MySQL 인덱스의 원리
MySQL 데이터베이스는 B-트리 인덱스, 해시 인덱스, 전체 텍스트 인덱스 등과 같은 다양한 인덱스를 지원합니다. 이 기사에서는 B-트리 인덱스에 중점을 둡니다. (권장: "mysql tutorial")
Index 원리 및 본질
MySQL 공식 설명: Index는 데이터를 빠르게 쿼리하기 위해 MySQL의 데이터 수집 효율성을 향상시키는 데이터 구조입니다. 인덱스는 특정 검색 알고리즘을 만족하는 데이터 구조로, 이러한 데이터 구조는 효율적인 데이터 검색을 위해 특정 방식으로 데이터를 가리킨다.
B+ 트리
MySQL은 일반적으로 B+ 트리를 인덱스 구조로 사용하는데, B+ 트리의 특징은 무엇인가요?
트리 차수가 n이면 각 노드 포인터의 상한은 2n+1입니다.
비리프 노드는 데이터를 저장하지 않으며, 포인터 인덱스만 리프 노드에 모든 데이터를 저장하지만 포인터는 저장하지 않습니다.
추가됨 고전적인 B+ 트리 순차 액세스 포인터의 기본인 각 리프 노드는 그림에 표시된 것처럼 다음 인접 리프 노드에 대한 포인터를 갖습니다. 주로 간격 액세스 성능을 향상시키기 위한 것입니다. 예를 들어 키가 20부터 50까지인 모든 데이터를 찾으려면 순차 액세스 경로에 따라 한 번에 모든 데이터 노드에 액세스하면 됩니다.
순차 액세스가 포함된 B+ 트리 다이어그램
지역성 원칙 및 디스크 미리 읽기
그렇다면 데이터베이스 시스템은 왜 일반적으로 레드-블랙 트리와 같은 다른 구조 대신 B+ 트리를 인덱스 구조로 사용합니까?
먼저 지역성의 원리와 디스크 미리 읽기의 개념을 소개하겠습니다.
일반적으로 인덱스 자체는 용량이 커서 메모리에 완전히 저장되지 않고 인덱스 파일 형태로 디스크에 저장됩니다. 따라서 데이터를 인덱스로 검색하는 동안 디스크 IO 연산이 발생하게 되며, 디스크 IO는 메모리 접근에 비해 매우 느리기 때문에 인덱스 구조는 디스크 IO 접근 횟수를 최소화해야 한다.
디스크 IO를 줄이기 위해 디스크는 특정 위치부터 데이터를 미리 읽고, 특정 길이의 데이터를 메모리로 미리 읽는 작업을 자주 수행하는데, 이것이 지역성의 원리입니다. 디스크 순차 읽기는 더 효율적이고 탐색 시간이 필요하지 않으므로 IO 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
미리 읽기 길이는 일반적으로 페이지의 정수배이며, 메인 메모리와 디스크는 페이지 단위로 데이터를 교환합니다. 읽어야 할 데이터가 메모리에 없으면 시스템은 디스크 데이터를 읽으라는 요청을 디스크에 보내고 지속적으로 읽습니다. 여러 페이지의 데이터를 뒤로 이동하여 메모리에 로드합니다. 그런 다음 인터럽트가 반환되고 시스템이 계속 실행됩니다. 일반적인 데이터베이스 시스템을 설계할 때 B+ 트리 노드의 크기는 한 페이지로 설정되므로 각 노드의 로딩에는 한 개의 IO만 필요합니다.
위 내용은 MySQL 인덱스의 원리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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일반적인 상황: 1. 함수 또는 연산 사용 2. 같지 않음(!= 또는 <>) 사용 4. 와일드카드로 시작 5. NULL 값 7. 낮은 인덱스 선택성 8. 복합 인덱스의 가장 왼쪽 접두사 원칙 9. FORCE INDEX 및 IGNORE INDEX.

인덱스 열을 사용하지 않고 쿼리하는 경우, 데이터 유형이 일치하지 않는 경우, 접두사 인덱스를 부적절하게 사용하는 경우, 쿼리에 함수나 표현식을 사용하는 경우, 인덱스 열의 잘못된 순서, 빈번한 데이터 업데이트, 인덱스가 너무 많거나 적은 경우에는 MySQL 인덱스가 실패합니다. 1. 이러한 상황을 방지하려면 쿼리에 인덱스 열을 사용하지 마십시오. 2. 테이블 구조를 설계할 때 인덱스 열이 일치하는지 확인해야 합니다. 3. 쿼리의 데이터 유형, 접두사 인덱스를 잘못 사용하면 접두사 인덱스를 사용할 수 있습니다.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

MySQL 인덱스는 다음 유형으로 나뉩니다. 1. 일반 인덱스: 값, 범위 또는 접두사와 일치합니다. 2. 고유 인덱스: 값이 고유한지 확인합니다. 3. 기본 키 인덱스: 기본 키 열의 고유 인덱스입니다. 키 인덱스: 다른 테이블의 기본 키를 가리킴 5. 전체 텍스트 인덱스: 전체 텍스트 검색 6. 해시 인덱스: 동일 일치 검색 7. 공간 인덱스: 다중 기반 검색 열.

MySQL 인덱스 가장 왼쪽 원리 원리 및 코드 예제 MySQL에서 인덱싱은 쿼리 효율성을 향상시키는 중요한 수단 중 하나입니다. 그 중 가장 왼쪽에 있는 인덱스 원칙은 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화할 때 따라야 할 중요한 원칙입니다. 이 기사에서는 MySQL 인덱스의 가장 왼쪽 원리를 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 인덱스 최좌측 원칙의 원칙 인덱스 최좌측 원칙은 인덱스에서 쿼리 조건이 여러 열로 구성된 경우 인덱스의 가장 왼쪽 열을 기반으로 한 쿼리만이 쿼리 조건을 완전히 만족할 수 있다는 의미입니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 인덱스를 합리적으로 사용하고 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? 기술학생이 꼭 알아야 할 디자인 프로토콜! 서론: 오늘날 인터넷 시대에는 데이터의 양이 계속해서 증가하고 있으며, 데이터베이스 성능 최적화는 매우 중요한 주제가 되었습니다. 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 중 하나인 MySQL의 합리적인 인덱스 사용은 데이터베이스 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 이 기사에서는 MySQL 인덱스를 합리적으로 사용하고 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법을 소개하고 기술 학생을 위한 몇 가지 설계 규칙을 제공합니다. 1. 인덱스를 사용하는 이유는 무엇입니까? 인덱스는 다음을 사용하는 데이터 구조입니다.

PHP 및 MySQL 인덱스의 데이터 업데이트 및 인덱스 유지 관리를 위한 성능 최적화 전략과 성능에 미치는 영향 요약: PHP 및 MySQL 개발에서 인덱스는 데이터베이스 쿼리 성능을 최적화하는 중요한 도구입니다. 이 기사에서는 인덱스의 기본 원칙과 사용법을 소개하고 인덱스가 데이터 업데이트 및 유지 관리에 미치는 성능 영향을 살펴봅니다. 동시에 이 문서에서는 개발자가 인덱스를 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되는 몇 가지 성능 최적화 전략과 특정 코드 예제도 제공합니다. 인덱스의 기본원리와 사용법 MySQL에서 인덱스는 특별한 숫자이다.
