index

데이터를 정렬하여 탐색 속도를 빠르게 한다!

알고리즘

1. B-tree (Balanced tree)

트리의 높이가 같다.
자식 노드를 2개 이상 가질 수 있다.
각 노드 - 1 페이지(8kB)의 데이터 용량 차지

루트 페이지 : 자식 페이지의 범위 정보와, 자식 페이지 주소
브랜치 페이지 : 자식 페이지의 범위 정보와, 자식 페이지 주소
리프 페이지 : 실제 데이터 페이지 or 실제 데이터의 주소 페이지

장점

조회 성능 향상

단점

불필요한 처리량 증가
페이지 낭비, 인덱스 조각화

insert

해당 영역의 페이지에 빈 공간이 있는 경우, 빈 공간에 데이터를 저장한다.
해당 영역의 페이지가 꽉 찬 경우 -> 페이지 분할
1. 빈 페이지 생성
2. 기존 페이지와 새 페이지의 데이터를 나누어 저장

delete

실제 컬럼 삭제 x, 대신 비활성화한다.

update

delete 후 insert

B+ tree

리프 페이지에만 주요 데이터 담기는 자료구조
같은 높이의 sibling 노드 간 "링크드 리스트" 구조로 연결됨 -> 범위 탐색에 용이

clustering, non-clustering

clustering index : 실제 데이터를 정렬
non-clustering index : 실제 데이터와 별도로 정렬

clustering index 선정 우선순위

primary key가 있는 경우
unique + not null인 컬럼이 있는 경우

non-clustering index 선정 조건

unique 컬럼인 경우 자동 생성됨
수동으로 생성하기
- CREATE UNIQUE INDEX index_name ON member (name)
- CREATE INDEX index_name ON member (name)

인덱스 선정 기준

Cardinality : 중복도 낮은 데이터

good : 전화번호, id 등
bad : 성별, 학년 등

WHERE JOIN ORDER BY 자주 발생
INSERT UPDATE DELETE 적은
규모가 큰