mysql indexing 전략

인덱스는 데이터베이스에서 쿼리의 속도를 높여줄 수 있는 가장 빠른 방법이다. 인덱스를 한국어로 “색인”이라고 하듯이 DB의 데이터에 색인을 달아 놓아 조회 등을 빠르게 할 수 있다.

인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

Update : 인덱스 테이블에서는 update가 없고 delete, insert 두 작업을 수행하여 부하 발생

MySQL 인덱스 종류

Mysql은 많은 기업에서 사용하는 일반적 RDBMS 이다. 데이터베이스에서는 아래와 같이 다양한 인덱싱 방법을 제공한다.

1.

B+tree

2.

Hash Table

MySQL indexing 전략

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MySQL & PostgreSQL

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인덱스는 데이터베이스에서 쿼리의 속도를 높여줄 수 있는 가장 빠른 방법이다. 인덱스를 한국어로 “색인”이라고 하듯이 DB의 데이터에 색인을 달아 놓아 조회 등을 빠르게 할 수 있다.

인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

Update : 인덱스 테이블에서는 update가 없고 delete, insert 두 작업을 수행하여 부하 발생

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Mysql은 많은 기업에서 사용하는 일반적 RDBMS 이다. 데이터베이스에서는 아래와 같이 다양한 인덱싱 방법을 제공한다.

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

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Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

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Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

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Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

Delete : 원본 테이블과 인덱스 테이블에서 데이터가 삭제되고, 인덱스 테이블에서는 다시 정렬한다.

Update : 인덱스 테이블에서는 update가 없고 delete, insert 두 작업을 수행하여 부하 발생

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인덱스를 무분별하게 사용하면 당연하게도 좋지 못한 결과를 가져온다. 특정 테이블의 컬럼에 인덱스를 설정하면, 그것을 바탕으로 테이블의 형태로 관리가 된다. 이때 빈번한 삽입, 삭제, 수정에는 트리구조에 의한 정렬유지등과 같은 오버헤드를 발생시킬 수 있다.

Insert : 원본 테이블에서는 입력된 순서로 데이터가 쌓이지만, 인덱스 테이블에서는 정렬 후 저장하기 때문에 성능저하 발생

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