Day 24

인덱스는 데이터베이스 객체 중에 하나이며 테이블 내부에 생성할 수 있다

인덱스

인덱스는 테이블에 붙인 색인을 의미하며 그 역할은 검색속도의 향상이다 이렇게만 생각해보면 조금 애매할 수 있기 때문에 책의 목차라고 생각하면 이해하기 편하다 책에서 원하는 내용을 찾고 싶다면 처음부터 끝까지 보면서 원하는 내용을 찾는 것이 아니라 목차를 보고 원하는 내용이 들어 있는 위치를 찾고 그 위치에서 찾음으로써 효율적으로 검색을 진행하는데,이러한 역할을 맡고 있다 인덱스의 구조는 책의 목차와 비슷하다 목차에는 제목, 키워드별 페이지가 번호가 적혀있는데, 인덱스에는 검색 시 쓰이는 키워드와 그에 대한 데이터 행의 장소가 저장되어 있다 인덱스는 테이블과는 별개로 독립된 데이터베이스 객체로 작성된다 하지만 인덱스는 단일 객체로 존재하면 될 수 없다 인덱스는 테이블에 의존하는 객체라고할 수 있으며, 데이터베이스에서 테이블을 삭제하면 인덱스도 함께 삭제된다, 생성은 알아서

검색에 사용하는 알고리즘

인덱스도 결국은 효율적으로 검색을 진행하는 것이기 때문에 대량의 데이터를 효율적으로 검색하는 방법으로 검색 알고리즘을 사용한다 인덱스에서 사용되는 검색 알고리즘으로는 이진트리, 그리고 해시가 있다 이진 트리는 데이터 구조 중 하나이고 이진 트리를 사용해서 진행되는 검색이 이진 탐색이라고 한다

풀 테이블 스캔

인덱스가 지정되지 않은 테이블을 검색할 때는 풀 테이블 스캔이라는 검색 방법을 사용한다 처리 방법은 테이블에 저장된 모든 값을 처음부터 차례대로 조사해나가는 방법이다

이진 탐색

이진 탐색이란 처음부터 차례대로 조사해나가는 것이 아니고 집합을 반으로 나눠서 조사하는 방법이다 이렇게 30이라는 숫자를 찾기 위해서 대충 5단계를 거치는 것을 볼 수 있는데, 만약 이진 탐색을 사용하지 않고 풀 스캔을 돌렸다면 15개의 값을 7단계를 거쳐서 값을 찾을 것이다 물론 2개밖에 차이가 나지는 않지만, 테이블의 행 갯수가 늘어나면 늘어날 수록 차이는 많이 날 것이다 당연히 대량의 데이터를 검색하는데 있어서 이진 탐색이 아주 빠르다

이진 트리 -> 이진 탐색은 일단 데이터가 정렬되어 있어야 탐색할 수 있다는 단점이 존재한다 하지만 테이블의 행을 항시 정렬된 상태로 유지시키는 것은 매우 힘들다 일단 테이블에 인덱스를 작성하면 테이블의 데이터와는 별개로 인덱스용 데이터가 만들어진다 그리고 이진 트리라는 데이터 구조로 작성됨 트리는 노드라는 요소로 구성되어 있고, 각 노드의 왼쪽에는 노드의 값보다 낮은 것이 들어가고 오른쪽에는 노드의 값보다 높은 것이 들어간다 일단 가운데 값부터 검색하기 때문에 가장 위에들어가고, 그 왼족에는 처음부터 반까지 중에서 반인 값이 들어가고, 오른쪽에는 반부터 끝까지 중에서 반인 값이 들어감 그리고 찾고자하는 값이 어디 사이에 있는지 판단해서 내부로 들어가고 그 밑의 노드는 처음의 노드와 같은 기준으로 만들어지게 된다

유일성

이진 트리를 보다보면 어쩌다 같은 값을 가지는 노드가 여러 개 있는 경우가 있는데, 일단 이진 트리에는 중복되는 값을 가질 수는 없다 즉, 노드의 가지는 큰 쪽과 작은 쪽으로 나뉘고, 같은 값을 허용하기 위해서는 같은 이라는 제 3의 가지를 가질 필요가 있다 하지만 이진 트리에서 같은 값을 가지는 노드를 여러 개 만들 수 없다는 특성은 키에 대해서 유일성을 가지게 할 경우에만 유용하다 그래서 기본키 제약은 이진 트리로 인덱스를 작성하는 데이터베이스가 많다 그리고 마지막으로 이진트리에서는 중복하는 값을 등록할 수 없다!!