SQL Indexing and Tuning e-Book && 저자소개 및 감사 인사

use-the-index-luke 저자 Markus Winand

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Markus Winand는 SQL에 대한 통찰력을 제공하고 다양한 시스템이 SQL을 지원하는 방법을 modern-sql.com 에서 보여줍니다. 이전에 그는 use-the-index-luke.com 을 만들었는데, 지금도 활발하게 유지되고 있습니다. Markus는 winand.at 를 통해 강사, 연사 및 컨설턴트로 고용될 수 있습니다.

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You can upload a Korean translation of use-the-index-luke.com on your blog
Thank you from the bottom of my heart to author Makus Winand for allowing me.

These are translations that I use for studying by using a papago (google translate)
The translations may not be correct or there may be a typo.
I'd appreciate it if you could point it out in the comments.

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use-the-index-luke.com 의 한글번역본을 블로그에 업로드 해도 된다고

허락해주신 Makus Winand 님께 진심으로 감사합니다.

 

이 번역본들은 제가 공부용도로 번역기(papago, google transrate)를 돌려서 

번역한 내용들이라 맞지 않거나, 오타가 있을수 있습니다.

댓글로 지적해주시면 감사하겠습니다.

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https://use-the-index-luke.com

SQL Indexing and Tuning e-Book for developers: Use The Index, Luke covers Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, ...

SQL 인덱싱을 개발자에게 설명하는 사이트로, 관리에 대해 전혀 신경 쓰지 않습니다.

SQL 인덱싱은 가장 효과적인 튜닝 방법이지만 개발중에는 종종 무시됩니다.

Use The Index, Luke  는 SQL 인덱싱을 처음부터 설명하고

Hibernate와 같은 ORM도구에서 멈추지 않습니다.

 

Index를 사용하십시오. Luke는 SQL Performance Deacripted의 무료 웹 에디션 입니다. 이 사이트가 마음에 든다면, 그 책을 사는 것을 고려해 보세요. 또한 이 사이트를 지원하는 다른 물건들을 찾아보세요.

 

Luke는 인덱스를 사용하여 벤더에 구애받지 않는 방식으로 인덱싱을 제공합니다. 제품별 참고 사항은 다음과 같습니다:

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DB2

 

색인을 사용하여 Luke는 IBM DB2의 SQL 인덱싱을 다룹니다. 테스트는 DB2 for Linux, UNIX 및 Windows, (LUW) V10.5 ~ 11.5를 사용하여 수행되었습니다.

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MySQL

색인을 사용하여 Luke는 MySQL에 대한 SQL 인덱싱을 다룹니다. 테스트는 MySQL 5.5 ~ 8.0.32로 수행되었습니다.

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Oracle

색인을 사용하여 Luke는 Oracle 데이터베이스에 대한 SQL 인덱싱을 다룹니다. 테스트는 Oracle 11g ~ 21c로 수행되었습니다.

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PostgreSQL

색인을 사용하여 Luke는 Postgre에 대한 SQL 인덱싱을 다룹니다SQL. 테스트는 Postgre로 수행되었습니다SQL 9.0 ~ 15.

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SQL Server

색인을 사용하여 Luke는 Microsoft SQL Server의 SQL 인덱싱을 다룹니다. 테스트는 SQL Server 2008 R2에서 2019년까지 수행되었습니다.

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SQL 인덱싱 또는 튜닝에 대한 추가 질문이 있습니까? 문제 없습니다. winand.at 에서 제 교육 및 튜닝 서비스를 살펴보십시오.

 

 

목차

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0. Preface — 인덱싱이 개발 작업인 이유는 무엇입니까?
1. Anatomy of an Index — 인덱스의 모양은 무엇입니까?
1.1 The Leaf Nodes — 이중 링크
1.2 The B-Tree — 균형잡힌 나무입니다
1.3 Slow Indexes, Part I — 두 가지 성분이 index을 느리게 만듭니다

2. The Where Clause — 검색 성능을 향상시키는 인덱싱
2.1 The Equals Operator — 정확한 키 조회
2.1-1 Primary Keys — 인덱스 사용 확인
2.1-2 Concatenated Keys — 다중 열 인덱스
2.1-3 Slow Indexes, Part II — 첫 번째 구성 요소, 재검토
2.2 Functions — where 절의 함수 사용
2.2-1 Case-Insensitive Search — UPPER and LOWER 절
2.2-2 User-Defined Functions — 함수 기반 인덱스의 제한
2.2-3 Over-Indexing — 중복 방지
2.3 Bind Variables — 보안 및 성능을 위한
2.4 Searching for Ranges —  동일 범위를 초과합니다
2.4-1 Greater, Less and BETWEEN — 열 순서를 다시 검토했습니다
2.4-2 Indexing SQL LIKE Filters — LIKE는 전체 텍스트 검색용이 아닙니다
2.4-3 Index Combine — 모든 열에 대해 하나의 인덱스를 사용하는 것이 어떻습니까?
2.5 Partial Indexes — 선택한 행 인덱싱
2.6 NULL in the Oracle Database — 중요한 호기심
2.6-1 NULL in Indexes — 모든 인덱스가 부분 인덱스입니다
2.6-2 NOT NULL Constraints — 인덱스 사용에 영향을 미칩니다
2.6-3 Emulating Partial Indexes — 함수 기반 인덱싱 사용
2.7 Obfuscated Conditions — 공통 안티패턴
2.7-1 Dates —  DATE 유형에 특히 주의하십시오
2.7-2 Numeric Strings — 유형을 혼합하지 않음
2.7-3 Combining Columns — 중복 where 절 사용
2.7-4 Smart Logic — SQL을 느리게 만드는 가장 현명한 방법
2.7-5 Math — 데이터베이스가 방정식을 풀지 않음

3. Testing and Scalability — 하드웨어 정보
3.1 Data Volume — 인덱싱이 원활하지 않음
3.2 System Load — 생산 부하가 응답 시간에 영향을 미칩니다
3.3 Response Time and Throughput — 수평적 확장성

4. The Join Operation — 올바르게 수행된 경우 느리지 않음
4.1 Nested Loops — ORM에서 문제를 선택한 N+1 정보
4.2 Hash Join — 완전히 다른 인덱싱 방식이 필요합니다
4.3 Sort-Merge Join ‌— 정렬된 두 세트의 지퍼처럼

5. Clustering Data —  IO 감소
5.1 Index Filter Predicates Intentionally Used — LIKE 조정
5.2 Index-Only Scan —  테이블 액세스 방지
5.3 Index-Organized Table — 테이블이 없는 클러스터된 인덱스

6. Sorting and Grouping — 파이프라인 순서 기준: 세 번째 거듭제곱
6.1 Indexed Order By — 절 상호 작용
6.2 ASC/DESC and NULL FIRST/LAST — 인덱스 순서 변경
6.3 Indexed Group By — 파이프라이닝 그룹 기준

7. Partial Results — 효율적인 페이징
7.1 Selecting Top-N Rows — 처음 몇 행만 필요한 경우
7.2 Fetching The Next Page — 오프셋 및 검색 방법 비교
7.3 Window-Functions — 분석 쿼리를 사용한 페이지 표시

8. Insert, Delete and Update — 인덱싱이 DML 문에 미치는 영향
8.1 Insert — 인덱스에서 직접적인 이점을 얻을 수 없습니다
8.2 Delete — where 절에 대한 인덱스를 사용합니다
8.3 Update — 테이블의 모든 인덱스에 영향을 미치지 않습니다

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