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✅ 왜 인덱스는 B-TREE, B+TREE 자료구조를 채택했을까? 인덱스 구현을 위해선 대표적으로 해시테이블과 비트리가 존재한다. ⏺ 해시테이블 해시테이블은 Key value를 저장하는 데이터 구조로, 빠른 데이터 검색을 할때 유용하다. 따라서 해시테이블 기반의 DB인덱스는 컬럼의 값으로 생성된 해시를 통해 인덱스를 구현한다. 검색 속도도 해시테이블의 Key를 찾는 속도인 O(1)이다. 그러나 DB의 인덱스에서는 해시테이블을 사용하는 경우가 제한적이다. WHY? equal = 연산에만 특화되었기 떄문이다. 해시함수는 값이 1개라도 달라지면 다른 해시값을 생성하기 때문에 범위 검색 (> ⌈M2⌉⌈�2⌉, 최대 M�개의 서브 트리를 갖는다. 6. 모든 leaf node들은 같은 level에 있어야 한다. ⏺..

인덱스 데이터를 좀 더 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 도구이다. 목차를 생성하는 것과 같다고 볼 수 있다. MySQL은 데이터 검색 시 첫번째 필드부터 전체를 검색한다. 필요없는 인덱스를 만들게 될 경우 차지하는 공간만 늘어나고, 인덱스를 이용한 조회의 속도가 전체 테이블 조회의 속도보다 느려진다. 인덱스의 장단점 장점 검색 속도의 향상쿼리의 부하가 줄어들며 시스템 전체 성능의 향상 단점 인덱스 저장할 공간이 필요하다. 처음 인덱스 생성시 많은 시간이 소요됨. 데이터 변경 작업 (삽입 수정 삭제)이 많이 일어나면 성능이 나빠질 수 있다. MySQL 인덱스 종류 클러스터형 인덱스 (Clustered Index) 키 값에 대한 테이블의 데이터 행을 정렬하는 인덱스의 한 유형 테이블의 데이터를 정렬해서 저장..