데이터베이스 인덱스를 보다 효율적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?

인덱스는 쿼리 속도에 결정적인 영향을 미칩니다. 인덱스를 이해하는 것도 데이터베이스 성능 튜닝의 출발점입니다. 테이블의 어떤 필드를 인덱스로 선택해야 할까요? 인덱스를 보다 효율적으로 사용하려면 인덱스를 생성할 때 어떤 필드에 인덱스를 생성할지, 어떤 인덱스 유형을 생성할지 고려해야 합니다.

1. 고유 인덱스를 선택하세요

고유 인덱스의 값은 고유하며, 인덱스를 통해 특정 레코드를 보다 빠르게 판별할 수 있습니다. 예를 들어 학생 테이블의 중학교 ID는 고유한 필드입니다. 이 분야에 대한 고유한 색인을 구축하면 특정 학생의 정보를 빠르게 확인할 수 있습니다. 이름을 사용하는 경우 동일한 이름이 있을 수 있으므로 쿼리 속도가 느려집니다.

2. 정렬, 그룹화 및 통합 작업이 자주 필요한 필드에 대한 인덱스를 생성하세요

ORDER BY, GROUP BY, DISTINCT 및 UNION과 같은 작업이 자주 필요한 필드의 경우 정렬 작업은 많은 시간을 낭비하게 됩니다. 색인을 생성하면 정렬 작업을 효과적으로 피할 수 있습니다.

3． 쿼리 조건으로 자주 사용되는 필드에 대한 인덱스를 생성하세요

필드가 쿼리 조건으로 자주 사용되는 경우 해당 필드의 쿼리 속도는 전체 테이블의 쿼리 속도에 영향을 미칩니다. 따라서 이러한 필드를 인덱싱하면 전체 테이블의 쿼리 속도가 향상될 수 있습니다.

4． 인덱스 수를 제한하세요

인덱스 수가 항상 좋은 것은 아닙니다. 각 인덱스에는 디스크 공간이 필요합니다. 인덱스가 많을수록 더 많은 디스크 공간이 필요합니다. 테이블이 수정되면 인덱스를 재구성하고 업데이트하는 것이 번거롭다. 인덱스가 많을수록 테이블을 업데이트하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다.

5． 데이터량이 적은 인덱스를 사용해 보세요

인덱스 값이 너무 길면 쿼리 속도에 영향을 미치게 됩니다. 예를 들어 CHAR(100) 유형 필드에 대한 전체 텍스트 검색은 CHAR(10) 유형 필드보다 확실히 더 많은 시간이 걸립니다.

6． 접두어를 사용하여 색인을 생성해 보세요.

인덱스 필드의 값이 매우 긴 경우 해당 값의 접두어를 사용하여 색인을 생성하는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 TEXT 및 BLOG 유형 필드에 대한 전체 텍스트 검색은 시간 낭비입니다. 필드의 처음 몇 문자만 검색하면 검색 속도가 향상될 수 있습니다.

7． 더 이상 사용되지 않거나 거의 사용되지 않는 인덱스 삭제

테이블의 데이터가 대폭 업데이트되거나 데이터 사용 방식이 변경된 후에는 원래 인덱스 중 일부가 더 이상 필요하지 않을 수 있습니다. 데이터베이스 관리자는 정기적으로 이러한 인덱스를 식별하고 삭제하여 인덱스가 업데이트 작업에 미치는 영향을 줄여야 합니다.

참고: 인덱스를 선택하는 궁극적인 목적은 쿼리 속도를 높이는 것입니다. 위에 제시된 원칙은 가장 기본적인 지침이지만 위의 지침을 고수할 수는 없습니다. 독자들은 앞으로의 연구와 작업에서도 계속해서 연습해야 합니다. 실제 신청상황을 토대로 분석, 판단하여 가장 적절한 인덱싱 방식을 선택합니다.

예를 들어 쇼핑몰의 멤버십 카드 시스템을 만든다고 가정해 보겠습니다. 이 시스템에는 회원 테이블이 있습니다(대략적인 필드는 다음과 같습니다):

회원 번호 INT
회원 이름 VARCHAR(10)
회원 ID 번호 VARCHAR(18)
회원 전화번호 VARCHAR(10)
회원 주소 VARCHAR(50)
회원 비고 정보 TEXT

그러면 이 회원 번호는 PRIMARY

회원 이름을 사용합니다. 인덱스를 구축하려는 경우 일반 INDEX

회원 ID 번호를 사용합니다. index는 UNIQUE(고유, 중복 불가) 선택 가능

회원 비고에 대한 index를 구축해야 하는 경우 전체 텍스트 검색을 위해 FULLTEXT를 선택할 수 있습니다.

위 7가지 사항은 인덱스를 더욱 효율적으로 활용하기 위한 내용입니다. 모든 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다.

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