B*Tree 인덱스
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가장 많이 사용되는 인덱스 형태이며 구조가 자료구조에서 배운 TREE와 비슷해서 B*TREE(Balanced Tree)라고 한다.
B*Tree Search의 기본적인 Algorithm을 이용하는데 주로 온라인 업무의 적은 데이터 처리에 유리하고 분포도가 나쁜 데이터
처리는 성능에 악영향을 줄 수 있으며 하나의 ROW를 검색시 어느 ROW나 동일한 양의 블록을 ACCESS 하게 된다. (DML문의 잦은
사용으로 좌우 대칭이 안맞을 수 있는데 이때는 index rebuild를 해야 한다)
대체적으로 분포도가 전체 데이터의 3~5% 이상인 경우 인덱스를 통해 SELECT 하면 FULL TABLE SCAN 보다 성능이 떨어질
수 있다. 예를 들어 직책이라는 컬럼이 있는데, A,B,C,D,E라는 값이 들어올 수 있다고 하면 분포도는 20%가 되는데 이런 경우엔
B*TREE 인덱스에서는 성능이 떨어질 수 있다는 겁니다.
데이터베이스에서 IO 단위는 블럭이라 데이터를 블럭 단위로 전송하는데 인덱스를 사용하지 않을 때는 MULTI BLOCK I/O를
수행하며 한번에 수십개의 BLOCK를 읽게 되는데 이는 인덱스를 검색해 하나씩 블럭을 읽는 것 보다 빠를 수 있다.
만약 10개의 BLOCK를 읽어야 한다면, 인덱스를 사용하면 10번의 I/O를 수행해야 하지만 인덱스를 사용하지 않으면 한번의 I/O로 10개의 BLOCK를 읽을 수 있다는 것인데 읽어야 하는 데이터가 일정 분포도를 넘어서면 인덱스를 사용하지 말아야 하며 데이터 건수가 얼마되지 않은 경우에도
인덱스 사용에 신중해야 한다.
아래의 QUERY를 한번 보자.
SELECT ENAME, SAL, JOB
FROM EMP
WHERE EMPNO = 120;
FROM EMP
WHERE EMPNO = 120;
EMP 테이블에 DEPTNO 컬럼으로 인덱스가 있고 그 인덱스를 통해 데이터를 추출한다고 했을 때...
1. 오라클은 최상단 Root Block을 찾아 갑니다. 거기엔 다음처럼 값이 있다고 하자. <100, 블럭주소> 즉
EMPNO가 100보다 크면 우측, 작으면 좌측 자식 노드(Branch Block)로 이동하라는 의미 이므로 좌측의 브랜치 노드로
이동
2. 브랜치 블럭에는 다음과 같은 값이 있다고 할 때 <150, 블럭주소>... 즉 EMPNO가 150보다 크면 좌측,
작으면 우측 자식 노드(Leaf Block)로 이동하라는 의미 이므로 우측의 리프 블럭(Leaf Block)로 이동
3. 150보다 작은 120을 조회하므로 우측의 리프 블럭으로 이동하는데(이곳이 마지막 블럭).
거기엔 (110, ROWID) (120, ROWID)(130, ROWID).... 형태로 데이터가 있고 ROWID를 이용하여 실제 데이터 영역(테이블의 데이터)에서 ENAME, SAL, JOB을 가지고 오게 된다.
거기엔 (110, ROWID) (120, ROWID)(130, ROWID).... 형태로 데이터가 있고 ROWID를 이용하여 실제 데이터 영역(테이블의 데이터)에서 ENAME, SAL, JOB을 가지고 오게 된다.
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| 교육대상 | - 자바 초보 개발자 - 신입개발자 - 다른 언어를 사용하다가 자바쪽으로 전향을 원하는 개발자 - 자바를 배우고자 하는 학생 |
| 선수학습 | - 프로그래밍에 대한 이해 |
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