이는 삽입이 발생할 경우에도 매번 재정렬이 필요함을 추측해볼 수 있다.
인덱스에 직접 문서 추가
다음을 사용하여 색인에 직접 문서를 추가할 수 있습니다.BatchPutDocumentAPI. 콘솔을 사용하여 문서를 직접 추가할 수 없습니다. 콘솔을 사용하는 경우 데이터 소스를 사용하여 문서를 추가합니다.
를 사용하여 다음 유형의 문서만 추가할 수 있습니다. BatchPutDocuments API.
문서는 S3 버킷에서 추가하거나 이진 데이터로 제공할 수 있습니다.
인덱스에 문서를 추가하는 작업은 비동기식 작업입니다. 전화한 후 BatchPutDocument API를 사용하는 경우BatchGetDocumentStatus문서의 인덱싱 진행 상황을 모니터링하기 위한 API입니다. 전화를 걸면 BatchGetDocumentStatus 문서 ID 목록이 있는 API로, 문서의 상태를 반환합니다. 문서의 상태가 다음과 같을 때 INDEXED 또는 FAILED , 문서 처리가 완료되었습니다. 상태가 다음과 같은 경우 FAILED , 그 BatchGetDocumentStatus API는 문서를 인덱싱할 수 없는 이유를 반환합니다.
문서 수집 프로세스 중에 문서 메타데이터 또는 속성 및 컨텐트를 변경하려면 을 참조하십시오.Amazon Kendra사용자 지정 문서 강화.
사용자 지정 데이터 소스를 사용하려는 경우 제출하는 각 문서는 BatchPutDocument API에는 속성으로 데이터 소스 ID 및 실행 ID가 필요합니다. 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.사용자 지정 데이터 소스의 필수 특성.
각 문서 ID는 인덱스별로 고유해야 합니다. 고유 ID로 문서를 인덱싱하는 데이터 소스를 만든 다음 BatchPutDocument 동일한 문서를 인덱싱하거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 데이터 원본을 삭제한 다음 BatchPutDocument INDEX OPTION - 한국어 뜻 - 한국어 번역 동일한 문서를 인덱싱하거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
INDEX OPTION - 한국어 뜻 - 한국어 번역
개별 쿼리 및 인덱스 작업 문에 대한 max degree of parallelism 옵션은 MAXDOP 쿼리 힌트나 MAXDOP 인덱스 옵션을 지정하여 재정의할 수 있습니다. The max degree of parallelism option can be overridden for individual query and index operation statements by specifying the
He simplicity of trading in index options comes without having to deal with individual stocks in several different transactions.
Amazon CloudSearch: An index field option that enables facet information to be calculated for the field.
채우기 비율 옵션은 미세 조정 인덱스 데이터 저장소와 성능을 위해 제공됩니다. The fill-factor option is provided for fine-tuning index data storage and performance.
Declaring a MyISAM table with the DELAY_KEY_WRITE=1 table option makes index updates faster because they are INDEX OPTION - 한국어 뜻 - 한국어 번역 not flushed to disk until the table is closed.
DELAY_KEY_WRITE=1 테이블 옵션과 함께 MyISAM 테이블 선언하는 것은 테이블이 닫힐 때 까지 인덱스가 디스크로 플러시되지 않기 때문에 인덱스 업데이트를 신속하게 합니다.
Although this option increases the amount of temporary disk space that is used to create an index the option could reduce the time that is
required to create or rebuild an index when tempdb is on a set of disks different from that of the user database.
이 옵션을 사용하면 인덱스를 만드는 데 사용되는 임시 디스크 공간이 INDEX OPTION - 한국어 뜻 - 한국어 번역 늘어나지만 tempdb 가 사용자 데이터베이스와 다른 디스크 집합에 있을 때 인덱스를 만드는 데 필요한 시간은 줄어들 수 있습니다. Although this option increases the amount of temporary disk
space that is used to create an index it may reduce the time that is required to create an index when tempdb is on a set of disks different from the user database.
Top 10 Reasons to Trade the DJIA Index 1 Binary options offer the investor far more than trading on the regular DJIA.
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young's devlog
테이블에는 인덱스를 작성할 수 있다. 인덱스를 지정하면 얻을 수 있는 효과에 대해 알아보자.
1. 인덱스
인덱스는 테이블에 붙여진 색인으로 검색 속도를 향상시켜주는 역할을 한다.
테이블에 인덱스가 지정되어 있으면 효율적으로 검색할 수 있음으로 WHERE 로 조건이 지정된 SELECT 명령의 처리 속도가 향상된다.
책의 목차나 색인에 제목, 키워드별 페이지 번호가 적혀있듯, 데이터베이스의 인덱스에는 검색 시에 쓰이는 키워드와 대응하는 데이터 행의 장소가 저장되어 있다.
인덱스는 테이블과 별개로 독립된 데이터베이스 객체이다. 그러나 인덱스만으로는 의미가 없기 때문에 테이블에 의존하는 객체라고 볼 수 있다.
대부분의 데이터베이스에서는 테이블을 삭제하면 인덱스도 삭제된다.
2. 검색에 사용하는 알고리즘
데이터베이스의 인덱스에 쓰이는 대표적인 검색 알고리즘으로는 이진 트리와 해시가 있다.
이진 트리는 탐색 방법이라기보다 데이터 구조에 가깝다.
여기에서의 탐색 방법은 이진 트리를 사용하는 이진 탐색이라 생각하면 된다.
풀 테이블 스캔(full table scan)
인덱스가 지정되지 않은 테이블을 검색할 때는 풀 테이블 스캔이라 불리는 검색 방법을 사용한다.
테이블의 모든 값을 처음부터 차례로 조사하는 방법으로 1000건의 데이터가 있다면 1000번 값을 비교한다.
이진 탐색(binary search)
차례로 나열된(정렬된) 집합에 대해 유효한 검색 방법이다. 순서대로 모든 값을 검색하는 것이 아니라 집합을 반으로 나누어 조사하는 검색 방법이다.
만약 책이 한 권 있고 우리가 451페이지를 찾는 방법은?
여러 가지가 있겠지만 그중 우리가 무의식적으로 쓰는 방법을 생각해보면 책의 중간쯤을 펴고 만약 451보다 작은 페이지라면 거기서부터 뒷부분을, 451보다 큰 페이지라면 앞부분을 찾아볼 것이다.
이런 방법을 반복하는 탐색 방법이 이진 탐색이다.
이 방법은 데이터의 양이 늘면 늘수록 풀 테이블 스캔과 검색 횟수가 기하급수적으로 차이가 난다. 데이터의 수가 배로 늘어나더라도 비교 횟수는 1회밖에 안 늘어나기 때문이다.
이진 트리(binary tree)
이진 탐색은 검색 속도가 빠르지만 데이터가 미리 정렬되어 있어야만 사용할 수 있다. 하지만 테이블 내의 행을 언제나 정렬된 상태로 두는 것은 힘들다.
이는 삽입이 발생할 경우에도 매번 재정렬이 필요함을 추측해볼 수 있다.
일반적으로 테이블에 인덱스를 작성하면 테이블 데이터와 별개로 인덱스용 데이터가 저장장치에 만들어진다.
트리는 노드(node)라는 요소로 구성되어 있고 트리 중에서 두 개의 가지로 분기하는 구조를 이진 트리라고 한다.
3. 유일성
만약 이진 트리 내에 같은 값을 가지는 노드가 여러 개 있을 때는 어떻게 하면 될까?
이진 트리에서는 집합 내에 중복하는 값을 가질 수 없다. 노드의 가지는 작은 쪽과 큰 쪽으로만 나누어지고, 같은 값이 있다면 새로운 가지가 필요하기 때문이다.
그러나 이렇게 노드에 같은 값을 가질 수 없다는 키에 대하여 유일성을 가지게 할 경우만 유용하다.
그래서 기본키 제약을 이진 트리로 인덱스를 작성하는 데이터베이스가 많은 것 같다.
데이터베이스에서는 검색 작업이 빈번하게 이루어지는 만큼 검색에 대한 최적화는 성능 향상에 큰 도움을 줄 수 있다.
어떤 열을 기준으로 데이터를 많이 검색하는지 생각해보고 해당 열을 인덱스로 설정한다면 검색을 하는 데 있어서 많은 이점을 가질 수 있을 것이다.
VS 세그먼트 트리
펜윅 트리와 세그먼트 트리 모두 구간 합을 빠르게 구하기 위한 자료구조입니다. 하지만, 펜윅 트리는 세그먼트 트리의 메모리를 더 절약하기 위해 만든 방법으로, 실제로 코드도 매우 간결합니다. 아래는 같은 구간합을 세그먼트 트리와 펜윅 트리로 도식화한 그림입니다.
그림1. 세그먼트 트리 그림2. 펜윅 트리
펜윅트리의 구조
펜윅 트리는 구현할 때 힙을 구현할 때처럼 N크기의 배열로 구현할 수 있습니다. 이 때 편의성을 위해 0번 인덱스는 사용하지 않습니다. 배열의 크기가 10이라고 INDEX OPTION - 한국어 뜻 - 한국어 번역 가정하면, 펜윅트리의 구조는 다음과 같이 구성할 수 있습니다.
그림3. N=10에서의 펜윅 트리
이 때 펜윅 트리의 구간합 구성은 다음과 같습니다 :
그림4. N=10에서의 펜윅 트리 구간합
펜윅트리의 i번째 요소가 의미하는 것은 아래의 규칙에 따라서 결정됩니다 :
- 인덱스가 홀수이면, 원본 배열의 값이랑 동일하게 가집니다.
- data[2i + 1] = arr[2i + 1]
- data[1] = arr[1], data[3] = arr[3], data[5] = arr[5].
- data[12]는 2^2의 배수이면서 2^3의 배수가 아니므로 arr[9] + arr[10] + arr[11] + arr[12]의 값을 저장한다.
구간 합 구하기
구간 합을 구하는 것은 그렇게 어렵지 않습니다.
- 구간 3 ~ 12 까지의 합 구하기 : arr[3] + . + arr[12] = data[12] + data[8] - data[2]
- 구간 1 ~ 7 까지의 합 구하기 : arr[1] + . + arr[7] = data[4] + data[6] + data[7]
눈으로 구간합의 구성을 보고 구하니 단지 끼워 맞추기만 하면 됩니다. 하지만 이것을 어떻게 코드로 구현할 수 있을까요? 이 때 비트 연산을 사용하여 구현을 쉽게 INDEX OPTION - 한국어 뜻 - 한국어 번역 할 수 있습니다. 위의 예로 들겠습니다 :
- 구간 3 ~ 12까지의 합 구하기
- arr[1. 12] = data[12] + data[8]
- 12를 이진법으로 나타내면 1100(2)입니다.
- 12의 가장 작은 1로 표시된 비트를 0으로 바꿉니다. 1000(2) = 8입니다. 이로써 1 ~ 12의 합은 data[12] + data[8]임을 알 수 있습니다.
- arr[1. 2] = data[2] 이므로 둘을 이제 빼면 3 ~ 12의 구간합이 나옵니다.
- 비트 1을 0으로 바꾸는 작업은 모든 비트가 0이 될 때까지 수행하면 됩니다.
- 구간 1 ~ 43까지의 합 구하기
- arr[1. 43] = data[32] + data[40] + data[42] + data[43]
- 43을 이진법으로 나타내면 101011(2)입니다.
- 43의 가장 작은 1로 표시된 비트를 0으로 바꿉니다 -> 101010(2) = 42입니다.
- 다음 가장 작은 1로 표시된 비트를 0으로 바꿉니다 -> 101000(2) = 40입니다.
- 다음 가장 작은 1로 표시된 비트를 0으로 바꿉니다 -> 100000(2) = 32입니다.
- arr[1. 43] = data[43] + data[42] + data[40] + data[32]임을 알 수 있습니다.
위 구현은 idx &= idx - 1 연산을 idx가 0이 될 때까지 수행하면 됩니다. 구간 합 구하기의 시간복잡도는 O(log n) 임을 알 수 있습니다.
값 업데이트
길이가 10인 배열의 인덱스 7번의 요소의 값이 업데이트 되면, 아래 그림처럼 펜윅 트리가 업데이트되어야 합니다.
그림5. 펜윅트리 값 갱신
여기서 7, 8, 16번째 인덱스가 영향을 받는 것을 알 수 있습니다. 이것의 기준은 어떻게 구할 수 있을까요? 답은 가장 작은 1로 표시된 비트에 1을 더하는 것입니다.
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