기술나눔

SQL 인덱스

2024-07-12

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1. 인덱싱의 기본 개념

**인덱스**는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 데이터 테이블의 특정 정보에 빠르게 액세스하는 데 사용되는 데이터베이스의 특수 데이터 구조입니다. 색인은 책의 목차와 유사하며 데이터 검색 속도를 높일 수 있습니다.

2. 지수의 역할

  1. 쿼리 효율성 향상: 인덱스를 통해 데이터베이스 시스템은 테이블에서 데이터를 빠르게 찾을 수 있으므로 전체 테이블 스캔의 필요성이 줄어듭니다.
  2. 데이터 정렬 및 그룹화 최적화: 정렬 및 그룹화 작업에서 인덱스를 사용하면 데이터 비교 및 ​​이동 횟수를 크게 줄일 수 있습니다.
  3. 데이터 고유성 보장: 고유 인덱스나 기본 키 인덱스를 생성하면 테이블 내 데이터의 고유성을 보장할 수 있습니다.
  4. 효율적인 테이블 조인 지원: 여러 테이블이 포함된 쿼리에서 인덱스를 사용하면 테이블 간의 조인 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.

3. 지수의 분류

SQL 인덱스는 다양한 표준에 따라 분류될 수 있습니다. 일반적인 분류 방법은 다음과 같습니다.

  1. 저장 구조에 따라 분류：

    • B-트리 인덱스: 데이터베이스에서 가장 많이 사용되는 인덱스 유형인 B-Tree, B+Tree 등을 포함한다.
    • 해시 인덱스: 해시 함수를 통해 인덱스 컬럼의 해시값을 계산하여 데이터를 빠르게 찾아냅니다.
    • 전문 색인: 텍스트 내용을 검색하는 데 사용되며 복잡한 쿼리 구문을 지원합니다.
    • 공간 인덱스: 지리정보시스템(GIS)의 좌표 데이터와 같은 지리공간 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

  2. 기능별로 분류：

    • 보통지수: 어떠한 제한도 없는 가장 기본적인 인덱스 타입입니다.
    • 고유 인덱스: 인덱스 열의 값은 고유해야 합니다.
    • 기본 키 인덱스: 테이블의 각 데이터 행을 고유하게 식별하는 데 사용되는 특수 고유 인덱스입니다.
    • 복합지수: 다중 열 쿼리의 성능을 향상시키는 데 사용되는 여러 열을 포함하는 인덱스입니다.

4. 인덱싱의 장점과 단점

이점：

  • 쿼리 효율성을 향상시킵니다.
  • 데이터 정렬 및 그룹화를 최적화합니다.
  • 효율적인 테이블 조인을 지원합니다.
  • 데이터 고유성을 보장합니다.

결점：

  • I/O 비용 증가: 인덱스 파일은 추가 디스크 공간을 차지하며 디스크 I/O 작업 수가 늘어날 수 있습니다.
  • 쓰기 작업 성능 저하: 데이터를 삽입, 업데이트 또는 삭제할 때 인덱스도 업데이트해야 하므로 쓰기 작업 성능이 저하될 수 있습니다.
  • 인덱스가 너무 많으면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 인덱스가 부적절하거나 인덱스가 너무 많으면 데이터베이스의 전체 성능이 저하될 수 있습니다.

5. 인덱스 사용 시나리오

인덱스 사용에 대한 결정은 특정 비즈니스 요구 사항과 데이터 특성을 기반으로 이루어져야 합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 사용 시나리오입니다.

  • 쿼리 조건에 자주 나타나는 열입니다.
  • 정렬 또는 그룹화 작업에 참여하는 열입니다.
  • 테이블 조인에 자주 참여하는 열입니다.
  • 사용자 ID, 이메일 주소 등 고유성 요구 사항이 높은 열입니다.

6. 인덱스 생성 및 유지 관리

색인 생성：

사용할 수 있다CREATE INDEX 명령문은 데이터베이스에 인덱스를 생성합니다. 예를 들어:

CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);

  • 1

색인 삭제：

인덱스가 더 이상 필요하지 않으면 다음을 사용할 수 있습니다.DROP INDEX 삭제하라는 명령문입니다. 예를 들어:

DROP INDEX idx_name ON table_name;

  • 1

인덱스 유지：

  • 정기적으로 인덱스 재구축: 데이터가 추가되고 수정됨에 따라 인덱스가 조각화될 수 있으며, 주기적으로 인덱스를 재구축하면 성능을 복원할 수 있습니다.
  • 인덱스 사용량 모니터링: 데이터베이스 관리 도구나 SQL 문을 통해 인덱스의 사용량을 모니터링하고, 인덱스 관련 문제를 신속하게 발견하고 해결합니다.

7. 색인 생성 모범 사례

  1. 필수 컬럼에 대해서만 인덱스 생성: 자주 사용되지 않거나 반복률이 높은 컬럼에 대해서는 인덱스를 생성하지 마십시오.
  2. 복합 색인 사용을 고려하세요.: 쿼리 조건에 여러 열이 포함된 경우 복합 인덱스를 만들어 쿼리 성능을 향상시키는 것이 좋습니다.
  3. 너무 많은 인덱스를 피하세요: 인덱스는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있지만 인덱스가 너무 많으면 쓰기 작업 성능이 저하되고 저장 공간 소비가 늘어납니다.
  4. 인덱스 커버리지 스캔 사용: 쿼리가 인덱스를 통해서만 필요한 데이터를 얻도록 하고 테이블에 다시 쿼리하지 않도록 하십시오.

인덱싱의 기본 원칙

  1. 데이터 구조 : 인덱스는 일반적으로 B-트리(가장 일반적인 것은 B+ 트리), 해시 테이블 등과 같은 데이터 구조를 사용하여 데이터를 저장합니다. 이러한 데이터 구조를 통해 데이터베이스 시스템은 전체 테이블 스캔보다 더 빠르게 데이터를 찾고, 삽입하고, 삭제하고, 업데이트할 수 있습니다.

  2. 정렬 및 보관 : 인덱스를 생성할 때 데이터베이스는 인덱스 컬럼의 값을 기준으로 데이터를 정렬하고 이 값을 인덱스 구조에 저장합니다. B-트리와 같은 균형 트리 구조의 경우 이러한 정렬 및 계층적 저장 방법을 사용하면 쿼리 효율성을 보장할 수 있습니다.

  3. 키 값 쌍 : 인덱스는 일반적으로 키-값 쌍으로 저장됩니다. 여기서 키는 인덱스 열의 값이고 값은 테이블의 해당 행에 대한 포인터 또는 행 번호입니다. 이러한 방식으로 쿼리에서 인덱스 열을 사용할 때 데이터베이스는 데이터의 물리적 위치를 빠르게 찾을 수 있습니다.

인덱스의 역할

  1. 데이터 검색 속도 향상 : 인덱스의 주요 기능은 데이터 검색 속도를 높이는 것입니다. 인덱스를 통해 데이터베이스는 전체 테이블을 스캔하지 않고도 데이터의 저장 위치를 ​​빠르게 찾을 수 있습니다. 이는 데이터 볼륨이 큰 테이블에 특히 중요합니다.

  2. I/O 비용 절감 : 데이터베이스 작업(특히 쿼리 작업)의 성능 병목 현상은 종종 디스크 I/O에 있습니다. 인덱스는 쿼리 중에 읽어야 하는 데이터 양을 크게 줄여 I/O 비용을 줄일 수 있습니다.

  3. 정렬 및 그룹화 지원: 인덱스를 사용하면 인덱스 자체가 이미 데이터를 정렬하므로 데이터베이스에서 정렬 및 그룹화 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

  4. 데이터 고유성 달성: 고유 인덱스는 인덱스된 열의 값이 테이블에서 고유하도록 보장하여 데이터 무결성과 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

  5. 조인 쿼리 최적화: 여러 테이블이 포함된 조인 쿼리에서 인덱스를 사용하면 조인 과정에서 비교 및 ​​일치해야 하는 행 수를 크게 줄여 쿼리 효율성을 높일 수 있습니다.

지침

인덱스는 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있지만 다음과 같은 한계가 있습니다.

  • 지수 유지관리 비용: 인덱스 자체가 추가 저장 공간을 차지해야 하며, 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 시 그에 맞춰 인덱스도 업데이트해야 하므로 추가 유지 관리 비용이 증가하게 됩니다.

  • 쿼리 최적화 프로그램 : 데이터베이스 쿼리 최적화 프로그램은 쿼리 조건, 테이블 구조 등의 요소를 기반으로 인덱스 사용 여부와 사용할 인덱스를 자동으로 선택합니다. 따라서 모든 쿼리가 인덱스를 사용하는 것은 아닙니다.

  • 인덱스 선택 : 인덱스를 디자인할 때 쿼리 성능과 유지 관리 비용의 균형을 맞추기 위해 인덱스 열과 인덱스 유형을 신중하게 선택해야 합니다. 인덱스가 너무 많으면 데이터 업데이트 성능이 저하되고 스토리지 비용이 증가할 수 있습니다.

다양한 유형의 인덱스에는 데이터베이스에 고유한 특성과 적용 가능한 시나리오가 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 지수 유형의 특성과 적용 가능한 시나리오에 대한 자세한 분석입니다.

1. 보통지수

특징：

  • 고유성 제한이 없는 가장 기본적인 인덱스 유형입니다.
  • NULL 값이 허용됩니다.
  • 외래 키로 참조할 수 없습니다.
  • 테이블에는 여러 개의 일반 인덱스가 있을 수 있습니다.

적용 가능한 장면：

  • 특히, 데이터의 양이 많고 쿼리가 자주 발생하는 컬럼에 일반 인덱스를 생성할 때 테이블의 데이터에 대한 액세스 및 검색 속도를 높이는 데 사용되므로 쿼리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
  • 쿼리 조건에 고유성 요구 사항이 포함되지 않은 경우 일반 인덱스를 사용할 수 있습니다.

2. 고유 인덱스

특징：

  • 데이터 열은 중복을 허용하지 않지만 NULL 값은 허용됩니다(단, 고유성 비교에서 NULL은 특수 값으로 간주되므로 테이블에는 NULL 값이 하나만 있을 수 있습니다).
  • 외래 키로 참조할 수 없습니다.
  • 테이블을 사용하면 여러 열에 고유 인덱스를 만들 수 있습니다.

적용 가능한 장면：

  • 데이터의 고유성을 보장하고 데이터 중복을 방지하는 데 사용됩니다.
  • 특정 열 또는 열 조합의 값이 고유한지 확인해야 하는 시나리오에서 고유 인덱스를 사용하면 데이터의 정확성을 보장할 수 있습니다.
  • 쿼리 조건에 고유성 요구 사항이 포함된 경우 고유 인덱스를 사용하면 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.

3. 기본 키 인덱스

특징：

  • 기본 키 인덱스는 데이터 열의 값이 고유해야 할 뿐만 아니라 NULL을 허용하지 않는 특수한 고유 인덱스입니다.
  • 테이블당 기본 키 인덱스는 하나만 있을 수 있습니다.
  • 기본 키 인덱스는 외래 키로 참조될 수 있습니다.

적용 가능한 장면：

  • 데이터 무결성과 일관성을 보장하기 위해 테이블의 각 데이터 행을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다.
  • 테이블의 특정 행에 빠르게 액세스해야 하는 시나리오에서 기본 키 인덱스를 사용하면 쿼리 효율성이 크게 향상될 수 있습니다.
  • 기본 키 인덱스는 테이블 디자인 및 데이터베이스 최적화에서 매우 중요한 측면이며 데이터베이스의 성능과 유지 관리 가능성에 중요한 영향을 미칩니다.

4. 종합지수

특징：

  • 여러 열을 사용하여 인덱스를 구성합니다.
  • 특히 이러한 열이 쿼리 조건에 자주 함께 나타나는 경우 이러한 열을 포함하는 쿼리의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
  • 인덱스가 결합되는 순서는 쿼리 최적화 프로그램의 인덱스 선택 및 사용에 영향을 미치기 때문에 중요합니다.

적용 가능한 장면：

  • 쿼리 조건에 여러 열이 포함된 경우 결합된 인덱스를 사용하면 검색해야 하는 데이터의 양을 크게 줄이고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
  • 여러 열에 대해 공동 쿼리, 정렬 또는 필터링 작업이 필요한 시나리오에서는 결합된 인덱스를 사용하면 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다.

5. 기타 인덱스 유형(예: 전체 텍스트 인덱스)

특징：

  • 전체 텍스트 인덱스는 텍스트 데이터에서 키워드를 검색하는 데 사용되는 특수한 유형의 인덱스입니다.
  • 데이터 구조와 사용법이 일반 인덱스와 다르며 일반적으로 전체 텍스트 검색 시나리오에 사용됩니다.

적용 가능한 장면：

  • 검색엔진의 텍스트 검색 기능 등 대용량 데이터의 키워드 퍼지 검색에 적합합니다.
  • 전체 텍스트 인덱싱은 텍스트 필드에서 복잡한 검색(예: 와일드카드가 포함된 검색, 동의어 검색 등)을 수행해야 할 때 보다 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

색인을 생성하고, 보고, 삭제하는 방법에 대한 자세한 단계는 다음과 같습니다.

색인 생성

인덱스를 생성하는 방법은 여러 가지가 있지만 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

  1. 테이블 생성 시 인덱스 지정：

    • 사용CREATE TABLE 문을 사용하여 테이블을 생성할 때 열 정의 바로 뒤에 인덱스를 지정할 수 있습니다. 여기에는 기본 키 인덱스, 고유 인덱스 등이 포함됩니다.
    • 예(다음과 같은 파일을 생성한다고 가정합니다.students테이블, 그리고 그 안에서id열에 기본 키 인덱스를 생성합니다.)
      CREATE TABLE students (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    age INT,
    INDEX idx_name (name) -- 在name列上创建普通索引
);

      • 1
      • 2
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      • 4
      • 5
      • 6

  2. ALTER TABLE 문을 사용하여 인덱스 추가：

    • 테이블이 이미 존재하는 경우 다음을 사용할 수 있습니다.ALTER TABLE테이블에 인덱스를 추가하는 명령문입니다.
    • 예(students테이블age열에 일반 인덱스를 추가합니다):
      ALTER TABLE students ADD INDEX idx_age (age);

      • 1

  3. CREATE INDEX 문을 사용하여 인덱스 생성：

    • 기존 테이블에 인덱스를 생성하는 또 다른 방법은 다음을 사용하는 것입니다.CREATE INDEX성명.
    • 예(students테이블name그리고age인덱스를 생성하기 위한 열 조합):
      CREATE INDEX idx_name_age ON students (name, age);

      • 1

색인 보기

인덱스를 보는 방법은 데이터베이스 시스템마다 다르지만 대부분의 데이터베이스는 인덱스 정보를 보기 위한 해당 명령이나 쿼리 방법을 제공합니다.

  1. SHOW INDEX 명령 사용(MySQL)：

    • MySQL 데이터베이스의 경우 다음을 사용할 수 있습니다.SHOW INDEX테이블의 인덱스 정보를 보는 명령어입니다.
    • 예:
      SHOW INDEX FROM students;

      • 1
    • 이것은 나열됩니다students인덱스 이름, 컬럼 이름, 인덱스 유형 등을 포함한 테이블의 모든 인덱스 정보입니다.

  2. INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS 테이블 쿼리(MySQL)：

    • 인덱스를 보는 또 다른 방법은 쿼리하는 것입니다.INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS 표면. 이 테이블은 인덱스 정보를 포함하여 데이터베이스의 모든 테이블에 대한 통계 정보를 저장합니다.
    • 예시 쿼리:
      SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'students';

      • 1

  3. 시스템 뷰 또는 기능 사용(다른 데이터베이스 시스템)：

    • 다른 데이터베이스 시스템(예: SQL Server, Oracle 등)의 경우 인덱스 정보를 보려면 시스템 뷰나 특정 기능을 사용해야 할 수도 있습니다. 구체적인 방법은 해당 데이터베이스의 공식 문서를 참조하세요.

색인 삭제

인덱스를 삭제하는 방법도 데이터베이스 시스템에 따라 다릅니다.

  1. DROP INDEX 명령을 사용하십시오.：

    • 대부분의 데이터베이스 시스템은 다음을 지원합니다.DROP INDEX인덱스를 삭제하는 명령입니다.
    • 예(MySQL):
      DROP INDEX idx_name ON students;

      • 1
    • 참고: 일부 데이터베이스 시스템(예: SQL Server)에서는DROP INDEX명령 구문은 약간 다를 수 있으므로 테이블 이름과 인덱스 이름을 지정해야 하지만ON키워드.

  2. ALTER TABLE 문 사용：

    • 인덱스를 삭제하는 또 다른 방법은 다음을 사용하는 것입니다.ALTER TABLE성명.
    • 예(MySQL):
      ALTER TABLE students DROP INDEX idx_age;

      • 1

  3. 데이터베이스 관리 도구 사용：

    • SQL 명령을 사용하는 것 외에도 데이터베이스 관리 도구(예: MySQL Workbench, SQL Server Management Studio 등)를 사용하여 인덱스를 그래픽으로 생성, 보기 및 삭제할 수도 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 보다 직관적인 작업 인터페이스와 풍부한 기능 옵션을 제공합니다.

지침

  • 인덱스를 생성하고 보고 삭제할 때 불필요한 오류와 데이터 손실을 방지하려면 데이터베이스 시스템에 대한 충분한 지식이 있는지 확인하십시오.
  • 인덱스는 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있지만 추가 저장 공간을 차지하며 데이터 삽입, 업데이트 및 삭제 작업의 오버헤드를 증가시킬 수도 있습니다. 따라서 인덱스를 생성할 때에는 실제 상황에 맞춰 절충과 선택을 해야 합니다.
  • 인덱스를 삭제하기 전에 해당 인덱스가 더 이상 사용되지 않는지 또는 대체 인덱스 구성표를 사용할 수 있는지 확인하세요. 그렇지 않으면 인덱스를 삭제하면 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다.

인덱스는 데이터베이스 성능에 긍정적이든 부정적이든 상당한 영향을 미칩니다. 자세한 분석은 다음과 같습니다.

긍정적인 영향

  1. 데이터 검색 속도 향상：

    • 인덱스는 데이터 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다. 인덱스를 통해 데이터베이스 시스템은 전체 테이블을 하나씩 스캔하지 않고도 대상 데이터의 위치를 ​​직접 찾을 수 있습니다. 이는 대규모 데이터 세트에서 특히 중요하며 쿼리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
    • 또한 인덱스는 데이터베이스가 검색하는 행 수를 줄여 I/O 비용을 줄여줍니다. 왜냐하면 데이터베이스 시스템이 전체 테이블이나 관련 없는 많은 데이터 행을 읽지 않고도 필요한 데이터를 더 빨리 찾을 수 있기 때문입니다.

  2. 데이터베이스 성능 향상：

    • 인덱스는 일반적으로 메모리에 저장되고 빠르게 액세스할 수 있으므로 인덱스를 사용하면 데이터베이스 시스템의 디스크 I/O 작업 수를 줄일 수 있습니다. 이는 특히 복잡한 쿼리와 대용량 데이터를 처리할 때 전체 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
    • 또한 인덱스는 쿼리 계획을 최적화하여 데이터베이스 시스템이 쿼리 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 해줍니다. 쿼리 최적화 프로그램은 인덱스를 사용하여 보다 효율적인 쿼리 계획을 생성함으로써 쿼리 응답 시간과 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

  3. 데이터 고유성 보장：

    • 고유 인덱스와 기본 키 인덱스는 데이터베이스 내 데이터의 고유성을 보장합니다. 이는 데이터 무결성과 일관성을 유지하고 데이터 중복과 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.

잠재적인 부정적인 영향

  1. 저장 공간 요구 사항 증가：

    • 인덱스에는 추가 저장 공간이 필요합니다. 대규모 데이터베이스의 경우 인덱스가 차지하는 저장 공간이 상당히 커질 수 있으며, 이로 인해 데이터베이스의 저장 비용이 증가합니다.
    • 인덱스 수가 증가함에 따라 데이터베이스의 전체 스토리지 요구 사항도 그에 따라 증가합니다. 따라서 인덱스를 생성할 때 저장 공간에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

  2. 집필 비용 증가：

    • 데이터가 삽입, 업데이트, 삭제될 때마다 데이터베이스 시스템은 데이터 자체를 수정해야 할 뿐만 아니라 해당 인덱스도 업데이트해야 합니다. 이로 인해 쓰기 작업의 오버헤드가 증가하고 쓰기 성능이 저하됩니다.
    • 동시 쓰기 작업 시나리오에서는 빈번한 인덱스 업데이트로 인해 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 따라서 인덱스를 설계할 때 쓰기 성능에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

  3. 쿼리 최적화 프로그램 효율성 감소：

    • 경우에 따라 인덱스로 인해 쿼리 최적화 프로그램이 최적이 아닌 쿼리 계획을 선택하게 될 수도 있습니다. 이는 인덱스가 있으면 쿼리 최적화 프로그램이 쿼리 비용을 추정하는 데 오해를 불러일으키기 때문일 수 있습니다.
    • 따라서 인덱스를 생성할 때 실제로 쿼리 성능을 최적화하는 데 도움이 되는지 신중하게 고려하고, 중복되거나 불필요한 인덱스를 생성하지 않도록 해야 합니다.

  4. 지수 유지관리 비용：

    • 인덱스의 성능을 유지하려면 정기적인 유지 관리가 필요합니다. 여기에는 인덱스 재구축 또는 재구성, 인덱스 통계 업데이트 등과 같은 작업이 포함됩니다. 이러한 작업은 추가 리소스와 시간을 소비하며 데이터베이스 성능에 단기적인 영향을 미칠 수 있습니다.
    • 데이터베이스 관리자는 적절한 인덱싱 전략 선택, 쿼리 성능 최적화, 정기적인 인덱스 유지 관리 등 인덱스를 효과적으로 관리하기 위해 특정 기술 수준을 갖추고 있어야 합니다.

열에 인덱스가 있지만 그 안의 일부 데이터가 삭제된 경우 일반적으로 인덱스 업데이트는 사용자의 수동 개입 없이 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 자동으로 처리됩니다. 데이터베이스 인덱스의 목적은 데이터 검색 속도를 높이는 것입니다. 테이블의 데이터와 밀접한 관련이 있지만 인덱스 자체는 데이터를 저장하지 않고 테이블의 데이터를 가리키는 포인터나 위치 정보를 저장합니다.

데이터 삭제를 반영하기 위해 인덱스가 자동으로 업데이트되는 방법에 대한 자세한 지침은 다음과 같습니다.

인덱스 자동 업데이트 메커니즘

  1. 데이터 삭제 작업：

    • 사용자가 데이터 삭제 작업(예:DELETE문), DBMS는 먼저 테이블에서 지정된 데이터 행을 제거합니다.
    • 이 삭제 작업은 테이블의 데이터뿐만 아니라 데이터와 연결된 인덱스에도 영향을 미칩니다.

  2. 인덱스 업데이트：

    • 테이블에서 데이터 행이 삭제되면 DBMS는 영향을 받는 모든 인덱스를 자동으로 업데이트합니다.
    • 삭제된 각 데이터 행에 대해 DBMS는 해당 인덱스 항목(즉, 데이터 행을 가리키는 포인터 또는 위치 정보)을 인덱스에서 제거합니다.
    • 이 업데이트는 즉시 이루어집니다. 즉, 테이블에서 행이 삭제되면 해당 인덱스 항목이 즉시 제거됩니다.

  3. 성능 고려 사항：

    • 인덱스의 자동 업데이트는 인덱스와 테이블 데이터의 일관성을 보장하지만 성능에 어느 정도 영향을 미칠 수도 있습니다.
    • 특히 다수의 삭제 작업을 수행하는 경우 인덱스를 업데이트하면 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
    • 따라서 다수의 삭제 작업을 수행하기 전에 때로는 성능을 최적화하기 위해 일괄 삭제, 인덱스 재구축 등과 같은 다른 전략을 고려해야 할 수도 있습니다.

인덱스 재구축

  • 삭제 작업으로 인해 심각한 인덱스 조각화가 발생하고 쿼리 성능에 영향을 미치는 경우 인덱스를 다시 작성하는 것이 좋습니다.
  • 인덱스 재구성은 인덱스를 다시 작성하는 작업으로, 인덱스 조각화를 제거하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • MySQL에서는 다음을 사용할 수 있습니다.ALTER TABLE진술 일치DROP INDEX그리고ADD INDEX 인덱스를 다시 작성하는 옵션입니다. 그러나 이 프로세스는 테이블을 일시적으로 잠그고 다른 쿼리 작업에 영향을 미칠 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

데이터베이스가 자동으로 인덱스 일관성을 유지하기 때문에 대부분의 데이터베이스 관리 시스템(예: MySQL, PostgreSQL, SQL Server 등)에서는 데이터 삭제 작업을 반영하기 위해 인덱스를 수동으로 업데이트할 필요가 없습니다. 테이블에서 데이터를 삭제하면 데이터베이스는 해당 인덱스 항목을 인덱스에서 자동으로 제거합니다.

그러나 경우에 따라 삽입, 업데이트, 삭제 등 잦은 데이터 수정으로 인해 인덱스가 조각화되면 쿼리 성능이 영향을 받을 수 있습니다. 이 시점에서 인덱스 재구축 또는 인덱스 최적화를 포함하여 인덱스 유지 관리에 수동으로 개입할 수 있습니다. 이는 단일 삭제 작업을 반영하기 위해 인덱스를 직접 "업데이트"하지는 않지만 전반적인 인덱스 성능을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 데이터 삭제 작업이 인덱스에 미치는 영향을 간접적으로 반영할 수 있는 몇 가지 수동 인덱스 최적화 방법입니다.

  1. 인덱스 재구축：

    • 사용ALTER TABLE 명령문은 인덱스를 삭제하고 다시 생성합니다. 이렇게 하면 인덱스에서 조각화가 제거되어 인덱스가 더 작고 효율적으로 만들어집니다.
    • 예를 들어, MySQL에서는 다음 명령을 사용하여 인덱스를 다시 작성할 수 있습니다(인덱스 이름이 다음과 같다고 가정).idx_name, 테이블 이름은users）：
      ALTER TABLE users DROP INDEX idx_name;
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name(column_name);

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    • 참고: 인덱스를 재구축하면 테이블이 일시적으로 잠기고 다른 쿼리 작업에 영향을 미칠 수 있으므로 사용량이 적은 시간에 수행하는 것이 좋습니다.

  2. 테이블 최적화：

    • 사용OPTIMIZE TABLE 인덱스를 포함하여 테이블의 물리적 스토리지를 재구성하는 명령문입니다. 이는 테이블 조각화를 줄이고 잠재적으로 쿼리 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
    • 예를 들어 MySQL에서는 다음 명령을 사용하여 테이블을 최적화할 수 있습니다(테이블 이름이 다음과 같다고 가정).users）：
      OPTIMIZE TABLE users;

      • 1
    • 참고: 테이블을 최적화하는 과정에는 다소 시간이 걸릴 수 있으며 테이블이 일시적으로 잠겨 있을 수도 있습니다.

  3. 분석표：

    • 사용ANALYZE TABLE 인덱스 사용을 포함하여 테이블 통계를 업데이트하는 명령문입니다. 이는 데이터베이스 최적화 프로그램이 보다 효율적인 쿼리 계획을 생성하는 데 도움이 됩니다.
    • 예를 들어, MySQL에서는 다음 명령을 사용하여 테이블을 분석할 수 있습니다(테이블 이름이 다음과 같다고 가정).users）：
      ANALYZE TABLE users;

      • 1
    • 테이블 분석은 인덱스의 물리적 구조에 직접적인 영향을 미치지 않지만 데이터베이스가 인덱스를 더 잘 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  4. 인덱스를 정기적으로 유지：

    • 정기적으로 인덱스 조각화를 확인하고 필요에 따라 최적화하거나 재구축합니다.
    • 인덱스 유지 관리 프로세스를 자동화하려면 데이터베이스 관리 도구나 스크립트를 사용하는 것이 좋습니다.

단일 데이터 삭제 작업을 반영하기 위해 인덱스를 수동으로 업데이트하는 것은 일반적으로 데이터베이스가 이러한 상황을 자동으로 처리하므로 필요하지 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 인덱스가 최적의 상태로 유지되도록 정기적으로 유지 관리하는 것이 중요하며, 이는 위에서 설명한 방법을 통해 달성할 수 있습니다.

또한 특정 데이터 변경 사항을 반영하기 위해 인덱스에 수동으로 개입해야 하는 경우(드물지만) 데이터베이스 관리 시스템의 내부 작동을 더 깊이 이해하고 하위 수준 데이터베이스 유지 관리 명령 사용을 고려해야 할 수도 있습니다. 또는 도구. 그러나 대부분의 경우 데이터베이스의 자동 인덱스 유지 관리 기능을 사용하는 것만으로도 충분합니다.

개인 프로필

그는 30년 이상 기술 연구에 전념해 왔으며, java, linux, javascript, php, css 등 다양한 언어에 능숙하며, 오픈 소스 분야에 많은 공헌을 했습니다. 나중에 참조할 수 있도록 기술 개발의 일부 문제를 공유하는 개발자 문서 스테이션입니다.

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