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B+Tree 3

B+ tree란? - 기술 면접 준비

💡 B+ tree란?자, B+ tree (Balanced+ tree)가 무엇인지 알아봅시다. 계속 언급되는 것을 아래 처럼 정리해봤습니다.정렬된 구조균형 잡힌 구조하나의 페이지에 많은 키를 담아서, 트리의 높이가 낮은 구조높은 fan-out으로 디스크 I/O 최소화리프 노드가 연결 리스트라 범위 탐색 유리 많은 사람들이 인덱스의 구조 하면 아래와 같은 그림을 떠올립니다. 너무 명쾌한 그림이지만, B+ tree와는 점점 거리가 멀어지게 만드는 그림입니다.저도, 처음에 이렇게 배워서 인덱스가 뭐 한 줄의 정렬된 목차 형태로 있는 줄 알았죠... 🤣 B+ tree 구조인 인덱스의 간략한 형태입니다.최상단 노드가 Root node, 최하단 노드가 Leaf node 혹은 Data node.그 사이는 몇 de..

인덱스는 왜 B+ tree 구조로 설계되었을까요? - 기술 면접 준비

면접관: 많은 자료구조들이 있는데, 데이터베이스의 인덱스는 왜 B+ tree 구조로 설계되었을까요? 🥉 하수데이터를 빠르게 찾기 위해서 인덱스를 사용하는데, 그 구조로 B+ Tree를 사용하는 이유는 정렬된 데이터를 균형 잡힌 구조로 관리할 수 있기 때문입니다.B+ Tree는 항상 균형을 유지하면서 검색, 삽입, 삭제가 빠르게 되기 때문에 인덱스에 적합합니다. 가능한 추가 질문그럼 B Tree와 B+ Tree의 차이는 뭐예요?이진 탐색 트리랑은 뭐가 달라요? 🥈 중수인덱스나 데이터가 주로 디스크에 저장되기 때문에, 디스크 I/O가 적게 발생하는 자료구조가 적합한데,B+ Tree는 노드 하나에 많은 key를 저장할 수 있는 M-진 트리이기 때문에, 트리의 높이가 낮고 디스크 I/O가 적게 발생합니다..

인덱스를 추가하면 조회가 빨라질까? - 기술 면접 준비

면접관: A 프로젝트를 하실 때, 인덱스를 추가해서 조회 성능을 높이셨는데요.인덱스를 추가하면 조회가 왜 빨라질까요? 🍼 왕초보인덱스는 책의 목차처럼, 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있게 도와주는 기능입니다.인덱스가 없으면 책을 처음부터 끝까지 다 뒤져야 하지만, 인덱스(목차)가 있으면 곧바로 원하는 곳으로 갈 수 있기 때문에 조회가 빨라집니다. 🐣 초보데이터베이스는 인덱스를 별도로 저장해두고, 검색할 때 테이블 전체를 보지 않고, 이 인덱스를 먼저 봅니다.그래서 원하는 데이터 위치를 바로 찾아가기 때문에 빨라집니다.가능한 추가 질문1. 인덱스는 어떤 구조로 저장되어 있나요?2. 오, 그러면 인덱스를 사용하면 반드시 좋을까요? 단점은 없을까요? 🥉 하수인덱스는 단순히 모아둔 게 아니라,..

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