InnoDB에서 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 된 인덱스 (2 차 지수)의 차이.
클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 다음과 같습니다. 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.
소개
InnoDB 저장 엔진의 미스터리를 탐색 할 때 인덱싱은 의심 할 여지없이 우리가 극복해야 할 최고점입니다. 오늘날, 우리는 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 인덱스 (비 클러스터 인덱스, 보조 인덱스, 2 단계 인덱스)의 차이점을 파헤칩니다. 이것은 기술적 탐구 일뿐 만 아니라 데이터베이스 성능 최적화에 대한 아이디어 충돌이기도합니다. 이 기사를 읽으면이 두 인덱스 사이의 핵심 차이를 마스터하고 데이터베이스 구조를 더 잘 설계하고 최적화 할 수 있습니다.
기본 지식 검토
InnoDB에서 인덱싱은 데이터베이스 성능 최적화의 핵심입니다. 인덱스는 도서관 참고 문헌과 같습니다. 우리가 필요한 정보를 빠르게 찾는 데 도움이됩니다. 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 인덱스는 두 가지 다른 인덱스 유형이며 디자인 개념과 사용 시나리오에는 고유 한 장점이 있습니다.
클러스터 된 인덱싱의 기본 개념은 인덱스 구조에 데이터 행을 직접 저장하는 것입니다. 즉, 인덱스와 데이터가 밀접하게 연결되어 있음을 의미합니다. 비 클러스터 인덱스는 다르며, 라이브러리의 참고 문헌 카드와 유사한 데이터 행에 대한 포인터 일뿐입니다.
핵심 개념 또는 기능 분석
클러스터 된 인덱스의 정의 및 기능
클러스터 된 인덱스의 정의는 간단하고 강력합니다. 인덱스 구조와 데이터 행을 결합하여 완전한 스토리지 구조를 형성합니다. InnoDB에서 각 테이블에는 클러스터 된 인덱스 (일반적으로 기본 키)가 있습니다. 기본 키가 명시 적으로 정의되지 않으면 InnoDB는 클러스터 된 인덱스로 고유 인덱스를 선택하거나 극단적 인 경우 숨겨진 클러스터 인덱스를 생성합니다.
클러스터 된 인덱스의 역할은 분명합니다. 기본 키에 의한 쿼리 및 범위 쿼리를 매우 효율적으로 만듭니다. 기본 키에 의해 데이터가 정렬되었으므로 검색 작업은 추가 검색 단계없이 인덱스 트리에서 직접 수행 할 수 있습니다.
간단한 클러스터 인덱스 예제 :
테이블 직원 만들기 ( ID int 기본 키, 이름 varchar (100), 급여 소수점 (10, 2) ); - 클러스터 된 인덱스는 ID 필드에서 자동으로 생성됩니다.
비 클러스터 인덱스의 정의 및 기능
비 클러스터 된 인덱스는 더 유연하여 테이블의 모든 열에서 인덱스를 생성 할 수 있습니다. 비 클러스터 인덱스에는 인덱스 키 값과 데이터 자체가 아닌 데이터 행에 대한 포인터가 포함되어 있습니다. 이는 클러스터되지 않은 인덱스가 다중를 가질 수 있지만 클러스터 된 인덱스는 하나만 가질 수 있음을 의미합니다.
비 클러스터 인덱스의 역할은 비 예산 키 열의 쿼리 성능을 향상시키는 것입니다. 예를 들어, 종종 직원 이름을 기반으로 정보를 쿼리하는 경우 name
필드에서 비 클러스터 된 인덱스를 작성하면 쿼리 효율성이 크게 향상됩니다.
클러스터되지 않은 인덱스의 예 :
테이블 직원 만들기 ( ID int 기본 키, 이름 varchar (100), 급여 소수점 (10, 2), index idx_name (이름) ); - 비 클러스터 인덱스 IDX_Name은 이름 필드에서 생성됩니다.
작동 방식
클러스터 된 인덱싱의 작동 원리는 B- 트리 구조를 통해 데이터를 저장하는 것이며 인덱스 및 데이터 행은 물리적으로 지속적으로 저장됩니다. 즉, 범위 쿼리를 수행 할 때 인덱스 트리에서 직접 이동하여 추가 I/O 작업을 피할 수 있습니다.
비 클러스터 된 인덱스의 작동 원리가 더 복잡합니다. 먼저 인덱스 트리의 인덱스 키 값을 일치시킨 다음 포인터를 통해 실제 데이터 행으로 이동합니다. 이 방법은 I/O 작동을 추가하지만 비 예산 키 쿼리에는 여전히 매우 효율적입니다.
이 두 인덱스의 작동 원리에 대한 깊은 이해는 데이터베이스 구조를 더 잘 설계하고 쿼리 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사용의 예
클러스터 된 인덱스의 기본 사용
클러스터 된 인덱스의 가장 일반적인 사용은 기본 키에 의한 쿼리입니다. ID 100이있는 직원 정보를 찾고 있다고 가정 해 봅시다.
id = 100 인 직원에서 *를 선택하십시오.
이것은 클러스터 된 인덱스를 직접 찾아 보며 매우 효율적입니다.
비 클러스터 인덱스의 기본 사용
비 클러스터 인덱스의 기본 사용은 인덱스 필드를 통해 쿼리하는 것입니다. 예를 들어, "John Doe"라는 직원을 찾고자합니다.
이름 = 'John Doe'가있는 직원 중에서 선택하십시오.
이것은 먼저 idx_name
인덱스에서 일치하는 name
값을 찾은 다음 포인터를 통해 실제 데이터 행을 찾습니다.
고급 사용
클러스터 된 인덱스의 고급 사용에는 스코프 쿼리 및 정렬이 포함됩니다. 예를 들어, 우리는 5,000에서 10,000 사이의 급여를받는 직원을 찾고자합니다.
급여가 5000에서 10000 순서로 ID에 의해 주문하는 직원을 선택하십시오.
이것은 클러스터 된 인덱스의 분류 특성을 활용하여 쿼리 효율을 향상시킵니다.
비 클러스터 인덱스의 고급 사용에는 조합 인덱스 및 덮어 쓰기 인덱스가 포함됩니다. 예를 들어, 우리는 name
과 salary
분야에 대한 복합 색인을 만듭니다.
직원에게 인덱스 IDX_NAME_SALARY를 만듭니다 (이름, 급여);
이를 통해 이름과 급여로 효율적인 쿼리를 만들 수 있습니다.
이름 = 'John Doe'및 Salary> 5000의 직원을 선택하십시오.
일반적인 오류 및 디버깅 팁
인덱스를 사용할 때의 일반적인 오류는 다음과 같습니다.
- 부적절한 색인 열 선택은 쿼리 성능이 좋지 않습니다.
- 인덱스의 과도하게 사용하면 유지 보수 비용과 삽입/업데이트 작업의 오버 헤드가 증가합니다.
디버깅 기술에는 다음이 포함됩니다.
-
EXPLAIN
설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 사용을 이해하십시오. - 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 조정하여 유효한 상태를 유지하십시오.
성능 최적화 및 모범 사례
실제 애플리케이션에서 인덱싱 최적화가 데이터베이스 성능 향상의 핵심입니다. 클러스터 인덱스 및 비 클러스터 인덱스에는 고유 한 장점과 단점이 있으며 특정 비즈니스 요구에 따라 선택해야합니다.
클러스터 된 인덱스의 장점은 효율적인 범위 쿼리 및 정렬 기능이지만 단점은 하나의 클러스터 인덱스 만있을 수 있으며 부적절한 선택은 성능 병목 현상으로 이어질 수 있다는 것입니다. 비 클러스터 인덱스의 장점은 유연성이며 모든 열에서 생성 될 수 있지만 단점은 쿼리 성능에 영향을 줄 수있는 추가 I/O 작업이 추가된다는 것입니다.
모범 사례에는 다음이 포함됩니다.
- 적절한 기본 키를 클러스터 된 인덱스, 일반적으로 자동 증가 ID 또는 UUID로 선택하십시오.
- 자주 쿼리 된 열에서 비 클러스터 인덱스를 생성하지만 과도한 인덱스를 피하십시오.
- 인덱스를 정기적으로 유지하고 최적화하여 유효한 상태를 유지하십시오.
클러스터링 된 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점을 깊이 이해함으로써 데이터베이스 구조를 더 잘 설계하고 최적화하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이것은 기술적 탐구 일뿐 만 아니라 데이터베이스 성능 최적화에 대한 아이디어 충돌이기도합니다. 이 기사가 새로운 영감과 생각을 가져올 수 있기를 바랍니다.
위 내용은 InnoDB에서 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 된 인덱스 (2 차 지수)의 차이.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
