인덱스의 유무에 따라서 데이터를 찾는 성능의 차이가 천차만별이 될 수도 있으나 또한 너무 남용을 하게 되면 데이터의 크기보다 인덱스의 크기가 커지는 배보다 배꼽이 더 큰경우가 발생하는 경우도 있으니 유의해서 사용을 해야된다.
인덱스는 테이블에서 어느 하나의 필드, 혹은 필드들의 조합으로 생성을 할 수 있다.
이 생성된 인덱스를 사용하게 하는 것이 쿼리 작성자의 능력이다.
이제 조건 검색에서 주의할 사항을 알아보자.
1. 조건검색시 ''='' 은 모든 인덱스검색중 최우선 순위를 가진다.
2. 조건 검색시 좌변인덱스는 가공하지 말고, 우변을 가공해서 조건을 생성할 것.
단, 의도적인 인덱스 사용을 막고자 하는 경우는 예외.
3. 조건 검색시 부정의 표현을 사용하지 말고 긍정표현 및 범위 조건을 사용할것.
다시말해, ''not'', ''<>'', ''or'' 이런 조건들은 될 수 있으면 긍정적인 표현으로 바꾸어서 사용할 것.
''<>'' => exists로 대체, ''not'' A => not (A) 대체
4. 인덱스가 있는 곳과 없는곳의 테이블을 조인하여 결과 검색시, 인덱스가 없는곳의 데이터가 먼저 읽혀지고 다음에 인덱스가 있는 테이블의 데이터가 읽혀진다.
5. 가급적 조건에 ''Null'', ''Not Null'' 을 없애기 위해 테이블 설계시, 결합인덱스의 구성컬럼이 된다면 Not Null로, 또한 입력조건값으로 자주 사용되는 것이면 Not Null로 설계를 하여서 조건검색시 Not Null, Null이란 조건을 가급적 없앤다.
위의 사항만을 유념해서 검색을 하더라도 select 쿼리 수행 시간을 줄일 여지가 많이 있다.
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쿼리문의 속도 향상 방법.
부분범위처리를 사용한다.부분범위처리란
- 조건을 만족하는 전체집합이 아닌 일부분만을 Access 하게 하는것
- Data량이 많아도 퍼포먼스에는 지장이 없고, 오히려 향상을 가져올 수도 있다.
- 인덱스나 클러스트를 적절히 활용하여 sort를 대체가능하다.
- table은 액세스하지 않고 index만 사용하도록 유도
- exists를 활용한다.
- query를 이원화 하여 일부분씩 scan하도록 유도
위의 것들을 조합하여 활용하면 쿼리문을 작성하여 대량의 데이터를 처리할 경우에도 무리없이 원하는 속도를 얻을 수 있을 것이다.
