DB Indexing
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데이터베이스 테이블의 모든 데이터를 검색해서 원하는 결과를 가져 오려면 시간이 오래 걸린다. 그래서 칼럼의 값과 해당 레코드가 저장된 주소를 키와 값의 쌍으로 인덱스를 만들어 두는 것.
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항상 정렬된 상태를 유지하기 때문에 원하는 값을 탐색하는데는 빠르지만 새로운 값을 추가하거나 삭제, 수정하는 경우에는 쿼리문 실행 속도가 느려진다. 결론적으로 DBMS 에서 인덱스는 데이터의 저장 성능을 희생하고 그 대신 데이터의 읽기 속도를 높이는 기능이다.
B+-Tree
B+-Tree 인덱스는 칼럼의 값을 거의 변형 하지 않고, 원래의 값을 이용해 인덱싱하는 알고리즘이다.
Hash 인덱스 알고리즘
칼럼의 값으로 해시 값을 계산해서 인덱싱하는 알고리즘으로 매우 빠른 검색을 지원한다. 하지만 값을 변형해서 인덱싱하므로, 특정 문자로 시작하는 값으로 검색을 하는 전방 일치와 같이 값의 일부만으로 검색하고자 할 때는 해시 인덱스를 사용할 수 없다. 주로 메모리 기반의 데이터베이스에서 많이 사용
Clustered Index
클러스터(Cluster)란 여러 개를 하나로 묶는다는 의미로 주로 사용되는데, 클러스터드 인덱스도 크게 다르지 않다. 인덱스에서 클러스터드는 비슷한 것들을 묶어서 저장하는 형태로 구현되는데, 이는 주로 비슷한 값들을 동시에 조회하는 경우가 많다는 점에서 착안된 것이다.
클러스터드 인덱스는 테이블의 프라이머리 키에 대해서만 적용되는 내용이다. 즉 프라이머리 키 값이 비슷한 레코드끼리 묶어서 저장하는 것을 클러스터드 인덱스라고 표현한다.
클러스터드 인덱스는 테이블 당 한 개만 생성할 수 있다. 프라이머리 키에 대해서만 적용.
인덱스로 설정하는 필드의 속성이 중요하다. A라는 칼럼으로 인덱스를 생성했는데, 막상 Search는 B라는 칼럼으로 한다면 소용없어진다.
따라서 SELECT 질의를 어떻게 할 것인가가 인덱스를 어떻게 생성할 것인가에 대해 많은 영향을 끼치게 된다.
