정보처리기사 필기(물리 데이터베이스 설계) 인덱스 설계

※본 내용은 스스로 공부하며 중요하다고 생각하는 부분만 정리한 내용입니다. 

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공부 서적(시나공 정보처리기사 필기책)

시나공 정보처리기사 필기

〈2022 시나공 정보처리기사 필기〉는 출제기준에 포함된 125개의 학습 모듈을 완전 분해하여 정보처리기사 수준에 맞게 205개 섹션으로 엄선하여 정리하였습니다. 비전공자들이 쉽게 학습 방향을 잡을 수 있도록 NCS 학습 모듈을 가이드 삼아 자세한 설명과 충분한 예제를 더했고, 책에 수록된 내용은 어떠한 변형 문제가 나오더라도 대처할 수 있도록 최대한 자세하고 쉽게 설명했습니다.〈기억상자&기출 CBT〉 ‘기억상자’ 암기 프로그램으로 반복 학습을 통해 틀린 문제는 틀리지 않을 때까지, 맞혔던 문제는 안전하게 머릿속에 담아 시험장에 가지고 갈 수 있도록 해주고, 실제 시험장과 똑같은 기출문제 CBT로 마무리 학습 및 시험 전 현장 감각을 키울 수 있습니다(WWW.MEMBOX.CO.KR).

book.naver.com

출처: 시나공 정보처리기사 필기

저자: 김정준,강윤석,김용갑,김우경

출판사 : 길벗

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인덱스 설계

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인덱스 : 데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 <키 값, 포인터> 구성된 구조

DDL을 이용해 생성/변경/제거 가능, 엔트리 순서와 일치하게 유지되어 구성되는 것을 클러스터드 인덱스라고 한다.

트리 기반 인덱스

• 트리구조 형식, B+트리 인덱스 주로 활용
• B트리 인덱스 : 일반적인 인덱스 방식, 오름차순 저장, 모든 리프 노드는 같은 레벨, 브랜치 블록(분기 목적, 포인터 사용)/리프블록(컬럼 데이터와 해당 데이터의 행위치 가르키는 레코드 식별자)로 구성
• B+트리 인덱스 : 단말노드로 구성된 순차 세트, 키값을 찾아갈 수 있는 경로 제공, 단말 노드만 순차처리 가능

비트맵 인덱스

• 데이터를 Bit값으로 변환하여 인덱스 키로 사용
• 분포도 좋은 컬럼에 적합, 성능 향상 효과, 저장공간 작다, 효율적인 논리 연산 가능
• 동일한 값 반복시 압출 효율이 좋음, 다중 조건 만족하는 계수 계산에 적합

함수 기반 인덱스

• 함수나 수식을 통해 산출된 값을 인덱스 키로 사용
• 함수 적용으로 부하 발생, 사용자 정의 함수는 시스템 함수보다 부하 크다.
• 대소문자, 띄어쓰기 등 상관없이 조회할 때 유용

비트맵 조인 인덱스

• 다수의 조인된 객체로 구성된 인덱스, 비트맵 인덱스와 물리적 구조 동일

도메인 인덱스

• 필요한 인덱스 개발자가 직접 만들어 사용, 확장형 인덱스
• 프로그램에서 제공하는 것처럼 사용 가능

인덱스 설계

• 인덱스 데생의 테이블이나 컬럼 등 선정
• 인덱스 최적화 수행
• 인덱스 정의서 작성

인덱스 대상 테이블 선정 기준

• MULTI BLOCK READ(메모리가 한번에 있을 수 있는 블록의 수) 수에 따른 판단
• 랜덤 액세스 빈번한 테이블, 특정 순서나 범위로 조회가 필요한 테이블
• 순차적 조인 발생되는 테이블

인덱스 대상 컬럼 선정 기준

• 컬럼의 분포도 10%~15%(컬럼값 평균ROW수/테이블의 총 ROW수×100)
• 10%~15%이상이어도 부분처리 목적 컬럼
• 조회 및 출력 조건으로 사용되는 컬럼, 기본키나 Unique키 제약조건 사용한 컬럼
• 수정 빈번하지 않는 컬럼, ORDER BY,GROUP BY, UNION이 빈번한 컬럼

고려사항

• 기존 액세스 경로 영향, 지나치게 만들면 오버헤드
• 넓은 범위로 인덱스 처리시 많은 오버헤드, 추가적 저장공간
• 테이블 데이터의 저장 공간이 분리되도록 설계