Index : 데이터에 빠르게 접근하도록한다.

→ 해봤자 3,4번 연산으로 찾음 (20ms * 3, 4 해도 100ms 안됨)

• 인덱스 파일은 실제보다 데이터가 훨신 작음
• 두가지 종류가 존재한다.
  • Ordered : 대부분 정렬된 상태로 들어간다.
    • 데이터는 대부분 정렬되어있지 않다.
  • Hash : 정렬되어있지 않다면 다 Hash
    • search key가 무조건 들어가있다.

Index 평가 요소

• Access type 어떻게 정의되어 있나 : 가장 중요
  • Exact match query : 특정한 값을 찾아오는 거
  • Range query : 범위가 주어진다. A~D까지
    • hash index 는 잘 못함
• Acces Time
• Insertion / Deletion
  • 원 데이터가 바뀌면 → Index도 바뀌어야된다.
• Space overhead

Ordered Index

• Index는 정렬되어 있다.
  • 데이터는 대부분 안그럼
• Primary Index (clustering)
  • 색인도 정렬 , 데이터도 정렬
  • 같은 데이터가 한 번 들어가 있다.
  • 테이블당 Primary Index 는 많아야 하나 존재
    • 데이터가 들어가는 순서대로 Index가 만들어지니간
  • 파일의 순차적 순서를 지정하는 검색 키를 가진 인덱스입니다.
    • 보통 primary key 지만 꼭 그럴 필요없다.
• Secondary (non-clustering)
  • 데이터는 맘대로 들어가고 색인은 정렬되어 있다.
  • 수도없이 많이 나온다.
    • 나이별로, 학과별로 등등 여러개가 나온다.

Dense Index (밀집 색인)

• 모든 값에 대하여, 색인에 탐색 키 값이 존재
• 모든 데이터를 가진 인덱스로 표현 가능
• 데이터 파일이 색인 속성으로 정렬되어 있다.

Sparse Index (희소 색인)

• 색인이 Dense 에 비해 작을 수 있다.