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1. 인덱스를 사용하는 이유 자주 사용되는 칼럼에 대하여 인덱스 테이블을 따로 만들면 데이터를 빠르게 검색할 수 있다. 2. B-Tree 인덱스는 보통 B-Tree 자료구조로 이루어져 있는데, 균형 잡힌 트리 구조와 트리 깊이의 대수확장성(트리 깊이가 리프 노드 수에 비해 매우 느리게 성장함) 덕분에 매우 효율적인 검색이 가능해진다. 루트 노드에서 시작하여 브랜치 노드들을 거쳐 찾고자 하는 데이터가 있을 법한 리프 노드에 들어가 탐색하는 방식으로 작동하며, 리프 노드에 도달한 후에 데이터 포인터를 통해 결괏값을 반환한다. 해시 테이블 대신 B-Tree를 사용하는 이유는, SELECT 질의 조건에는 부등호 연산도 포함되는데 해시 테이블은 동등 연산에 특화된 구조이기 때문이다. 3. 주의할 점 무조건 인덱스..

1. 데이터베이스 데이터베이스: 일정한 규칙을 통해 구조화되어 저장되는 데이터의 모음 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System, DBMS): 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고, 데이터베이스를 관리하는 소프트웨어. 데이터베이스 위에 DBMS가 있고, 그 위에 응용프로그램이 있는 구조 데이터의 독립성: 논리적 독립성: 응용 프로그램과 데이터베이스를 독립시킴으로써 데이터베이스의 변경에도 응용 프로그램은 영향을 받지 않는다. 물리적 독립성: 응용 프로그램과 물리적 저장장치를 독립시킴으로써 데이터베이스의 크기를 늘리거나 디스크를 추가, 변경하더라도 응용 프로그램은 영향을 받지 않는다. 2. 관계형 데이터베이스의 릴레이션 구조 개체(Entity): 데이터베이스에 표현하려는 것으..