mysql 또는 인덱스 오류

MySQL은 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 인덱싱은 MySQL의 성능 최적화를 위한 중요한 도구 중 하나입니다. 인덱스는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있지만 인덱스가 무효화되면 MySQL 데이터베이스의 성능에 심각한 영향을 미칩니다. 이 기사에서는 MySQL에서 인덱스 오류가 발생하는 원인과 이러한 상황을 방지하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 인덱스 실패 이유

1. 데이터 중복
   테이블의 데이터가 중복되면 MySQL의 쿼리 플래너는 전체 테이블 스캔이 더 빠르고 효율적이라고 믿기 때문에 인덱스 사용을 포기하기로 결정할 수 있습니다. 이는 인덱스에 대한 여러 조회가 전체 테이블을 스캔하는 것보다 시간이 더 오래 걸릴 수 있기 때문입니다.

예를 들어 테이블에 "활성"과 "비활성"이라는 두 개의 값만 있는 "상태"라는 열이 있는 경우입니다. 이 열의 값이 "활성"인 행 수가 테이블 전체 데이터의 80%를 차지하면 MySQL은 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블을 스캔합니다. 이는 MySQL이 인덱스 기반 쿼리에는 많은 I/O 작업이 포함된다고 생각하는 반면, 전체 테이블 스캔은 전체 테이블 대신 행의 80%만 찾으면 되기 때문에 더 빠르다고 믿기 때문입니다.

2. 데이터 유형 일치
   문자열 기반 쿼리를 실행할 때 동일한 문자열 유형의 인덱스가 일치됩니다. 테이블에 "varchar" 데이터 형식의 열이 있지만 쿼리에서 "char" 데이터 형식을 사용하는 경우 쿼리 플래너는 인덱스를 사용하는 대신 전체 테이블 검색을 선택합니다.
3. 인덱스 열의 순서
   인덱스 열의 순서는 쿼리 성능에 큰 영향을 미칩니다. 인덱스 열의 순서가 쿼리의 열 순서와 다른 경우 쿼리 플래너는 인덱스를 사용하지 않고 전체 테이블 스캔을 수행하도록 선택할 수 있습니다. 이 경우 옵티마이저는 인덱스의 특정 범위 내의 데이터를 스캔하기로 결정한 다음 일치하는 각 데이터 행이 전체 쿼리 조건을 충족하는지 확인하고, 일치하면 반환됩니다.

예를 들어 쿼리 조건이 "WHERE age>25 AND name='John'"이지만 "name" 열과 "age" 열에 대해 인덱스가 생성된 경우 MySQL은 접두사에 있는 데이터를 찾습니다. 그러나 열의 순서가 다르기 때문에 쿼리 플래너는 인덱스 사용을 포기합니다.

4. 인덱스 크기
   테이블의 인덱스가 클수록 쿼리 최적화 프로그램이 인덱스 스캔을 수행하는 속도가 느려집니다. 인덱스가 차지하는 디스크 공간이 커지면 최적화 프로그램은 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하도록 선택할 수 있습니다.

2. 인덱스 오류를 방지하는 방법

1. 데이터 일관성 보장
   데이터 중복으로 인한 인덱스 오류를 방지하려면 테이블의 데이터 일관성을 보장해야 합니다. 이는 제약 조건, 트리거 및 기타 방법을 통해 수행할 수 있습니다. 예를 들어 고유 키나 기본 키를 사용하여 각 행에 고유 식별자가 있는지 확인할 수 있습니다.
2. 올바른 데이터 유형을 사용하세요
   데이터 유형 불일치로 인한 인덱스 실패 문제를 방지하려면 쿼리 조건과 동일한 데이터 유형을 사용하여 인덱스를 생성해야 합니다. 동시에 "where" 절에서 인덱스 열의 변환이나 함수 처리도 피해야 합니다.
3. 올바른 인덱스 순서 만들기
   인덱스 순서 불일치로 인한 인덱스 오류 문제를 방지하려면 쿼리를 테스트하고 최적화하여 올바른 인덱스 순서를 만들어야 합니다. 쿼리를 작성할 때 "WHERE" 및 "ORDER BY" 절에 포함된 열에 대한 인덱스 생성을 고려해야 합니다. 또한 테이블에서 여러 인덱스 열의 순서에 주의하고, 가장 선택성이 높은 열을 최대한 먼저 배치하여 쿼리 효율성을 높여야 합니다.
4. 인덱스가 너무 크지 않은지 확인하세요
   너무 큰 인덱스로 인해 발생하는 인덱스 오류 문제를 방지하려면 인덱스를 너무 많이 생성하거나 필요 이상으로 긴 인덱스를 생성하는 것을 피해야 합니다. mysqltuner, pt-online-schema-change 등 MySQL에서 공식적으로 제공하는 도구를 사용하여 테이블의 인덱스 및 공간 사용량을 확인할 수 있습니다.

결론

MySQL의 인덱스는 쿼리 성능을 최적화하는 중요한 도구 중 하나이지만 인덱스가 실패하면 쿼리 성능에 심각한 영향을 미칩니다. 우리는 인덱스 실패의 원인을 이해하고 이러한 일이 발생하지 않도록 조치를 취해야 합니다. 올바른 데이터 유형을 사용하고, 올바른 인덱스 순서를 생성하고, 데이터 일관성을 보장하고, 지나치게 큰 인덱스를 방지함으로써 MySQL 데이터베이스의 쿼리 성능을 최적화하고 전반적인 애플리케이션 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

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