데이터베이스에 익숙하지 않아서 색인 메커니즘을 이해하려고합니다.
내가 아는 바로는 RDBMS에서 열을 인덱싱하면 해당 열을 더 빨리 검색 할 수 있습니다. 트리플 스토어의 경우에도 마찬가지입니다. 인덱스는 주로 주제별로 검색 한 다음 객체별로 검색한다고 가정합니다.
RDBMS에 대해서는 확실하지 않지만 트리플 스토어에서는 두 개 이상의 인덱스를 정의 할 수있어 각 쿼리에 대해 스토어가 최상의 인덱스를 선택할 수 있습니다. 당연히 다음과 같은 질문이 나타납니다.
가능한 모든 인덱스를 트리플 스토어에 추가하고 RDBMS로 확장하지 않아야하는 이유는 무엇입니까 (각각 게으르지 않다고 가정)?
답변:
인덱스는 기본적으로 빌드 및 저장해야하는 추가 데이터 구조입니다. 실제로 작성하면 쓰기 작업 중 CPU 전원이 낭비되고 저장하면 디스크 용량이 낭비됩니다.
왜 절대 사용하지 않는 인덱스를 구축하고 저장하고 싶습니까?
필요할 때만 색인을 배치하십시오. 데이터베이스 스키마를 개발할 때 일반적으로 모든 테이블은 PK 기본 키 클러스터형 인덱스를 가져옵니다. 이는 해당 테이블의 데이터에 대한 고유 식별자입니다. 1 열 이상일 수 있습니다.
그런 다음 일반적으로 고유성을 유지하려는 열에 비 클러스터형 고유 인덱스를 추가합니다.
이것이 기본 스키마입니다. 응용 프로그램이 개발되고 성숙함에 따라 성능 문제와 데이터 쿼리 방법에 따라 필요에 따라 인덱스를 추가합니다.
추가 된 모든 인덱스는 사용 된 공간을 늘리고 유지 보수를 추가로 추가합니다. 따라서 색인을 현명하게 선택하십시오.
인덱스의 장점은 1) 빠르게 검색 할 수있는 데이터 구조이고 2) 실제 테이블보다 더 컴팩트하여 디스크에 페이징되는 대신 더 많은 인덱스를 메모리에 맞출 수 있다는 것입니다.
모든 열에 인덱스가 있으면 인덱스 자체가 나타내는 테이블보다 많은 공간을 차지합니다. 데이터베이스가 실제로 모든 인덱스를 사용하는 경우 인덱스를 메모리 안팎으로 바꾸는 데 더 많은 시간이 필요합니다. 또한 모든 인덱스는 비활성, 업데이트 또는 삭제시 업데이트되어야합니다.
그 외에도 단일 열의 인덱스는 최선의 방법이 아닙니다. 대부분의 관계 데이터베이스는 실제로 여러 열에 대한 인덱스를 허용하며 이러한 열의 순서는 중요합니다. 예를 들어 1980 년에서 1984 년 사이의 클래스에서 Duke로 갔던 모든 사람들에 대한 데이터베이스를 검색하려면 원하는 것은 (School, ClassYear)에 대한 인덱스입니다. 쿼리는 동일한 열이 있지만 반대의 인덱스를 사용할 수 없습니다.
따라서 가능한 모든 인덱스 를 만들려면 적어도 n이 있습니다! 인덱스에서 열을 정렬하는 방법. 5 개의 열만 있으면 120 개의 가능한 인덱스가 있습니다.
가능한 인덱스가 너무 많기 때문에 실제로 응용 프로그램에 유용한 인덱스를 결정하고 인덱스 만 만들어야합니다.
테이블의 모든 열에 대한 인덱스를 만드는 것은 일반적으로 공간 낭비이며 다른 사람들이 언급했듯이 삽입 / 업데이트 작업이 느려질 수 있습니다. 인덱스는 쿼리 속도를 높이는 데 사용됩니다. 해당 열의 값을 쿼리 할 때 성능이 떨어지는 경우에만 열에 인덱스를 추가하는 것이 좋습니다.
일부 데이터베이스에는 테이블의 기본 키에 대한 인덱스가 필요할 수 있으므로 해당 테이블에 대한 선택 사항이 없을 수 있습니다. 또한 매우 큰 텍스트 열이있는 경우 전체 텍스트 검색 및 인덱스를 위해 설계된 특정 기술이 있지만 작은 숫자 열에 사용하는 것과 같은 종류의 인덱스는 아닙니다.