이 도움말에서는 색인 생성의 관련성과 중요성에 대해 설명합니다. SQL Server 인덱스를 만들 때 따라야 할 모범 사례 및 우선 순위를 설명합니다. SQL Server.
인덱스와 그 관행에 대한 이해는 SQL Server및 데이터베이스 관리. 인덱스는 쿼리에서 열과 일치하는 모든 관련 행을 효과적으로 찾을 수 있으므로 데이터베이스에서 검색 프로세스의 속도를 크게 높입니다. 인덱스에는 Clustered Index와 Heap Index의 두 가지 유형이 있으며 어떤 것을 사용할 것인지 결정하는 것은 사용자에게 달려 있습니다. 따라서 인덱스를 효율적으로 활용하려면 데이터 액세스 코드에 대한 명확한 아이디어를 갖는 것이 중요합니다. SQL에서 인덱싱에 접근하는 전통적인 방법과 비 전통적인 방법이 있으며 인덱싱 기술을 결정하는 것은 데이터베이스의 특성과 프로덕션 목표에 따라 다릅니다.
다음 문서에서는 인덱싱 프로세스를 설명하고 모범 사례 및 따라야 할 우선 순위에 대한 가이드를 제공합니다.
인덱싱 모범 사례
다음은 SQL에서 인덱싱하는 동안 사용자가 염두에 두어야 할 몇 가지 사례입니다.
- INSERT, DELETE, UPDATE와 같은 활동을 포함하여 데이터에 액세스하고 유지 관리 한 다음 인덱싱으로 이동하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 매번 동일한 방식으로 데이터에 액세스 할 수 없기 때문에 우선 순위를 지정할 필요가 있습니다.
- You should use T-SQL Code to build your indexing strategy and start with functional areas. Also, try having a process that can analyze the indexes.
- 데이터 액세스를 개선하는 데 도움이된다면 여러 열이있는 인덱스를 사용하지만 책갈피 조회 작업은 피하십시오.
- 불필요한 인덱스는 스토리지 문제와 개선 문제를 일으킬 수 있으므로 필요한 인덱스 만 사용하십시오. 여러 반복 색인을 사용하지 마십시오.
- 인덱스의 순서는 때때로 중요한 역할을하며 데이터베이스 (ASC 또는 DESC 순서)에서 좋은 차이를 만들 수 있습니다.
- 인덱스 선택도 마찬가지로 중요하므로 사용자는 테이블의 클러스터형 인덱스를 식별해야합니다. 데이터 액세스를 기반으로 유효성 검사 및 테스트 단계에서이를 미세 조정하거나 제거 할 수도 있습니다.
인덱싱 중 유의해야 할 우선 순위
사용자는 작업하는 동안 적절한 우선 순위 색인 목록이 있어야합니다. SQL Server. 기업의 개발 계획을 고려할 때 적절한 인덱싱 전략과 데이터베이스 디자인을 구축해야합니다. 그렇지 않으면 프로덕션 단계에서 데이터베이스를 유지하기가 어려울 것입니다.
It is advised to review the index properly and it should have priority when there is some performance glitch. In most of the cases, if you change or add index and review and test them, you can solve the issues related to performance and they might even speed up the processing too.
애플리케이션이 변경되면 인덱스도 변경해야한다는 것은 사실입니다. 따라서 사용자는 인덱싱에 중점을 둔 액세스 코드를 검토하고 인덱싱 전략에 변경 사항을 적용해야합니다.
In a nutshell, Indexes are one of the most important components of SQL server 성능에 큰 영향을 미치므로 사용자는 인덱싱 관행 및 기술에 대해 알고 있어야합니다.
사용하는 회사 SQL Server 비즈니스 애플리케이션의 백엔드에는 항상 수리 SQL Server 백업 및 복구 전략에서. 이러한 예지력은 데이터베이스 충돌시 데이터 손실을 방지하는 데 큰 도움이됩니다.
저자 소개 :
Victor Simon은 데이터 복구 전문가입니다. DataNumen, Inc.는 다음과 같은 데이터 복구 기술 분야의 세계적 리더입니다. mdb 복구 및 SQL 복구 소프트웨어 제품. 자세한 내용은 https://www.datanumen.com/