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인덱스

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컬럼의 값과 레코드가 저장된 주소를 이용하여 키와 밸류를 만듦

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InnoDB는 B-Tree 구조 이용

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B-Tree 그대로 사용하지는 않는다.

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하나의 노드에 엔젤?키가 존재하고 트리 형태를 가지고 균형을 유지하고 순서를 보장한다.

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디스크에서 읽어오면 느리니까 성능 상의 이점을 노리기 위해 사용 그 말은 인덱스를 수정을 할 때에도 성능을 올려야 하니까 인덱스의 변경이 발생할 때마다 파일에 접근하면 성능 저하가 된다. 이를 위해 성능 개선이 된 구조를 사용

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balanced tree 의 일종

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각 노드는 최대 N개의 키를 가진다.

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페이지 기반 자료 구조

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디스크에서 읽어오는 단위, 블록 단위

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노드랑 페이지를 같은 의미로 사용

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TFG가 터지면,,?

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한 페이지에 담을 수 있는 개수가 적어질거고 새로운 노드도 만ㅎ이 만들어야 할거고 인덱스 관리를 위한 메모리가 많아진다.

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키가 너무 큰 데이터를 사용해도 인덱스에는 성능 상의 저하가 발생할 수 있다.

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인덱스는 logN 

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Inno DB 에서는 클러스터드 인덱스, PK 를 키값으로 주로 사용

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데이터 파일로 바로 접근할 수 있는 주소를 가지고 있음

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클러스터드 인덱스가 아닌 키들은 PK 를 가지고 있음 그래서 시간이 2배

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hash 보다 b-tree 를 사용하는 이유

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해시 충돌 가능성

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순서를 보장

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블럭 단위로 저장이 가능하다

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범위 검색이 가능

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LIKE 검색이 가능

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정렬 쉬움

primary vs secondary

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pk 와 pk 외의 모든 키

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mysql 은 모든 키에 대해 index 를 만든다.

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key 는 로우를 식별하기 위한 값, index 는 테이블 접근 속도를 높이기 위한 자료 구조

unique vs non-unique

clustered index

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데이터를 저장할 때 어떤 순서로 저장하는지 

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Inno DB 의 경우 1. primary key, 2. unique & not null column, 3. 내부적으로 생성한 GEN_CLUST_INDEX(6byte) 

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클러스터드 인덱스가 설정된 순서대로 저장이 된다! PK 가 클러스터드 인덱스일 시, 나중에 저장되어도 pk 값이 먼저라면 앞에 저장된다.

composite index

여러 개를 묶어서 인덱스로 만듦

인덱스 한번 더 생각해보기

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트레이드 오프

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데이터의 수정이 빈번하다면 인덱스의 수정도 빈번해진다(CUD).

인덱스 설정 기준

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cardinality 

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값이 얼마나 다양하게 저장되어있는지(얼마나 unique 한지)

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서비스에서 사용하는 쿼리

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웬만하면 인덱스 타라

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데이터가 많은 테이블일 때!

인덱스를 사용할 수 없을 때

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<>, NOT IN, NOT BETWEEN, IS NOT NULL

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인덱스는 특정 데이터와 일치하는 것을 찾을 때 빠른데 인덱스는 디스크 랜덤 IO 가 발생

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클러스터드 인덱스를 따라 순차적으로 디스크에 접근

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DB 가 그냥 순서대로 접근하는게 빠르겠다 싶어서 순서대로 접근함 인덱스 대신

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좋은 예시

1	banana
2	apple
3	grapefruit
4	watermelon
5	melon

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위의 경우 name 에 클러스터드 인덱스가 걸려 있을 때 인덱스를 타면 2, 1, 3, 5, 4 의 순서로 디스크에 접근한다!

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LIKE ‘%??’

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b-tree 라서 인덱스를 타지 않는다.

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where char_index = 10;

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타입 가공할 때 10이 될 수 있는게 너무 많다. ‘10’, ‘  10’, ‘0010’ 등등

explain

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key 컬럼

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실제로 쿼리가 실행될 때 사용한 key

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type 컬럼

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index 를 탔는지, 풀 테이블 스캔인지

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to_date > ‘’ 가 all 타는 이유 → index 로 읽을 데이터가 넘 많아서 걍 테이블을 읽음

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PK 로 range 읽을 때에는 데이터가 많아도 그대로 range 로 읽음.

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PK 는 그냥 disk 에 순서대로 저장이 되기때문에!