
인덱스 1은 여기에서 확인하실 수 있습니다. 클러스터링 인덱스 클러스터링 인덱스는 테이블의 프라이머리 키에 대해서만 적용되는 내용이다. 즉, 프라이머리 키 값이 비슷한 레코드끼리 묶어서 저장하는 것을 클러스터링 인덱스라고 표현한다. 여기서 중요한 것은 프라이머리 키 값에 의해 레코드의 저장 위치가 결정된다는 것이다. 프라이머리 키 값이 변경된다면 그 레코드의 물리적인 저장 위치가 바뀌어야 한다는 것을 의미한다. 일반적으로 InnoDB와 같이 항상 클러스터링 인덱스로 저장되는 테이블은 프라이머리 키 기반의 검색이 매우 빠르지만, 레코드의 저장이나 프라이머리 키의 변경이 상대적으로 느리다는 특징이 있다. 위 그림의 클러스터링 인덱스 구조를 보면 클러스터링 테이블의 구조 자체는 일반 B-Tree와 비슷하지만,..

랜덤 I/O와 순차 I/O 랜덤 I/O라는 표현은 하드 디스크 드라이브의 플래터(원판)을 돌려서 읽어야 할 데이터가 저장된 위치로 디스크 헤더를 이동시킨 다음 데이터를 읽는 것을 의미하는데, 사실 순차 I/O 또한 이 작업 과정은 동일하게 이루어진다. 디스크에 데이터를 쓰고 읽는 데 걸리는 시간은 디스크 헤더를 움직여서 읽고 쓸 위치로 옮기는 단계에서 결정된다. 위 그림에서 순차 I/O는 디스크에 기록해야 할 위치를 찾기 위해 디스크의 헤드를 1번 움직였고, 랜덤 I/O는 디스크 헤드를 3번 움직였는데, 이는 순차 I/O는 랜덤 I/O보다 거의 3배 정도 빠르다고 볼 수 있다. 따라서 여러 번 쓰기 또는 읽기를 요청하는 랜덤 I/O 작업이 작업 부하가 훨씬 더 크다. 대부분의 작업은 이러한 작은 데이터를..
- Total
- Today
- Yesterday
- 스프링 부트
- 백준
- 그리디
- mysql 8.0
- 문자열
- kotlin
- 구현
- Algorithm
- Real MySQL
- spring boot
- 코테
- 인프런
- 코틀린
- 릿코드
- 노마드
- MySQL
- 자료구조
- 파이썬
- 데이터베이스
- 김영한
- 노마드코더
- 알고리즘
- webflux
- 스프링부트
- 북클럽
- leetcode
- 리팩토링
- Spring
- 스프링
- 정렬
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |