색인이란 무엇입니까? 쿼리 성능을 어떻게 개선합니까?-MySQL 튜토리얼-php.cn

색인이란 무엇입니까? 쿼리 성능을 어떻게 개선합니까?

인덱스는 데이터베이스 시스템에서 데이터 검색 작업 속도를 향상시키는 데이터 구조입니다. 그들은 책의 색인과 매우 비슷하게 작동하여 데이터베이스가 전체 테이블을 스캔하지 않고도 행과 열을 빠르고 효율적으로 찾을 수 있도록합니다.

인덱스가 쿼리 성능을 향상시키는 기본 방법은 데이터베이스 엔진이 검사 해야하는 데이터의 양을 줄이는 것입니다. 예를 들어, 쿼리가 실행되면 데이터베이스는 색인을 사용하여 전체 테이블 스캔을 수행하지 않고 관련 데이터를 직접 찾을 수 있습니다. 이것은 전체 테이블을 스캔하는 데 시간이 걸리는 큰 테이블에 특히 유리합니다. 인덱스는 특히 데이터를 필터링하거나 정렬 할 때 레코드를 찾는 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다.

예를 들어, WARE 절에 사용 된 열에 인덱스가있는 경우 데이터베이스는 일치하는 항목을 빠르게 찾아 결과를 반환하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 인덱스는 데이터베이스가 다른 테이블의 행을보다 효율적으로 일치시키는 데 도움이되므로 조인 작업에 유리합니다.

어떤 유형의 인덱스가 존재하며 언제 각각을 사용해야합니까?

여러 유형의 인덱스가 있으며 각각 다른 사용 사례에 적합합니다.

B-Tree Indexes : 가장 일반적인 유형의 인덱스이며 평등 및 범위 쿼리를 포함한 광범위한 쿼리 작업에 적합합니다. B-Tree 인덱스는 조건에 따라 조건에 따라 조건에 따라 자주 나타나는 열에 이상적입니다.
해시 인덱스 : 정확한 일치 쿼리에 효율적이지만 범위 검색에는 사용할 수 없습니다. 해시 인덱스는 평등 조건으로 자주 검색되고 데이터를 정렬 할 필요가없는 열에 가장 잘 사용됩니다.
전체 텍스트 색인 : 주석이나 설명과 같은 큰 텍스트 필드를 검색하도록 설계되었습니다. 전체 텍스트 색인은 문서 내에서 키워드 검색과 같은 텍스트 검색 기능을 구현하는 데 유용합니다.
비트 맵 인덱스 : 이들은 성별 또는 상태 플래그와 같은 고유 한 값이 적은 열에 효율적입니다. 비트 맵 인덱스는 쿼리가 종종 여러 열에 걸쳐 복잡한 조건을 포함하는 데이터웨어 하우징 환경에서 특히 유용합니다.
고유 인덱스 : 이는 인덱스 된 열의 값이 테이블 전체에서 고유한지 확인합니다. 이메일 주소 또는 사용자 ID가 복제되지 않도록하는 등 데이터 무결성을 시행하는 데 유용합니다.
복합 인덱스 : 여러 열의 인덱스이며 쿼리가 두 개 이상의 열에서 자주 필터링하거나 정렬 할 때 유용합니다. 복합 인덱스의 열 순서는 성능에 크게 영향을 줄 수 있으므로 가장 일반적인 쿼리 패턴을 기반으로 설계해야합니다.

데이터베이스 성능을 향상시키기 위해 어떻게 인덱스를 최적화 할 수 있습니까?

데이터베이스 성능을 향상시키기 위해 인덱스 최적화에는 몇 가지 전략이 필요합니다.

선택적 인덱싱 : 쿼리에서 자주 사용되는 열에서 인덱스 만 생성합니다. 과도한 인덱싱은 쓰기 작업이 느려지고 스토리지 요구 사항이 증가 할 수 있습니다.
정기적 인 유지 보수 : 주기적으로 인덱스를 재건하거나 재구성하여 단편화를 줄이며 시간이 지남에 따라 성능을 저하시킬 수 있습니다. 여기에는 쿼리 옵티마이저에 정확한 정보가 있는지 확인하기위한 통계 업데이트가 포함됩니다.
인덱스 커버 : 추가 조회를 피하기 위해 쿼리에 필요한 모든 열을 포함하도록 설계 인덱스. 이는 데이터베이스가 인덱스에서 직접 결과를 반환 할 수 있도록하여 쿼리 실행 속도를 크게 높일 수 있습니다.
복합 인덱스의 인덱스 순서 : 복합 인덱스를 사용할 때 열 순서가 중요합니다. 인덱스의 효율성을 향상시키기 위해 가장 선택적인 열 (가장 많은 레코드를 걸러내는 열)을 먼저 배치하십시오.
중복 인덱스를 피하십시오 : 유사한 목적을 제공하는 인덱스를 제거하거나 통합하십시오. 예를 들어, 동일한 열에 고유 인덱스와 비 유니 키 인덱스가있는 경우 비 유니 키 인덱스가 중복 될 수 있습니다.
적절한 인덱스 유형 사용 : 쿼리 패턴을 기반으로 올바른 유형의 인덱스를 선택하십시오. 예를 들어, 범위 쿼리에는 B- 트리 색인을 사용하고 정확한 일치에 대한 해시 인덱스를 사용하십시오.

데이터베이스에서 인덱스 사용의 잠재적 인 단점은 무엇입니까?

인덱스는 쿼리 성능을 크게 향상 시키지만 몇 가지 잠재적 인 단점도 함께 제공됩니다.

스토리지 요구 사항 증가 : 인덱스에는 추가 저장 공간이 필요하므로 대형 데이터베이스에 중요 할 수 있습니다. 이로 인해 스토리지 비용이 증가하고 백업 및 복구 작업이 느려질 수 있습니다.
쓰기 작업 느린 작업 : 데이터가 삽입, 업데이트 또는 삭제 될 때마다 해당 인덱스도 업데이트해야합니다. 이는 특히 높은 수축 환경에서 쓰기 작업 속도를 늦출 수 있습니다.
유지 보수의 복잡성 : 인덱스 관리 및 유지 관리는 특히 대규모 데이터베이스에서 복잡해질 수 있습니다. 재건 및 재구성과 같은 정기적 인 색인 유지 보수 작업은 리소스 집약적 일 수 있습니다.
쿼리 오버 헤드 : 인덱스는 읽기 작업 속도를 높이지만 특정 시나리오에서 오버 헤드를 도입 할 수 있습니다. 예를 들어, 쿼리 옵티마이저는 인덱스 사용 비용을 잘못 판단하면 차선책 실행 계획을 선택할 수 있습니다.
과도한 인덱싱 : 너무 많은 색인을 생성하면 더 빠른 읽기 작업의 이점이 느린 쓰기 운영과 스토리지 비용 증가로 인해 더 빠른 읽기 작업의 이점이 과도하게 표시 될 수 있습니다.
인덱스 조각화 : 시간이 지남에 따라 인덱스가 조각화되어 성능을 저하시킬 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 정기적 인 유지 보수가 필요하며 운영 복잡성을 추가합니다.