PostgreSQL의 고유 제약 조건과 고유 인덱스: 언제 어느 것을 사용해야 합니까?
PostgreSQL의 고유 제약 조건과 고유 인덱스: 언제 무엇을 사용해야 합니까?
PostgreSQL에서는 고유 제약 조건과 고유 인덱스가 일반적으로 상호 교환 가능한 것으로 간주됩니다. 그러나 매뉴얼에서는 ALTER TABLE ... ADD CONSTRAINT
구문을 사용하여 고유 제약 조건을 정의하는 것이 가장 좋습니다.
차이점 이해
동등한 것처럼 보이지만 고유 제약 조건과 고유 인덱스 간에는 미묘한 차이가 있습니다.
-
생성 소스: Unique 제약 조건은
CONSTRAINT
키워드를 사용하여 생성되고, 고유 인덱스는INDEX
키워드를 사용하여 생성됩니다. - 외래 키 호환성: 고유 제약 조건은 외래 키로 직접 참조할 수 있지만 고유 인덱스는 그렇지 않습니다.
-
부분 인덱스: 고유 인덱스를 사용하면
WHERE
절을 기반으로 부분 인덱스를 생성할 수 있지만 제약 조건은 부분 인덱스를 지원하지 않습니다. - 표현식 인덱스: 고유 인덱스는 표현식에 정의할 수 있지만 제약 조건은 정의할 수 없습니다.
실용적 고려사항
고유 제약 조건이나 고유 인덱스 사용은 테이블과 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.
- 성능: 대부분의 경우 고유 제약 조건과 고유 인덱스는 데이터 삽입 및 검색 속도 측면에서 유사한 성능을 발휘합니다. 그러나 고유 인덱스만 사용하여 생성된 부분 인덱스는 특정 값을 필터링하는 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 가독성 및 유지 관리 용이성: 고유 제약 조건은 테이블 정의의 일부로 명시적으로 선언되어 읽기 쉽고 이해하기 쉽습니다. 반면에 고유 인덱스는 별도의 엔터티이므로 목적을 식별하기 위해 추가 작업이 필요할 수 있습니다.
- 업그레이드: PostgreSQL 9.4에서는 고유성을 강화하기 위해 고유 인덱스를 사용하는 것을 권장하지 않는 설명서가 있습니다. 그러나 이 참고 사항은 버전 9.5에서 제거되었으며 이는 엄격한 요구 사항이 아니라 일관성과 관리 용이성을 선호함을 나타냅니다.
결론
고유 제약 조건과 고유 인덱스는 일부 기능을 공유하지만 특성과 용도가 다릅니다. 이러한 차이점을 이해하면 성능, 가독성, 향후 유지 관리 등 다양한 요소의 균형을 유지하면서 PostgreSQL에서 테이블을 생성할 때 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 PostgreSQL의 고유 제약 조건과 고유 인덱스: 언제 어느 것을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
