커버링 인덱스 란 무엇입니까? 쿼리 성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

커버링 인덱스 란 무엇입니까? 쿼리 성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

커버링 인덱스는 쿼리를 만족시키는 데 필요한 모든 열을 포함하는 데이터베이스 시스템의 색인 유형입니다. 즉, 데이터베이스 엔진은 실제 테이블에 액세스 할 필요없이 필요한 모든 데이터를 인덱스에서 직접 검색 할 수 있습니다. 이 개념은 때때로 인덱스 전용 스캔이라고도합니다.

인덱스 커버링은 여러 가지 방법으로 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

1. 감소 된 I/O 작동 : 인덱스 자체 내에서 필요한 모든 데이터를 사용할 수 있으므로 데이터베이스는 표에서 데이터를 가져 오기 위해 추가 I/O 작업을 수행 할 필요가 없습니다. 이러한 I/O 감소는 특히 대규모 데이터 세트의 경우 쿼리 실행 시간이 더 빠를 수 있습니다.
2. CPU 사용량 감소 : 데이터 조회가 필요하기 때문에 CPU는 요청에 대한 시간을 줄이면서 전체 시스템 성능을 향상시킵니다.
3. 더 나은 캐시 활용 : 인덱스의 데이터는 메모리 또는 캐시에 적합 할 가능성이 높아 디스크에서 데이터를 가져올 필요성을 줄이고 쿼리 효율성이 높아집니다.
4. 동시성 향상 : 각 쿼리가 실행하는 시간을 줄임으로써 인덱스를 포함하면 데이터베이스에서 더 많은 동시 작업을 허용하여 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

인덱스 커버는 추가 데이터 조회의 필요성을 어떻게 줄입니까?

인덱스 커버는 인덱스 구조 자체 내의 쿼리에 참조 된 모든 열을 포함시켜 추가 데이터 조회의 필요성을 줄입니다. 쿼리가 실행되면 데이터베이스는 기본 테이블에서 추가 정보를 찾을 필요없이 인덱스에서 필요한 모든 데이터를 검색 할 수 있습니다.

예를 들어, city 'New York'과 같은 users 테이블에서 name 과 age 선택하는 쿼리를 고려하십시오. name 과 age 포함 된 city 에 인덱스가 존재하는 경우 데이터베이스는 인덱스의 전체 쿼리를 제공 할 수 있습니다. 덮개 색인이 없으면 데이터베이스는 먼저 city 의 인덱스를 사용하여 관련 행을 찾은 다음 users 테이블에 추가 조회를 수행하여 name 과 age 검색합니다.

이러한 추가 조회를 제거함으로써 인덱스 커버 인덱스는 일반적으로 쿼리 처리에서 가장 시간이 많이 걸리는 작업 인 디스크 액세스 수를 최소화합니다. 이로 인해 쿼리 실행이 빠르고 리소스 사용이 줄어 듭니다.

읽기 및 쓰기 작업 모두에서 커버링 인덱스를 효과적으로 사용할 수 있습니까?

인덱스 전용 스캔을 허용하여 쿼리 성능을 가속화하므로 인덱스 커버 인덱스는 주로 읽기 작업에 유리합니다. 그러나 효과는 일반적으로 유리하지만 쓰기 작업에 영향을 줄 수 있습니다.

읽기 작업의 경우, 인덱스를 다루는 것은 앞에서 설명한대로 성능을 향상시킵니다. 추가 데이터 조회 필요성을 최소화하여 쿼리를 실행하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

쓰기 작업의 경우 인덱스 커버 인덱스는 다음과 같은 영향을 줄 수 있습니다.

1. 오버 헤드 증가 : 테이블의 데이터가 업데이트 될 때마다 인덱스도 업데이트되어야합니다. 여기에는 커버 지수가 포함되며, 이는 일반 인덱스보다 더 크고 유지 비용이 더 많이 듭니다.
2. 잠재적 성능 히트 : 커버링 인덱스 유지의 추가 오버 헤드는 삽입, 업데이트 및 삭제 작업을 늦출 수 있습니다. 해당 열의 변경 사항은 인덱스에 대한 업데이트가 필요하므로 여러 열을 포괄하는 인덱스의 경우 특히 그렇습니다.

따라서 인덱스를 다루는 것은 무거운 작업량에 매우 유리하지만 쓰기가 많은 환경에서 신중하게 사용해야합니다. 읽기 성능 향상과 쓰기 작업의 잠재적 둔화 사이의 절충은 신중하게 고려해야합니다.

커버링 인덱스 구현에서 가장 큰 특정 시나리오는 무엇입니까?

커버링 인덱스는 다음과 같은 특정 시나리오에서 특히 유리합니다.

1. 읽기가 많은 워크로드 : 많은 읽기 작업 및 더 적은 글쓰기 작업이있는 응용 프로그램은 인덱스 커버로부터 엄청나게 이익을 얻을 수 있습니다. 여기에는보고 시스템, 데이터웨어 하우스 및 배포 된 데이터베이스의 복제본이 포함됩니다.
2. 자주 실행되는 쿼리 : 자주 실행되는 특정 쿼리가 있고 동일한 테이블에서 여러 열이 포함 된 경우 인덱스를 포함하면 추가 테이블 조회가 필요하지 않음으로써 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
3. 필터링 및 정렬이 포함 된 쿼리 : 인덱스를 덮는 인덱스는 필터 데이터 (클로스 위치 사용)를 사용하고 정렬 또는 그룹화가 필요한 쿼리에 특히 유용합니다. 인덱스가 이러한 모든 작업을 다루면 쿼리 실행이 상당히 빠를 수 있습니다.
4. 쿼리 느린 대형 테이블 : 디스크 I/O의 높은 비용으로 인해 쿼리가 느려지는 큰 테이블의 경우, 인덱스를 덮으면 디스크 액세스 수를 줄여 성능이 크게 향상 될 수 있습니다.
5. OLAP (온라인 분석 프로세싱) 시스템 : OLAP 시스템은 종종 대형 데이터 세트에서 복잡한 분석 쿼리를 수행합니다. 인덱스를 덮으면 테이블 전체의 데이터 조회 필요성을 줄임으로써 이러한 쿼리를보다 효율적으로 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하면, 커버링 인덱스는 쿼리 성능이 중요한 시나리오에서 가장 유익하며 읽기 작업이 우세합니다. 그러나 구현은 쓰기 작업의 잠재적 오버 헤드와 균형을 이루어야합니다.

위 내용은 커버링 인덱스 란 무엇입니까? 쿼리 성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!