데이터베이스를 설계하거나 성능 최적화를 고민하다 보면, Prefix Index 사용을 고려하게 될 때가 있다. 특히, 긴 문자열 컬럼에서 인덱스를 설정할 때 자주 논의되는 옵션 중 하나로, Prefix Index는 데이터베이스의 성능을 높일 수 있는 유용한 도구이지만, 무조건 사용해서는 안 되는 이유도 존재한다. Prefix Index란?Prefix Index는 문자열 컬럼의 일부 접두어(앞부분)만 인덱싱하는 방식이다. 일반적으로 긴 문자열 컬럼에서 인덱스를 생성할 때, 전체 문자열을 인덱싱 하면 인덱스 크기가 너무 커지고 성능이 저하되는 경우가 존재한다. 이를 방지하기 위해, 문자열의 앞부분만 인덱싱하는 방식이 Prefix Index이다. 예시CREATE TABLE users ( id INT PR..
개인 학습/DataBase
서론데이터베이스에서 쿼리 성능 최적화는 매우 중요한 작업이다. 데이터의 양이 많아질수록 효율적인 데이터 접근이 쿼리의 성능을 좌우하게 된다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 옵티마이저(Optimizer)이며, 그중에서도 “Index Dive”는 옵티마이저의 중요한 동작 방식 중 하나이다. MySQL 옵티마이저는 쿼리 실행 계획을 수립할 때 Index Dive를 통해 인덱스를 탐색하고, 조건에 부합하는 데이터를 추정한다. 그러나 IN 조건이 많을 경우, Index Dive가 탐색해야 하는 경우의 수가 급격히 증가하여 성능 저하를 유발할 수 있다. IN 조건이 많은 경우의 Index DiveIndex Dive에 대해 알아보기 전 아래와 같은 테이블이 있다 가정하자.CREATE TABLE prod..
데이터베이스의 INSERT 쿼리는 애플리케이션 성능에 중요한 영향을 미친다. 단일 레코드 삽입은 간단해 보일 수 있지만, 대규모 데이터 삽입이나 빈번한 트랜잭션 환경에서는 최적화가 필요하다. INSERT 쿼리 성능에 영향을 미치는 요소1. 테이블의 인덱스인덱스는 데이터를 빠르게 조회하는 데 유용하지만, INSERT 시에는 추가적인 작업을 발생시킨다.데이터 삽입 시마다 인덱스도 함께 업데이트되어야 하기 때문이다. 2. 제약 조건 (Constraints)FOREIGN KEY, UNIQUE 같은 제약 조건은 데이터를 검증하는 데 추가적인 시간을 소모한다. 3. 트랜잭션 처리트랜잭션은 데이터 일관성을 보장하지만, 과도하게 사용되면 성능을 저하시킬 수 있다. 4. 대량 삽입 vs. 단일 삽입대량의 데이터를 삽입하..
데이터베이스에서 대규모 데이터를 다룰 때, 정렬 작업은 필수적이다. MySQL에서 정렬 작업을 수행하는 주요 메커니즘 중 하나가 바로 filesort이다. 이는 테이블 데이터를 정렬해야 하지만, 해당 작업을 인덱스를 통해 처리하지 못할 경우 사용된다. 이름은 filesort이지만, 정렬이 반드시 디스크에서 수행되는 것은 아니며, 정렬 작업은 메모리에서 시작하고 필요한 경우 디스크로 이동된다. filesort의 동작 원리MySQL이 정렬 작업을 처리할 때, 다음 두 가지 방식 중 하나를 선택한다. 1. 인덱스 기반 정렬ORDER BY나 GROUP BY 절에서 사용된 컬럼이 인덱스에 포함된 경우, 정렬 작업은 인덱스를 활용해 효율적으로 처리된다.filesort가 사용되지 않는다. 2. filesort 기반 ..
데이터베이스에서 ORDER BY 절은 결과를 특정 컬럼 기준으로 정렬할 때 사용된다. 그리고 해당 작업이 효율적으로 이루어지려면, 적절한 인덱스를 사용하는 것이 중요하다. ORDER BY & 인덱스인덱스의 역할인덱스는 데이터베이스에서 검색과 정렬 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 특히 ORDER BY 절에서 인덱스를 활용하면 불필요한 정렬 작업을 피하고 효율적으로 결과를 반환할 수 있다. 주의점인덱스를 ORDER BY 절에서 사용해야 할 경우 주의할 점이 존재한다.인덱스가 (a,b,c) 인 경우order by b, c인덱스 첫번째 컬럼인 a가 누락되어 사용 불가order by a, c인덱스에 포함된 b 컬럼이 a, c 사이에 미포함되어 사용 불가order by a, c, b인덱스 컬럼과 orde..
데이터베이스에서 쿼리 성능을 최적화하는 방법은 다양하지만, 그중에서도 Covering Index(커버링 인덱스)는 효율적인 데이터 검색을 가능하게 해준다. Covering Index란?Covering Index(커버링 인덱스)는 쿼리에서 요청된 모든 컬럼 값이 인덱스 자체에 포함되어, 데이터가 저장된 테이블을 직접 참조하지 않고도 결과를 반환할 수 있는 인덱스를 의미한다. 동작 방식일반적으로 쿼리를 실행하면, 데이터베이스는 인덱스를 사용해 검색한 후, 필요한 값을 가져오기 위해 테이블 데이터를 다시 참조한다(Back To Table).하지만 Covering Index는 쿼리에서 필요한 모든 데이터를 인덱스에 포함하고 있으므로, 테이블을 참조할 필요가 없어 성능이 크게 향상된다. 예제테이블 생성CREATE..
데이터베이스 최적화는 효율적인 데이터 처리를 위해 필수적인 작업이다. DBMS에서 EXPLAIN 명령은 SQL 쿼리의 실행 계획을 분석하고 성능 병목 현상을 파악하는 데 중요한 도구이다. EXPLAIN이란?EXPLAIN은 SQL 쿼리 실행 시 DBMS가 선택한 실행 계획(Execution Plain)을 보여주는 명령어이다. 실행 계획은 DBMS가 데이터를 검색하고 처리하기 위해 사용할 인덱스, 테이블 액세스 방식, 조인 순서 등을 포함한다. 이를 통해 병목 지점을 파악하고 쿼리를 최적화할 수 있다. EXPLAIN 명령은 MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server 등 대부분의 DBMS에서 지원하며, 데이터베이스 엔진이 쿼리를 실행하기 전에 어떤 방법으로 실행할지를 미리 확인할 수 ..
Multi Column Index란?데이터베이스에서 성능 최적화는 매우 중요한 요소이다. 특히 대량의 데이터가 저장된 테이블에서 빠르게 데이터를 조회하려면 인덱스(Index)를 활용해야 한다. 그중에서도 Multi-Column Index(다중 열 인덱스)는 데이터베이스에서 두 개 이상의 열(column)을 결합하여 효율적으로 데이터를 검색할 수 있게 해주는 인덱스이며, 이를 통해 복합적인 조건의 검색 속도를 향상시킬 수 있다. Multi Column Index의 특징Multi Column Index는 두 개 이상의 컬럼을 결합하여 하나의 인덱스를 생성하는 방식이다. 단일 컬럼 인덱스와 달리, 특정 컬럼의 조합으로 이루어진 검색 조건에 대해 최적화된 성능을 제공한다. 1. 왼쪽 선행 열 원칙(Leftmo..
인덱스(Index)란?인덱스(Index)는 데이터베이스 테이블의 특정 열(Column)에 대한 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조로, 책의 목차처럼 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 역할을 한다.주요 특징빠른 검색: 데이터베이스는 인덱스를 통해 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있다.추가 저장 공간 필요: 인덱스는 테이블과 별도로 저장되기 때문에 추가적인 저장 공간이 필요하다.쓰기 성능 저하: 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 시 인덱스도 함께 갱신되어야 하므로 쓰기 성능이 저하될 수 있다. 장점쿼리 성능 향상인덱스를 사용하면 데이터를 빠르게 검색할 수 있어 SELETE 쿼리 성능이 크게 향상된다.특히, 대량의 데이터에서 특정 조건에 맞는 데이터를 효율적으로 찾을 수 있다.정렬 성능 향상인덱스를 사용하면..
