까지 종료 행 데이터에서 조건을 만족하는 대상 데이터를 순서대로 찾아보세요.

순차 접근은 비교적 구현이 간단하지만, 테이블에 많은 양의 데이터가 있을 경우 효율성이 매우 낮습니다. 예를 들어, 수천만 개의 데이터 중에서 적은 양의 데이터를 검색할 때 순차 접근을 사용하면 모든 데이터를 순회하게 되는데, 이는 많은 시간이 걸리고 데이터베이스의 처리 성능에 분명히 영향을 미칠 것입니다.

2) 인덱스 액세스

인덱스 액세스는 인덱스를 순회하여 테이블의 레코드 행에 직접 액세스하는 방법입니다.

이 방법을 사용하는 전제는 테이블에 인덱스를 생성한 후 데이터 검색 시 해당 컬럼의 인덱스를 기준으로 해당 레코드 행의 위치를 ​​직접 찾을 수 있다는 것입니다. 빠르게 데이터를 찾아보세요. 인덱스는 지정된 열의 데이터 값에 대한 포인터를 저장하고 지정된 정렬 순서에 따라 이러한 포인터를 정렬합니다.

예를 들어 학생 기본정보 테이블인 tb_students에서 Student_id를 기준으로 인덱스가 생성되면 시스템은 인덱스 컬럼에서 실제 레코드까지의 매핑 테이블을 생성하게 됩니다. 사용자가 학생 ID가 12022인 데이터를 찾아야 하는 경우 시스템은 먼저 학생 ID 인덱스에서 레코드를 찾은 다음 매핑 테이블을 통해 데이터 행을 직접 찾아 데이터 행을 반환합니다. 인덱스 스캔 속도는 일반적으로 실제 데이터 행 스캔 속도보다 훨씬 빠르므로 인덱스를 사용하면 데이터베이스 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

간단히 말하면, MySQL은 인덱스를 사용하지 않고 관련 행을 찾을 때까지 첫 번째 레코드부터 전체 테이블을 읽어야 합니다. 테이블이 클수록 데이터를 쿼리하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 테이블의 쿼리된 열에 인덱스가 있으면 MySQL은 모든 데이터를 볼 필요 없이 데이터 파일을 검색할 위치로 빠르게 이동할 수 있으므로 많은 시간이 절약됩니다.

MYSQL 인덱스 분류

1. 일반 인덱스와 고유 인덱스

• 일반 인덱스: MySQL의 기본 인덱스 유형으로, 열에 중복 값과 null 값을 삽입할 수 있습니다.

• 고유 인덱스: 인덱스 열의 값은 고유해야 하지만 null 값은 허용됩니다

  • 결합 인덱스인 경우 열 값의 조합이 고유해야 합니다
  • 기본키 인덱스는 특별한 고유 인덱스로 null 값은 허용되지 않습니다

2. 단일 컬럼 인덱스와 결합 인덱스

• 단일 컬럼 인덱스: 인덱스는 단일 컬럼만 포함하고, 테이블은 여러 개의 단일 열 인덱스를 가질 수 있습니다.
• 결합 인덱스: 테이블의 여러 필드 조합에 생성된 인덱스
  • Only 인덱스는 해당 필드의 왼쪽 필드가 쿼리 조건에서 사용될 때만 사용됩니다(가장 왼쪽 접두사). 원칙)

3. 전체 텍스트 색인

• 전체 텍스트 색인의 유형은 색인을 정의하는 열에 대한 전체 텍스트
• 값에 대한 전체 텍스트 검색을 지원하여 중복 값 삽입을 허용하고 이 인덱스 열의 null 값
• char, varchar 및 텍스트 유형 열에 전체 텍스트 인덱스를 생성할 수 있습니다

4.

• 공간 인덱스는 공간 데이터 유형의 필드에 대해 설정된 인덱스입니다.

• MySQL에는 Geometry, Point, Linestring 및 Polygon의 4가지 공간 데이터 유형이 있습니다.

• MySQL은 Spatial 키워드를 사용하여 확장하고, 일반 인덱스 생성과 유사한 구문을 사용하여 공간 인덱스 생성

• null 값을 허용하지 않고 MyISAM 테이블에서만 생성할 수 있는 공간 인덱스 열을 생성합니다.

5. 접두사 인덱스

• char, varchar 및 텍스트 유형 열에 인덱스를 생성할 때 인덱스 열의 길이를 지정할 수 있습니다.

MySQL 인덱스의 데이터 구조

MySQL 인덱스 구조는 BTree와 Hash의 두 가지 유형으로 나눌 수 있으며, BTree는 BTree와 B+Tree로 나눌 수 있습니다.

Hash: 해시 테이블을 사용하여 데이터를 저장하고, 키는 인덱스 열을 저장하고, 값은 행 레코드 또는 행 디스크 주소를 저장합니다.

해시는 등가 쿼리("=", "IN", "")만 지원하고 범위 쿼리는 지원하지 않습니다(해시 쿼리의 각 키 사이에 연결이 없기 때문입니다). 매우 효율적이며 시간 복잡도는 O(1)입니다.

BTree: 다중 방향 균형 검색 트리라고도 알려진 다중 포크 트리에 속합니다.

속성:

• BTree의 노드는 여러 요소를 저장합니다(키 값 - 하위 노드의 데이터/주소)
• BTree 노드의 키 값은 비내림차순으로 정렬됩니다.
• BTree의 모든 리프 노드는 동일한 레이어에 위치(동일한 깊이)

쿼리 프로세스, 예: ID = 6인 테이블에서 * 선택

BTree의 단점:

• 은 빠른 검색을 지원하지 않습니다. 범위 쿼리(각 쿼리는 루트 노드 Traverse에서 다시 시작해야 함)
• 모든 노드에 데이터를 저장하면 디스크 데이터 저장이 분산되고 쿼리 효율성이 저하됩니다.

B+Tree: BTree를 기반으로 BTree는 최적화: 리프 노드만 저장됩니다. 키 값 - 데이터, 리프가 아닌 노드는 키 값만 저장하고 리프 노드의 주소는 양방향 포인터를 사용하여 연결되어 양방향 순서 연결 목록을 형성합니다.

동일 값 쿼리, 예: Select * from table where id = 8;

Range 쿼리, 예: Select * from table where id between 8;

B+ 트리의 장점:

• 동등한 쿼리 및 범위 쿼리에 대한 빠른 검색 보장
• 단일 노드는 더 많은 요소를 저장하여 쿼리에 대한 IO 횟수를 줄입니다.

[관련 권장 사항: mysql 비디오 튜토리얼]

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