B+ 나무 인덱스에서 DB 검색 효율

응용정보기술자 평성 30년 가을 오전 질문 29
부품 테이블의 제조업체 코드 열에 대해 B+ 나무 색인을 만들었습니다.따라서 가장 기대되는 검색 성능 개선 작업은 무엇일까.여기에는 부품과 제조업체의 데이터 건수가 충분하다고 가정하고 부품 표에 존재하는 제조업체 코드열의 값이 충분하고 고르게 분산되어 있다.또한 부품 테이블의 극소수의 행에 NULL이 제조업체 코드 열에 설정되어 있습니다.실선 밑줄은 기본 키를 나타내고 대시 밑줄은 외부 키를 나타냅니다.

1、B+목색인
이 지수는 나무의 깊이가 일정하고 잎만 일정치를 가진 평형목을 사용해 RDBMS의 색인법으로 현재 가장 보급되고 있다.

B+나무는 뿌리와 마디에서 관건적인 값의 범위와 하층을 가리키는 블록을 가리키는 지침으로 잎에 관건적인 값과 표 안의 줄의 위치 정보와 앞뒤의 잎을 가리키는 지침을 저장하여 뿌리에서 마디까지의 추적을 통해 목적 데이터를 검색한다.모든 키 값은 같은 깊이이기 때문에 데이터 양이 증가하더라도 성능이 떨어지고 임의의 키 값에 대해 무작위 검색, 범위 검색, 삽입, 업데이트, 삭제 기능을 할 수 있다.또한 전면 및 후면을 가리키는 포인터를 통해 일관성 있는 검색은 물론'<','>','BETWEEEN'등의 범위 내 검색도 효과적으로 수행할 수 있다.
그렇지만
• 데이터 분포 편차
・NULL 값
포함 부정
검색 조건이 제대로 작동하지 않습니다.
왜 상술한 검색 조건에서 효과를 발휘하지 못하는지 모두 스캔한 것이다.
연속적인 범위를 정하면 효과를 발휘할 수 있다.
참조:
https://www.ap-siken.com/kakomon/23_aki/q32.html