Index selectivity는 필터링 쿼리 결과에 인덱스의 효율성을 결정하는 데 도움이되는 대규모 데이터베이스 시스템의 주요 지표입니다. 테이블의 총 행의 열 상대에 저장된 값의 고유성을 측정합니다. 인덱스 선택성을 계산하는 방법을 이해하면 쿼리 성능과 데이터베이스 디자인을 향상시킬 수 있습니다.

Index 선택성 파악

인덱스 선택성은 비율 또는 비율로 표현됩니다. 높은 선택성은 인덱스 열이 많은 고유 값을 포함하고, 이는 쿼리 필터링에 도움이되는 것을 나타냅니다. 구절, 낮은 선택성은 많은 중복 값을 제안하고, 인덱스를 특정 쿼리에 덜 효과적인.

측정 색인 선택성

인덱스 선택성에 대한 기본 공식은:

Index 선택 = 고유 값의 수 / 행의 총 수]

예를 들어, 테이블에는 10,000 줄이 있고 열에는 1,000 개의 고유 값이 있습니다. 선택성은 다음과 같습니다.

0.1 또는 10%

선택의 적용

높은 선택성 (닫기 1)는 색인이 질 수색 검색을 위해, 특히 두드러지게 질 수 있는 조회 성과를 개량할 가능성이 있다는 것을 나타냅니다. 낮은 선택성은 색인이 효과적 일지도 모르다 건의하고, 대체 색인을 붙이는 전략은 필요할지도 모릅니다.

추가 고려 사항

데이터 배포, 쿼리 패턴 및 데이터베이스 워크로드와 같은 요인은 인덱스의 유용성을 영향을 미칩니다. 일반적으로 분석 인덱스 선택성은 데이터베이스 최적화 작업을 안내 할 수 있습니다.