[데이터베이스] 인덱스(index) 정리인덱스 목차, 색인, 책갈피와 같은 기능을 하는 인덱스는, 데이터베이스 분야에서는 어떤 데이터를 검색할 때 속도를 높여주는 자료 구조로메모리 영역에 생성되는 일종의 책갈피이다. mag1c.tistory.com 위 글의 복합 인덱스를 통한 튜닝 부분을 따로 옮긴 포스팅입니다. 분명 일정한 기준이 있을 텐데 왜 얘기들이 조금씩 다른 것일까? DB의 버전 때문일까 옵티마이저가 무조건적으로 100% 맞다는 보장이 없어서일까? 잘 모르겠다. 그래서 직접 쿼리 튜닝의 경험들을 복기하며 복합 인덱스를 생성할 때에는 어떤 순서로 인덱스를 구성해야 하는지 알아보았다. 서비스 내부에는 모든 유저의 장바구니(앞으로 견적함이라 부름)를 볼 수 있는 기능이 존재하는데 업종으로 필터링할 경..

인덱스   목차, 색인, 책갈피와 같은 기능을 하는 인덱스는, 데이터베이스 분야에서는 어떤 데이터를 검색할 때 속도를 높여주는 자료 구조로메모리 영역에 생성되는 일종의 책갈피이다.    인덱스 구조보통 Hash, B-Tree, B+Tree가 있다. Hash우리가 알고있는 Key, Value형태의 자료 구조다.해시 함수로 키 값을 해시값으로 변환하고, 이 해시 값을 기반으로 데이터를 빠르게 조회할 수 있다. - O(1)   하지만 이런 해시구조의 특성상 범위 검색에 효율이 떨어진다. 키 값이 조금이라도 변하게 되면 완전히 다른 해시 값을 반환하기 때문이다.범위 검색에서의 부등호 연산을 포함한 범위 조건(BETWEEN, LIKE 등)에는 적합하지 않다.   B-TreeB-Tree는 이진 트리를 확장한 트리 ..