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paduck
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2023년 6월 11일
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인덱스
데이터
빨리 찾기
B-트리
인덱스의 자료 구조
루트 노드, 리프 노드, 브랜치 노드
균형 트리 구조
,
대수확장성
깊이^4
인덱스 구현 방법
MySQL
클러스터형
테이블 당
primary key 기본키
unique not null
세컨더리형
create index...
여러 필드 값
많은 쿼리
작업
MongoDB
클러스터형
도큐먼트 생성
세컨더리형
부가 설정
인덱스 최적화
비용
두 번 탐색
인덱스 리스트, 컬렉션
이중 수정
컬렉션, 인덱스
B-트리 구조 조정
데이터 분산 조정
테스트
explain()
순서
같음
==, equal
정렬
다중 값
>, < 등
카디널리티
유니크한 값의 정도
JOIN(조인)
테이블 묶어
하나의 결과물
NoSQL은 조인 지양
종류
내부 조인
교집합
왼쪽 조인
왼쪽 기준
,
일치하는 부분
없으면 null
오른쪽 조인
오른쪽 기준
,
일치하는 부분
없으면 null
합집합 조인
양쪽 모두
없으면 null
원리
중첩 루프 조인
중첩 for문
for each row in t1 ... { for each row in t2 ...{ } }
랜덤 접근 비용
블록 중첩 루프 조인
블록 단위
정렬 병합 조인
필드 기준 정렬
인덱스 X
,
대용량 테이블
,
비교 연산자
해시 조인
해시 테이블 기반
메모리에 온전히
,
동등 조인
빌드 단계
메모리
내
해시 테이블 빌드
조인 필드
가
키
프로브 단계
레코드 읽기
,
결과값 반환
join_buffer_size
메모리양 제어
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