AWS RDS의 MySQL에서 인덱스 사용과 테이블 스캔 사용 간의 장단점은 테이블 크기, 행 수, 쿼리 패턴 및 액세스되는 데이터 유형과 같은 여러 요소에 따라 달라집니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 장단점은 다음과 같습니다.
인덱스
1. 장점:
- 빠른 쿼리 실행: 인덱스는 데이터베이스가 특정 행을 빠르게 찾을 수 있도록 하여 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 디스크 I/O 감소: 인덱스는 데이터베이스가 필요한 데이터에 직접 액세스할 수 있도록 하여 디스크 I/O 작업을 줄일 수 있습니다.
- 향상된 데이터 검색: 인덱스는 데이터베이스가 특정 행을 빠르게 찾을 수 있도록 하여 데이터 검색을 향상시킬 수 있습니다.
2. 단점:
- 증가된 저장소 요구 사항: 인덱스에는 추가 저장소 공간이 필요하므로 전체 저장소 요구 사항이 늘어날 수 있습니다.
- 유지 관리 강화: 인덱스는 최적의 성능을 보장하기 위해 재구축 및 재구성과 같은 정기적인 유지 관리가 필요합니다.
- 복잡성 증가: 인덱스는 데이터베이스에 복잡성을 추가하여 관리 및 유지 관리를 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.
테이블 스캔
1. 장점:
- 간단하고 쉬운 구현: 테이블 스캔은 간단하고 구현하기 쉬우며 최소한의 설정과 유지 관리만 필요합니다.
- 낮은 저장 공간 요구 사항: 테이블 스캔에는 추가 인덱스가 필요하지 않으므로 최소한의 저장 공간이 필요합니다.
- 유연성: 테이블 스캔은 유연하며 다양한 쿼리 패턴 및 데이터 유형과 함께 사용할 수 있습니다.
2. 단점:
- 느린 쿼리 실행: 데이터베이스가 필요한 데이터를 찾기 위해 전체 테이블을 스캔해야 하므로 테이블 스캔은 인덱싱된 쿼리보다 느릴 수 있습니다.
- 디스크 I/O 증가: 데이터베이스가 필요한 데이터를 찾기 위해 전체 테이블을 읽어야 하므로 테이블 스캔으로 디스크 I/O 작업이 늘어날 수 있습니다.
- 데이터 검색 감소: 데이터베이스가 필요한 데이터를 찾기 위해 전체 테이블을 스캔해야 하므로 테이블 스캔은 데이터 검색을 줄일 수 있습니다.
결론
결론적으로, AWS RDS의 MySQL에서 인덱스와 테이블 스캔 중 하나를 선택하는 것은 환경의 특정 요구 사항과 제약 조건에 따라 달라집니다. 인덱스는 더 빠른 쿼리 실행과 향상된 데이터 검색을 제공할 수 있지만 추가 저장 공간과 유지 관리가 필요합니다. 테이블 스캔은 더 간단하고 구현하기 쉽지만 속도가 느리고 디스크 I/O 작업이 늘어날 수 있습니다.
인용:[1] https://techcommunity.microsoft.com/t5/sql-server-blog/index-examples-and-tradeoffs/ba-p/383126
[2] https://www.sqlservercentral.com/forums/topic/table-scan-vs-clustered-index-scan
[3] https://stackoverflow.com/questions/30094/table-scan-vs-add-index-which-is-quicker
[4] http://venkatsqlinterview.blogspot.com/2011/05/difference-between-index-scan-and-index.html
[5] https://dzone.com/articles/there-any-differences-between