비트맵 인덱스: Difference between revisions

From IT위키
(새 문서: 분류:데이터베이스 ;Bitmap Index ;데이터베이스 인덱스를 비트 단위로 저장하여 기존 B 트리 인덱스가 가지는 한계를 극복하고 대용량...)
 
No edit summary
 
Line 4: Line 4:


== 장단점 ==
== 장단점 ==
* 장점: 다량의 자료에 대한 계 질의(Aggregate Query)에 대해 탁월한 성능 발휘
* 장점
* 단점: 동시접속이 많고 빈번한 갱신이 있는 경우 [[데이터베이스 병행제어|병행제어]] 어려움
** 다량의 자료에 대한 계 질의(Aggregate Query)에 대해 탁월한 성능 발휘
** OR 연산에 유리
* 단점
** 동시접속이 많고 빈번한 갱신이 있는 경우 [[데이터베이스 병행제어|병행제어]] 어려움
** 범위값 조회에 불리


== [[B 트리]] 인덱스와의 비교 ==
== [[B 트리]] 인덱스와의 비교 ==
Line 33: Line 37:
| 키 압출, 선분 저장으로 공간 절약
| 키 압출, 선분 저장으로 공간 절약
|}
|}
== 참조 문헌 ==
* [http://bysql.net/d200907/52 설명 블로그]

Latest revision as of 23:57, 10 November 2019

분류:데이터베이스

Bitmap Index
데이터베이스 인덱스를 비트 단위로 저장하여 기존 B 트리 인덱스가 가지는 한계를 극복하고 대용량 자료에 대한 질의 성능을 극대화한 인덱스

장단점[edit | edit source]

  • 장점
    • 다량의 자료에 대한 계 질의(Aggregate Query)에 대해 탁월한 성능 발휘
    • OR 연산에 유리
  • 단점
    • 동시접속이 많고 빈번한 갱신이 있는 경우 병행제어 어려움
    • 범위값 조회에 불리

B 트리 인덱스와의 비교[edit | edit source]

구분 B 트리 비트맵
환경 OLTP DW, OLAP
대상
  • 분포가 넓은 데이터
  • 갱신이 많은 동적 데이터
  • 분포가 좁은 데이터
  • 병행수준이 낮은 정적 데이터
OR 연산 Random Access 발생 비트 연산으로 빠른 처리
저장 효율 비어있는 리프 노드로 낭비 발생 키 압출, 선분 저장으로 공간 절약

참조 문헌[edit | edit source]