데이터베이스 인덱스(이강욱 선임님)

[데이터베이스 목차]

  

 

1. Database Index 정의

 - 데이터베이스의 검색 성능 향상을 위해 임의로 생성하는, 테이블과 별도의 체계로 저장되는 데이터베이스 객체

 - 특징 : 조회 성능 향상, 독립성, 데이터 생성 성능 Trade-off

 

2. Index 유형

구분	인덱스 구조	설명
형태	트리 기반 인덱스	- 인덱스 (RDBMS 는 대부분 B tree)
	해쉬 기반 인덱스	- Hash 테이블 을 이용하여 데이터 검색(=, <=, => 연산자만 사용 가능)
	비트맵 인덱스	- 컴퓨터에서 사용하는 최소 단위인 비트를 이용하여 컬럼값을 저장하고 이를 이용하여 ROWID를 자동으로 생성하는 인덱스
인덱스 데이터	함수기반 인덱스	- 사용자 정의 함수 결과를 인덱스로 사용 - 연산 결과에 대한 인덱싱
	조인 인덱스	- 조인 결과에 대한 인덱싱 - DW Mulit-Dimension table에 유용
	도메인 인덱스	- 사용자 정의의 인덱스 타입을 사용 (오라클) - 텍스트 , 카테고리 인덱스 등
구조	정적 인덱스	- 데이터 파일에 레코드가 삽입되거나 삭제됨에 따라 인덱스의 내용은 변하지만 인덱스 구조 자체는 변경되지 않게 하는 인덱싱 기법
	동적 인덱스	- 인덱스와 데이터 파일을 블록으로 구성하고, 각 블록에는 나중에 레코드가 삽입될 것을 감안하여 빈 공간을 미리 준비해두는 인덱싱 기법
정렬 인덱스 저장 방식	Dense Index	- 데이터 레코드 단위로 하나의 인덱스 엔트리가 만들어지는 인덱스
	Sparse Index	- 데이터 파일의 데이터 블록단위로 엔트리가 만들어지는 인덱스

3. 다차원 색인구조 (Multidimensional Index Structure) 유형

- 기존의 1 차원 값이 아닌 선, 면, 위치 등의 데이터를 처리하기 위한 다중 키 색인 구조

 

구분	유형	설명
접근방법 유형	PAM (Point Access Method)	- 다차원 점 데이터를 공간에서 저장, 검색하는 점 점근방법 - k-d 트리, k-d-B트리
	SAM (Spatial Access Method)	- 선, 면, 다각형, 다면체같은 다차원 공간 데이터를 저장, 검색할 수 있는 공간 접근방법 - R-트리, R*-트리 R+-트리
다차원 인덱스 유형	k-d 트리 (K-dimensional Tree)	- k 차원의 점 데이터를 인덱스 하는 구조 - 소규모의 다차원 점 데이터를 인덱싱 할 때 적합
	사분트리 (Quadtree)	- 공간을 반복적으로 분해하는 성질을 가진 계층적 자료구조 표현 - 점, 영역, 곡선, 표면, 볼륨 데이터를 표현하는데 적합
	R 트리	- MBR (Minimum Bounding Rectangle)을 구하여 인덱스 에느리로 저장하는 구조 - 모양이 불규칙한 공간 데이터를 효과적으로 저장하고 빠르게 질의하는데 적합