db 인덱스 예제 속시원내과 | 2019년 8월 3일

데이터베이스 인덱스를 저장하는 데 사용되는 구조를 B+ 트리라고 합니다. B+ 트리는 앞서 언급한 카드 정렬 전략과 유사하게 작동합니다. B+ 트리에서 키 값은 많은 작은 더미로 구분됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 기술적으로 노드라고 하는 더미는 패션과 같은 나무로 연결됩니다. B + 나무 지글지글 만드는 것은, 나무의 각 더미에 대한, 그것은 당신이 발견하고 다음 더미에 분기하는 값과 비교를 수행하는 것은 매우 쉽고 빠르다는 것입니다. 각 더미는 스캔해야 하는 항목의 수를 크게 줄입니다. 실제로 기하급수적으로 그렇게. 난 당신이 카드 아이디어를 좋아 기뻐요. 예. 파란색 상자는 인덱스 항목을 나타냅니다. 인덱스는 인덱스를 만들 때 지정하는 필드 표현식으로 정의됩니다. 일반적으로 필드 표현식은 EMP_ID와 같은 단일 필드 이름입니다. 예를 들어 EMP_ID 필드에 만든 인덱스에는 테이블의 직원 ID 값정렬 목록이 포함됩니다.

목록의 각 값에는 해당 값을 포함하는 레코드에 대한 참조가 함께 제공됩니다. 다음은 실제 SQL이 이전 예제의 Employee_Name 열에 인덱스를 만들려는 모양입니다. 이 목적을 위해 사용되는 많은 다른 데이터 구조가 있습니다. 조회 성능, 인덱스 크기 및 인덱스 업데이트 성능과 관련된 복잡한 디자인 장단점이 있습니다. 많은 인덱스 설계는 로그(O(Log(N)) 조회 성능을 나타내며 일부 응용 프로그램에서는 플랫(O(1)) 성능을 얻을 수 있습니다. 안녕하세요, 이 기사주셔서 감사합니다 – 전체 “색인”주제에 실제로 의미가 의미를 부여하는 데 매우 도움이! 두 예제는 중대하다, 실제로 모두 그림에 넣어 하나만 주는 것보다 훨씬 명확하게 설명. 위의 예에서는 키 값 15에 해당하는 레코드를 검색해야 합니다. 이렇게 하려면 다음과 같은 비교가 이루어집니다: 데이터베이스가 사용자 사용자인 경우 디자이너가 인덱스를 생각하지 않도록 신뢰하지 마십시오. 당신은 단지 바람에 매달려 다른 쿼리를 떠나, 그 기본 키를 만든 것을 놀라게 🙂 것이다 … 클러스터된 인덱스는 이름(검색 키)에 따라 정렬되어 있습니다 – 데이터베이스 인덱싱에 대해 머리를 맞대려고 노력해 왔으며 이제는 100% 명확합니다. 카드 정렬이 좋은 예입니다! 데이터베이스 테이블을 조인할 때 인덱스 테이블은 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 적절한 인덱스를 사용할 수 없는 경우 조인을 사용하는 쿼리는 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

인덱싱되지 않은 테이블을 시각적으로 쿼리하면 다음과 같이 표시됩니다. 데이터베이스 테이블에는 하나 이상의 인덱스가 연결되어 있을 수 있습니다. 이 SQL에 표시된 것처럼 Employee 테이블의 두 열에 대한 인덱스를 만들 수도 있습니다. 예를 들어 EMP_ID 필드의 인덱스는 드라이버가 특정 직원 ID 값을 검색하는 데 소요되는 시간을 크게 줄입니다. 다음 Where 절: 인덱스를 만들고 삭제하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터베이스 시스템 설명서를 참조하십시오. 대안을 고려하십시오. 인덱스가 없는 책에는 각 페이지의 맨 아래에 제목 단어가 나열되어 있을 수 있습니다. 이러한 유형의 시스템을 사용하면 관심있는 주제를 찾으려면 책 전체를 뒤집어야합니다. 이것은 피사체를 찾는 것이 정말 느려집니다! 레코드를 가장 자주 삽입, 업데이트 및 삭제하는 경우 테이블과 연결된 인덱스수가 적을수록 성능이 향상됩니다.

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