데이터베이스 인덱싱은 어떻게 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니까?

데이터 관리에서 데이터베이스 인덱스의 중요성

데이터 관리 분야에서 인덱스는 특히 데이터 세트의 크기가 계속해서 증가함에 따라 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 특정 데이터베이스 플랫폼과 관계없이 포괄적인 설명을 제공하기 위해 데이터베이스 인덱싱의 기본 사항을 자세히 살펴봅니다.

인덱스가 중요한 이유

디스크 기반 저장 장치에 저장된 데이터는 데이터 블록으로 구성됩니다. 각 블록에는 실제 데이터의 일부와 후속 블록에 대한 포인터가 포함되어 있습니다. 연결된 목록과 달리 디스크 블록은 연속적으로 저장될 필요가 없습니다.

정렬되지 않은 필드를 기반으로 레코드를 검색할 경우 선형 검색이 필요하며 평균적으로 (N 1)/2 블록 액세스가 필요합니다. 키가 아닌 필드(고유 항목 누락)의 경우 전체 테이블스페이스를 스캔해야 하며 N 블록 액세스가 필요합니다.

반대로 정렬된 필드는 log2 N 블록 액세스만 필요한 이진 검색을 허용합니다. 또한, 키가 아닌 필드의 경우 더 높은 값이 발견되면 검색을 종료할 수 있으므로 필요한 블록 액세스 수가 줄어듭니다.

데이터베이스 인덱스란 무엇인가요?

인덱싱은 여러 필드를 기반으로 테이블의 레코드를 정렬하는 기술입니다. 필드 값과 해당 레코드에 대한 포인터가 포함된 특정 필드에 대한 인덱스를 만듭니다. 그런 다음 이 인덱스 구조는 이진 검색을 위해 정렬됩니다.

그러나 인덱스는 필드 값과 레코드 포인터가 포함된 별도의 테이블을 저장하기 때문에 추가 디스크 공간 오버헤드를 발생시킵니다. 이 공간 요구 사항은 테이블의 여러 필드를 인덱싱할 때, 특히 인덱스 파일이 파일 시스템 제한을 초과할 수 있는 MyISAM 엔진을 사용할 때 중요합니다.

색인 작동 방식

테이블에 id(기본 키), firstName, lastName 및 emailAddress의 5개 필드가 포함된 샘플 데이터베이스 스키마를 고려해 보겠습니다. 행당 204바이트의 고정 크기와 1024바이트의 블록 크기를 갖는 500만 개의 행이 있다고 가정합니다.

시나리오 1: 정렬된 필드와 정렬되지 않은 필드

• 인덱스가 없으면 id 필드(정렬되어 있고 키 필드임)에 대한 선형 검색에는 약 500,000번의 블록 액세스가 필요합니다.
• 인덱스를 사용하면 id 필드에 대한 이진 검색을 수행하면 차단 액세스 횟수가 약 20개로 줄어듭니다.
• firstName 필드(정렬되지 않고 키가 아닌 필드)의 경우 선형 검색에는 1,000,000번의 블록 액세스가 필요합니다.

장면 2: 인덱스

• firstName 필드의 인덱스는 레코드 크기가 54바이트인 더 작은 테이블을 생성합니다.
• 인덱스 테이블에는 약 277,778개의 블록이 필요한 반면, 원본 테이블에는 1,000,000개의 블록이 필요합니다.
• 인덱스의 이진 검색에는 19번의 블록 액세스가 필요하며, 실제 레코드를 검색하려면 추가로 1번의 블록 액세스가 필요하므로 총 20번의 블록 액세스가 필요합니다.

색인을 사용하는 경우

색인은 검색 기준에 자주 사용되는 필드의 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 필드 색인 여부를 결정할 때는 다음 사항을 고려하는 것이 중요합니다.

• 출력 전용 필드에서는 색인을 생성하지 마세요.
• 카디널리티가 낮으면 인덱스의 효율성이 무효화될 수 있으므로 인덱스된 필드의 카디널리티가 높은지 확인하세요.
• 과도한 인덱싱으로 인해 발생할 수 있는 파일 시스템 크기 제한을 고려하세요.

위 내용은 데이터베이스 인덱싱은 어떻게 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!