Database - Index

DB에서 자료를 검색하는 두 가지 방법

• FTS(Full Table Scan)
• Index Scan

Index

• 특정 컬럼을 선택하여 indexing 하면 그 컬럼을 기준으로 정렬된 하나의 테이블이 생김(자원 소모)
• 새로 생긴 테이블은 기존 테이블의 block(데이터가 저장되는 최소 단위) 주소를 가짐. ( 1 block = n x rows)

Index 설정 팁

• 조건(where)절에 자주 등장하는 컬럼
• order by 절에 자주 등장하는 컬럼(인덱스는 정렬되어 저장되므로)
• 여러 컬럼을 조합해서 만들 수도 있음

Index 단점

select는 빨라지지만 insert나 update는 느려진다.
기존 테이블 뿐 아니라 index 테이블에도 insert, update 해야 하고,
어느 자리에 insert할지 찾아야 하고, 정렬된 상태를 유지해야 하기 때문

Index 손익분기점

Index되는 각각의 양이 테이블이 가지고 있는 전체 데이터 양의 10에서 15프로 일때 이득이고,
그 이상일 떈 풀스캔이 더 빠르다.

Index의 자료구조 = B tree

• B 트리는 하나의 노드에 여러개의 데이터를 저장할 수 있다.
• 하나의 노드에 최대로 저장할 수 있는 데이터의 수 = order(m)
• 각 노드는 최대 m개의 자식을 가질 수 있다.
• Root node와 leaf node를 제외한 모든 노드는 반드시 m/2 개의 자식 노드를 가져야 한다.
• B 트리의 root node는 반드시 두 개 이상의 자식 노드를 가져야 한다.
• 모든 leaf node는 같은 레벨에 위치해야 한다.

sql

CREATE INDEX index_name
ON table_name (column1, column2, ...);

--MySQL:
ALTER TABLE table_name
DROP INDEX index_name;