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🎯 B-Tree & B+Tree B-Tree와 B+Tree는 대용량의 데이터를 관리하기 위한 자료구조로, 데이터베이스나 파일 시스템에서 주로 사용됩니다. B-Tree란? 자식 노드의 개수가 일정하게 유지되는 트리입니다. 이진 탐색 트리의 일반화된 형태로, 노드당 키값이 여러개 저장됩니다. B-Tree는 매우 균형잡힌 트리로, 트리의 높이가 작아 검색 시간이 빠릅니다. B-Tree는 블록 단위로 데이터를 저장하는데, 이는 대용량 데이터 처리에 용이합니다. B+Tree란? B-Tree의 변형으로, 내부 노드에는 키값만 저장하고, 리프 노드에만 데이터를 저장합니다. 이로 인해 리프 노드의 개수가 많아지며, 대용량 데이터를 처리하는 데 더욱 효과적입니다. 또한, 범위 검색에 용이하며, 인덱스를 이용한 검색에도 ..

🎯 인덱스(Index) 데이터베이스 인덱스(Index)는 테이블 내의 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 지원하는 자료 구조입니다. 인덱스는 테이블의 특정 열(column)에 대해 생성됩니다. 이렇게 생성된 인덱스는 해당 열에 저장된 데이터의 값을 기준으로 정렬되어 있으며, 이를 이용하여 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. 인덱스의 원리 인덱스는 B-tree나 Hash Table과 같은 자료구조를 사용하여 구현됩니다. B-tree 인덱스는 데이터를 정렬하고 이진탐색(binary search) 알고리즘을 사용하여 검색합니다. 반면 Hash 인덱스는 해시 함수(hash function)을 사용하여 검색합니다. 인덱스의 장단점 ⭐️ 인덱스의 장점 빠른 검색 속도 인덱스를 사용하면 데이터를 더 빠르게 검색할 수..