세 가지 포인트!

1. OS 캐시 활용 - Table 설계 잘 하자!

• 데이터가 많아질 수록 대충정의한 한 column 이 가지는 용량은 어마어마 해진다.
  • varchar(20)이면 충분한 column 에 varchar(256)을 적용하지 말자!
• 테이블의 정규화!
  • 쿼리시 join 에 따른 성능 하락과 데이터 측면에서의 정규화를 잘 저울질 하자

2. 인덱스의 중요성

• 인덱스 = 색인
• 탐색 성능을 높이기 위해 적용하는 자료구조
• MySQL 의 인덱스는 기본적으로 B+ 트리를 활용한다

자료구조 B-Tree, B+Tree

ex) 데이터 4,000만 건 테이블 에서의 탐색

• 인덱스 없음 -> 선형탐색 Full Table Scan = O(n). 최대 4,000만번 탐색

• 인덱스 있음 -> B트리로 이분탐색 = O(n) 최대 25.25번 탐색

• 쿼리에 대해 인덱스가 동작하는지 explain 명령어로 확인 할 수 있다.

• 복수 칼럼을 동시에 index 를 태우고자 할 경우에는 복합 인덱스를 사용해야 한다.

3. 확장을 전제로한 시스템 설계

이전 챕터의 마지막 강의에서 살펴본 국소성을 살리는 분산은 결국 DB 계층에서는 DB 파티셔닝을 의미한다.