데이터베이스 인덱싱 이해: 데이터베이스에 구애받지 않는 개요

향상된 쿼리 성능을 위한 데이터베이스 인덱싱 구현

SQL을 사용하여 인덱스 생성 및 관리

-- Create an index on a single column
CREATE INDEX idx_customer_name ON customers (name);

-- Create a composite index on multiple columns
CREATE INDEX idx_order_date_customer ON orders (order_date, customer_id);

-- Create a unique index
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_email ON users (email);

-- Drop an index
DROP INDEX idx_customer_name;

-- Query to see existing indexes on a table (PostgreSQL)
SELECT * FROM pg_indexes WHERE tablename = 'customers';

-- Using an index hint in a SELECT query (MySQL)
SELECT * FROM customers USE INDEX (idx_customer_name) WHERE name = 'John Doe';

-- Analyze table to update index statistics (MySQL)
ANALYZE TABLE customers;

-- Rebuild an index (SQL Server)
ALTER INDEX idx_customer_name ON customers REBUILD;

-- Disable an index (SQL Server)
ALTER INDEX idx_customer_name ON customers DISABLE;

-- Enable an index (SQL Server)
ALTER INDEX idx_customer_name ON customers REBUILD;

Python 및 SQLite를 사용하여 데이터베이스 인덱싱 최적화

Python을 사용하여 SQLite에서 인덱스 관리

import sqlite3

# Connect to SQLite database
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# Create an index on a column
cursor.execute('CREATE INDEX idx_name ON customers (name)')

# Create a composite index
cursor.execute('CREATE INDEX idx_order_date_customer ON orders (order_date, customer_id)')

# Query to see existing indexes
cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='index'")
indexes = cursor.fetchall()
print(indexes)

# Drop an index
cursor.execute('DROP INDEX idx_name')

# Commit changes and close connection
conn.commit()
conn.close()

데이터베이스 인덱싱에 대한 일반적인 질문

1. 데이터베이스에서 인덱싱의 목적은 무엇입니까?
2. 인덱싱은 추가 스토리지 및 유지 관리 오버헤드를 희생하면서 데이터베이스 테이블의 데이터 검색 작업 속도를 향상시킵니다.
3. B-트리 인덱스는 어떻게 작동하나요?
4. ㅏ B-tree index 데이터 정렬을 유지하고 빠른 범위의 쿼리 및 검색을 허용하는 균형 잡힌 트리 구조를 유지합니다.
5. 해시 인덱스는 어떤 용도로 가장 잘 사용되나요?
6. Hash indexes 특정 값을 빠르게 찾을 수 있는 기능으로 인해 정확히 일치하는 쿼리에 가장 적합합니다.
7. 비트맵 인덱스는 언제 사용해야 합니까?
8. ㅏ bitmap index 제한된 수의 고유 값이 있는 열에 이상적이므로 효율적인 필터링 및 조건 조합이 가능합니다.
9. 고유 인덱스란 무엇입니까?
10. ㅏ unique index 인덱싱된 열의 모든 값이 고유한지 확인하여 중복 항목을 방지합니다.
11. 인덱싱으로 인해 데이터베이스 작업 속도가 느려질 수 있나요?
12. 예, 인덱싱은 읽기 작업 속도를 높이지만 인덱스 유지 관리에 따른 추가 오버헤드로 인해 쓰기 작업 속도를 늦출 수 있습니다.
13. 부분 인덱스란 무엇입니까?
14. ㅏ partial index 특정 조건을 대상으로 하는 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있는 테이블 행의 하위 집합만 인덱싱합니다.
15. 인덱싱할 올바른 열을 선택하려면 어떻게 해야 합니까?
16. 검색 조건, 조인, Order by 절에 자주 사용되며 고유성이 높은 열을 선택합니다.
17. 내 쿼리에 인덱스가 사용되고 있는지 어떻게 알 수 있나요?
18. 데이터베이스 시스템에서 제공하는 쿼리 실행 계획을 사용하여 쿼리에서 인덱스가 활용되고 있는지 여부와 방법을 확인하세요.