BJ.54-3 B tree가 왜 DB 인덱스(index)로 사용되는지를 설명합니다

8년차 백엔드 개발자가 배워서 남주려고 만든 채널이에요

알기 쉽게 설명합니다

함께 성장했으면 좋겠어요 :)


#컴공맛집 #백엔드전문채널


쉬운코드

B-트리 계열의 시간 복잡도 및 특징 소개

B-트리 시간 복잡도, 세컨더리 스토리지 특징, TV 인덱스 사용 이유 설명

B-트리 계열(B+, B* 트리 등)의 시간 복잡도 분석 필요성 언급

조회, 삽입, 삭제 시 B-트리 계열의 시간 복잡도(평균 및 최악의 경우) 분석

이진 트리 계열 시간 복잡도는 O(log n)임을 설명

바이너리 서치 트리의 일반화 및 자녀 노드 제한(최대 2개) 설명

균형 잡는 바이너리 서치 트리와 B-트리 비교

균형 잡는 바이너리 서치 트리(AVL 트리, 레드 블랙 트리) 소개 및 시간 복잡도(O(log n)) 설명

B-트리와 균형 잡는 바이너리 서치 트리의 시간 복잡도가 동일한데 TV 인덱스로 B-트리가 사용되는 이유에 대한 질문 제기

컴퓨터 시스템 구조 및 세컨더리 스토리지 특징 분석

CPU, 메인 메모리(RAM), 세컨더리 스토리지의 역할과 특징 비교

세컨더리 스토리지의 영구 저장 기능과 메인 메모리와의 차이점(휘발성 vs. 비휘발성) 설명

세컨더리 스토리지의 임시 저장 기능(스와핑) 설명

세컨더리 스토리지의 데이터 처리 속도(RAM, SSD, HDD 비교) 및 저장 용량 특징 설명

세컨더리 스토리지의 블록 단위 데이터 입출력 방식과 효율성 설명

데이터베이스 시스템 동작 방식과 성능 최적화

데이터베이스는 세컨더리 스토리지에 저장되며, 중요 데이터의 영구 저장 필요성 강조

데이터베이스 시스템의 메인 메모리와 세컨더리 스토리지 활용 방식 설명

데이터베이스 성능 최적화를 위한 세컨더리 스토리지 접근 최소화 전략 제시

B+ 트리 인덱스 사용 이유: AVL 트리와의 비교 분석

테이블 데이터 조회 시 인덱스(AVL 트리, B+ 트리) 생성 및 비교를 통한 B+ 트리의 효율성 분석

AVL 트리 기반 인덱스 생성 및 데이터 조회 과정(세컨더리 스토리지 접근 횟수 확인)

B+ 트리 기반 인덱스 생성 및 데이터 조회 과정(세컨더리 스토리지 접근 횟수 확인)

AVL 트리와 B+ 트리의 세컨더리 스토리지 접근 횟수 비교 및 B+ 트리의 성능 우위 분석

B+ 트리의 자녀 노드 수(3~5개)와 AVL 트리(2개) 비교를 통한 탐색 범위 감소 효과 설명

B+ 트리의 노드당 데이터 수(2~4개)와 AVL 트리(1개) 비교를 통한 블록 단위 저장 공간 활용도 비교

100차 B+ 트리의 성능 분석: 베스트 케이스와 워스트 케이스 비교

100차 B+ 트리의 파라미터(최대/최소 자녀 노드 수, 키 수) 설명

100차 B+ 트리의 베스트 케이스(각 노드가 최대 데이터 저장) 시 데이터 저장 용량 계산

100차 B+ 트리의 워스트 케이스(각 노드가 최소 데이터 저장) 시 데이터 저장 용량 계산

100차 B+ 트리의 평균 케이스(베스트와 워스트 케이스 사이) 시 데이터 저장 용량 추정

데이터베이스 인덱스로 B-트리 계열을 사용하는 이유 요약

AVL 트리의 블록 공간 활용 개선 가능성 및 B-트리 사용의 효율성 비교

해시 인덱스의 장단점 비교 및 B-트리 기반 인덱스 사용의 일반성 설명