테이블 인덱스 편집하기

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*일반적으로 인덱스는 테이블 전체 데이터 중 10~15%의 데이터를 처리하는 경우 효율적
* 일반적으로 인덱스는 테이블 전체 데이터 중 10~15%의 데이터를 처리하는 경우 효율적
*그 이상의 데이터를 처리할 땐 성능상 오히려 불이익이 있을 수 있음
* 그 이상의 데이터를 처리할 땐 성능상 오히려 불이익이 있을 수 있음


==인덱스 적용==
== 인덱스 사용 ==


===인덱스를 사용하는 경우===
* 고유(Unique) 인덱스 일치(Equal) 스캔
* 고유(Unique) 인덱스 범위(Range) 스캔
* 중복(Non-Unique) 인덱스  범위(Range) 스캔
* OR / IN
* NOT BETWEEN


*고유(Unique) 인덱스 일치(Equal) 스캔
== 인덱스 머지와 결합인덱스 ==
*고유(Unique) 인덱스 범위(Range) 스캔
*중복(Non-Unique) 인덱스  범위(Range) 스캔
*OR / IN
*NOT BETWEEN


===인덱스가 사용되지 않는 경우===
* 인덱스 머지: A칼럼 인덱스와, B칼럼 인덱스가 각각 존재
** A칼럼과 B칼럼이 모두 조건으로 사용되는 경우 두 인덱스를 모두 활용하여 검색
* [[결합 인덱스]]: A칼럼+B칼럼 인덱스
** A칼럼과 B칼럼이 모두 조건으로 사용되는 경우 더 높은 성능을 발휘
** 결합 인덱스를 구성하는 모든 칼럼이 사용되지 않고 첫번째 칼럼만 사용되어도 사용 가능


*NOT 연산자 사용
== 인덱스 선정 고려사항 ==
*IS NULL, IS NOT NULL
*[[데이터베이스 옵티마이저|옵티마이저]] 취사 선택
*인덱스 칼럼의 변형(Suppressing)
**'''외부 변형(External Suppressing)''': 코딩상 적용된 서프레싱
***WHERE SUBSTR(col, 1, 1) = 'C'  -- SUBSTR 대신 LIKE를 사용하면 인덱스 사용 가능
***WHERE col1||col2 = 'COL1COL2'
***WHERE TO_CHAR(date, 'YYYYMMDD')  -- DATE 타입 칼럼인 경우 TO_DATE 등으로 통일
***WHERE num * 12 > 100000  -- num > 100000/12 로 사용하면 인덱스 사용 가능
**'''내부 변형(Internal Suppressing)''': 데이터베이스 내부에서 이루어지는 서프레싱
***WHERE num1 > num2 + '100'  -- 타입 혼합
***WHERE regdate  = '20210809'


===인덱스 머지와 결합인덱스===
* 기존 프로그램의 영향도
* 모든 테이블에 대한 Access Path
* 인덱스 칼럼 분포도
* Critical Access Path 및 우선순위
* 인덱스 칼럼의 조합 및 순서
* 인덱스 추가에 대한 DML 속도 저하
* 개별 칼럼의 분포가 좋지 않은 경우에도 결합 인덱스 검토


*인덱스 머지: A칼럼 인덱스와, B칼럼 인덱스가 각각 존재
== 변경 절차 ==
**A칼럼과 B칼럼이 모두 조건으로 사용되는 경우 두 인덱스를 모두 활용하여 검색
*[[결합 인덱스]]: A칼럼+B칼럼 인덱스
**A칼럼과 B칼럼이 모두 조건으로 사용되는 경우 더 높은 성능을 발휘
**결합 인덱스를 구성하는 모든 칼럼이 사용되지 않고 첫번째 칼럼만 사용되어도 사용 가능
 
=== 옵티마이저에 의한 인덱스 선택 ===
 
* '''(1단계)''' 매칭률 = WHERE절 첫번째 칼럼부터 연속하여 값을 '='로 비교하는 칼럼 수 / 인덱스를 구성하는 칼럼 총 개수
* '''(2단계)''' 1단계의 매칭률이 같은 경우 인덱스를 구성하는 칼럼의 개수가 많은 경우 선택
* '''(3단계)''' 1~2단계가 모두 같은 경우 가장 최근에 선택된 것을 우선 선택
 
==인덱스 선정 고려사항==
 
*기존 프로그램의 영향도
*모든 테이블에 대한 Access Path
*인덱스 칼럼 분포도
*Critical Access Path 및 우선순위
*인덱스 칼럼의 조합 및 순서
*인덱스 추가에 대한 DML 속도 저하
*개별 칼럼의 분포가 좋지 않은 경우에도 결합 인덱스 검토
 
==변경 절차==
규모가 있는 기업에서 DBA가 인덱스 변경을 맡아서 수행하는 경우를 상정
규모가 있는 기업에서 DBA가 인덱스 변경을 맡아서 수행하는 경우를 상정


#수요 발생
# 수요 발생
#*데이터 증가, 조인 조건 변경에 다른 속도 저하
#* 데이터 증가, 조인 조건 변경에 다른 속도 저하
#*개발자의 요청 등
#* 개발자의 요청 등
#인덱스 변경
# 인덱스 변경
#기존 프로그램 동작 영향성 검토
# 기존 프로그램 동작 영향성 검토
#인덱스 변경 공지
# 인덱스 변경 공지
#기존 프로그램 변경
# 기존 프로그램 변경
 
==같이 보기==
 
*[[데이터베이스 옵티마이저]]
*[[데이터베이스 인덱스]]
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