데이터베이스 인덱싱은 어떻게 대규모 데이터 세트의 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니까?

데이터베이스 인덱스: 대규모 데이터 세트의 쿼리 성능을 향상시키는 열쇠

데이터베이스 인덱싱 기술은 특정 기준에 따라 레코드를 정렬하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 보조 데이터 구조를 활용하여 인덱스 값을 레코드 위치에 매핑함으로써 특정 데이터를 검색할 때 전체 테이블을 스캔하는 데 시간이 많이 걸리는 것을 방지합니다.

인덱스의 필요성

데이터 세트가 늘어남에 따라 선형 검색에 필요한 시간도 크게 늘어납니다. 예를 들어, 정렬되지 않은 500만 개의 레코드가 포함된 데이터 세트를 검색하려면 평균 250만 개의 데이터 블록에 액세스해야 합니다. 그러나 검색 필드가 색인화되면 이진 검색을 사용할 수 있어 평균 블록 액세스 횟수가 20회로 줄어듭니다.

색인 작동 방식

인덱스는 인덱스 필드 값과 해당 레코드 포인터를 저장하는 추가 데이터 구조를 생성하여 생성됩니다. 이러한 인덱스 구조는 그 자체로 정렬되어 있으며 효율적인 이진 검색을 용이하게 합니다. 예를 들어, 500만 개의 레코드가 있는 테이블과 "firstName" 필드에 인덱스가 있다고 가정해 보겠습니다. 인덱스 구조에는 500만 개의 레코드가 포함되며, 각 레코드에는 "firstName" 값과 원본 레코드에 대한 4바이트 포인터가 포함됩니다.

인덱스의 장점

• 더 빠른 쿼리 성능: 인덱스 필드를 사용하는 이진 검색은 선형 검색에 비해 훨씬 적은 데이터 블록 액세스가 필요하므로 쿼리 실행이 더 빨라집니다.
• 리소스 소비 감소: 인덱스는 인덱스 필드 값과 포인터만 포함하기 때문에 원본 테이블보다 디스크 공간을 덜 차지합니다. 이렇게 하면 쿼리 중에 액세스되는 데이터 블록 수가 줄어들어 시스템 리소스가 절약됩니다.
• 확장성 향상: 데이터베이스가 성장함에 따라 정렬된 검색과 정렬되지 않은 검색 간의 성능 차이가 커지기 때문에 인덱스의 가치가 점점 더 커집니다.

색인을 사용하는 경우

색인은 검색어에 자주 사용되며 카디널리티가 높은(즉, 광범위한 고유 값이 있는) 필드에 가장 효과적입니다. 카디널리티가 낮은 필드나 출력에만 사용되는 필드에 대한 인덱싱을 방지하면 성능 저하를 방지할 수 있습니다.

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