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데이터베이스 성능 최적화에서 가장 중요한 요소 중 하나는 올바른 인덱스 전략 수립입니다.특히 B-Tree 인덱스와 Hash 인덱스는 각각 고유한 특성과 장단점을 가지고 있어, 상황에 맞는 선택이 성능에 결정적인 영향을 미칩니다.이 글에서는 두 인덱스 타입의 구조적 차이점부터 실제 사용 사례까지 상세히 분석하여, 개발자들이 최적의 데이터베이스 인덱스 전략을 수립할 수 있도록 도움을 드리겠습니다.B-Tree 인덱스의 구조와 작동 원리B-Tree(Balanced Tree) 인덱스는 균형 트리 구조를 기반으로 하는 가장 일반적인 데이터베이스 인덱스 타입입니다.B-Tree 인덱스는 루트 노드, 내부 노드, 리프 노드의 계층 구조로 이루어져 있으며, 모든 리프 노드가 동일한 레벨에 위치하여 균형을 유지합니다.-- ..
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데이터가 급증함에 따라 데이터베이스의 성능 저하 문제가 자주 발생합니다.이를 해결하기 위해 파티셔닝은 데이터베이스 설계에서 중요한 전략으로 자리 잡았습니다.이번 글에서는 MySQL과 PostgreSQL의 파티셔닝 전략을 비교하고, 각 DBMS에서의 이점과 실무 사례를 분석합니다. 1. 파티셔닝이란?파티셔닝(Partitioning)은 대규모 데이터를 물리적으로 여러 부분으로 분리하여 관리하는 방법입니다.이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:데이터 검색 속도 향상백업 및 복구 시간 단축테이블 잠금(Locking) 문제 감소효율적인 저장 공간 관리2. MySQL의 파티셔닝 전략MySQL은 주로 InnoDB 스토리지 엔진에서 파티셔닝을 지원하며, 파티션 키를 기준으로 데이터를 분할합니다.MySQL의 ..
