태태코딩

인덱스 DB글에서 많이 다룬 부분이다.책에 책갈피를 끼고 책의 페이지를 검색하는 것과 유사하다고 보면된다.  이번 프로젝트에서 확인해야할 부분은 기존 vs 인덱스 vs 캐시 성능의 차이를 확인하는 것이였다. 우선 테스트의 결과는 하단에서 다루고, index를 설정하면서 생각했던 부분을 설명하고자 한다. QuerySELECT *FROM Screenings sINNER JOIN Movies m ON s.movie_id = m.movie_idINNER JOIN Theaters t ON s.theater_id = t.theater_idWHERE m.title = 'Movie Title 378' AND m.genre = 'ACTION'ORDER BY m.release_date, s.screening_date; ..

@Entity @Table(name = "user_table", indexes = { @Index(name = "idx_name", columnList = "name") }) //@Table(name = "user_table") 데이터베이스에서 index를 만들면 B+ Tree 구조로 저장이되고, 인덱스테이블을 사용하면 insert, update,delete가 있어서 추가 쿼리가 생기지 않는 이상, 조회상태에서는 성능이 향상 된다고 알 게 되었다. 또 궁금한 것은 못참는 내가 Database에서 userTable을 만들고 안에 name이라는 속성으로 index를 만들고, spring과 연결 시켜서 Jmeter로 성능을 실험해보았다. 결과: 유저 데이터 30000개 정도는 속도차이가 별로 크게 나지않는다...