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having에 있는 쿼리문을 where문으로 바꿔서 최적화 시키는 것은 이해가 갔습니다.
강의에는 인덱스 사용이 없어서 제가 한번 적용시켜보려고
멀티 컬럼(year, semester) 이렇게 넣고 explain 해보니 ref와 eq_ref가 떴는데도 불구하고 속도는 차이가 별반 다를게 없네요(2초 후반)
인덱스를 어떻게 넣어야할지 알려주시면 감사합니다
답변 2
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안녕하세요! 질문 잘 주셨습니다~!!
전체 데이터 개수와 검색했을 때 조회되는 데이터 개수와
explain으로 출력된 실행 계획 결과값 캡쳐해서 보내주실 수 있을까요~??
위 3가지를 인덱스를 설정하기 전과 설정한 후를 보내주시기 바랍니다.
같이 결과보고 해석 도와드릴 수 있도록 할게요:D
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
신동아님 질문해 주셔서 감사합니다! 인덱스를 적용하고 최적화하는 건 쉽지 않은 과정일 수 있습니다. 질문하신 내용과 비슷한 상황에 대한 답변을 Inflearn의 다른 게시글에서 확인할 수 있었습니다.
멀티 컬럼 인덱스 사용: year, semester
순으로 인덱스를 생성하셨다면, 각 열의 데이터 분포와 조회 빈도에 따라 인덱스 순서를 반대로 해 보는 것도 효과적일 수 있습니다.
쿼리 튜닝: 인덱스는 쿼리의 WHERE 절에서 자주 사용되는 열에 대해 설정하는 것이 이상적입니다. 데이터의 카디널리티(유니크한 값의 수)가 높은 열이 우선적으로 인덱스로 설정되면 성능 개선 효과가 더 큽니다.
실행 계획 확인: EXPLAIN 명령어를 통해 쿼리의 실행 계획을 자주 확인해보시고, 인덱스 적용이 실제로 어떤 효과를 주고 있는지 분석해보는 것이 중요합니다. 이 과정을 통해 쿼리가 테이블을 어떻게 스캔하고 있는지, 어떤 인덱스를 활용하고 있는지 알 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.