쿼리 성능 향상 및 리소스 소비 감소를 위한 인덱스 유지 관리 최적화

아티클
10/11/2024

적용 대상: SQL Server Azure SQL 데이터베이스 Azure SQL Managed Instance Analytics Platform System(PDW)

이 문서는 인덱스 유지 관리를 수행하는 시기와 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다. 인덱스 조각화 및 페이지 밀도와 같은 개념과 쿼리 성능 및 리소스 소비에 미치는 영향을 설명합니다. 인덱스 유지 관리 방법, 인덱스 재구성 및 인덱스 다시 작성에 대해 설명하고, 유지 관리에 필요한 리소스 사용량과 잠재적 성능 향상의 균형을 맞추는 인덱스 유지 관리 전략을 제안합니다.

참고 항목

이 문서는 Azure Synapse Analytics의 전용 SQL 전용 풀에 적용되지 않습니다. Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀의 인덱스 유지 관리에 대한 자세한 내용은 Azure Synapse Analytics의 전용 SQL 풀 테이블 인덱싱을 참조하세요.

개념: 인덱스 조각화 및 페이지 밀도

인덱스 조각화의 정의와 이것이 성능에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

B-트리(rowstore) 인덱스에서 조각화는 인덱스의 키 값을 기준으로 인덱스의 논리적 순서가 인덱스의 실제 페이지 순서와 일치하지 않는 페이지가 있을 때 발생합니다.

참고 항목

설명서는 인덱스를 지칭할 때 B-트리라는 용어를 사용합니다. rowstore 인덱스에서 데이터베이스 엔진은 B+ 트리를 구현합니다. 이는 columnstore 인덱스나 메모리 최적화 테이블 인덱스에는 적용되지 않습니다. 자세한 내용은 SQL Server 및 Azure SQL 인덱스 아키텍처 및 디자인 가이드를 참조하세요.
기본 데이터에 대해 삽입, 업데이트 또는 삭제 작업을 수행할 때마다 데이터베이스 엔진이 인덱스를 자동으로 수정합니다. 예를 들어 테이블에 행을 추가하는 경우 새로운 행을 삽입할 공간을 확보하기 위해 rowstore 인덱스의 기존 페이지가 분할될 수 있습니다. 이러한 수정이 거듭되면 시간이 흐름에 따라 인덱스의 데이터가 조각화되어 데이터베이스 내에 흩어지게 될 수 있습니다(조각화).
전체 또는 범위 인덱스 검색을 사용하여 많은 페이지를 읽는 쿼리의 경우 심하게 조각화되면 데이터를 읽기 위해 추가 I/O가 필요할 때 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 적은 수의 큰 I/O 요청 대신 동일한 양의 데이터를 읽으려면 쿼리에 더 많은 수의 작은 I/O 요청이 필요합니다.
스토리지 하위 시스템의 순차적 I/O 성능이 무작위 I/O 성능보다 더 나은 경우 인덱스 조각화로 인해 성능이 저하될 수 있습니다. 조각화된 인덱스를 읽으려면 무작위 I/O가 더 많이 필요하기 때문입니다.

페이지 밀도(페이지 충만도라고도 함)란 무엇이며 성능에는 어떤 영향을 미치는가:

데이터베이스의 각 페이지에는 다양한 수의 행이 포함될 수 있습니다. 행이 페이지의 모든 공간을 차지하면 페이지 밀도는 100%입니다. 페이지가 비어 있으면 페이지 밀도가 0%입니다. 밀도가 100%인 페이지가 새 행을 수용하기 위해 두 페이지로 분할되는 경우 새로운 두 페이지의 밀도는 약 50%입니다.
페이지 밀도가 낮으면 동일한 양의 데이터를 저장하는 데 더 많은 페이지가 필요합니다. 즉, 이 데이터를 읽고 쓰는 데 더 많은 I/O가 필요하며 이 데이터를 캐시하는 데 더 많은 메모리가 필요합니다. 메모리가 제한된 경우, 쿼리에 필요한 페이지가 더 적게 캐시되어 디스크 I/O가 더 많이 발생합니다. 따라서 페이지 밀도가 낮을수록 성능에 부정적인 영향을 줍니다.
데이터베이스 엔진 인덱스를 만들거나 다시 작성하거나 재구성하는 동안 페이지에 행을 추가하는 경우 인덱스의 채우기 인수가 100(또는 이 컨텍스트에서 동일한 0)이 아닌 값으로 설정된 경우 페이지를 완전히 채우지 않습니다. 이로 인해 페이지 밀도가 낮아지고 마찬가지로 I/O 오버헤드가 추가되어 성능에 부정적인 영향을 줍니다.
페이지 밀도가 낮으면 중간 B-트리 수준의 수가 증가할 수 있습니다. 이렇게 하면 인덱스 검사 및 검색에서 리프 수준 페이지를 찾는 CPU 및 I/O 비용이 적당히 증가합니다.
쿼리 최적화 프로그램은 쿼리 계획을 컴파일할 때 쿼리에 필요한 데이터를 읽는 데 필요한 I/O 비용을 고려합니다. 페이지 밀도가 낮으면 읽을 페이지가 더 많으므로 I/O 비용이 더 높습니다. 이는 쿼리 계획 선택에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 페이지 분할로 인해 시간이 지남에 따라 페이지 밀도가 감소하면 최적화 프로그램은 성능 및 리소스 사용 프로필이 다른 동일한 쿼리에 대해 다른 계획을 컴파일할 수 있습니다.

팁

많은 워크로드에서 페이지 밀도를 높이는 것이 조각화를 줄이는 것보다 성능에 더 긍정적인 영향을 줍니다.

페이지 밀도를 불필요하게 낮추지 않게 하려면 페이지 분할 수가 많은 인덱스(예: 비순차적 GUID 값이 포함된 선행 열이 있는 자주 수정된 인덱스)의 경우를 제외하고 채우기 비율을 100 또는 0 이외의 값으로 설정하지 않는 것이 좋습니다.

인덱스 조각화 및 페이지 밀도 측정

조각화와 페이지 밀도는 인덱스 유지 관리를 수행할지 여부와 사용할 유지 관리 방법을 결정할 때 고려해야 할 요소 중 하나입니다.

조각화는 rowstore 및 columnstore 인덱스에 대해 다르게 정의됩니다. rowstore 인덱스의 경우 sys.dm_db_index_physical_stats()를 사용하면 특정 인덱스, 테이블 또는 인덱싱된 뷰의 모든 인덱스, 데이터베이스의 모든 인덱스 또는 모든 데이터베이스의 모든 인덱스에 대한 조각화 및 페이지 밀도를 확인할 수 있습니다. 분할된 인덱스의 경우 sys.dm_db_index_physical_stats()는 각 파티션의 정보를 제공합니다.

sys.dm_db_index_physical_stats에서 반환된 결과 집합에는 다음 열이 포함됩니다.

열	설명
`avg_fragmentation_in_percent`	논리적 조각화(인덱스에서 순서가 잘못된 페이지)
`avg_page_space_used_in_percent`	평균 페이지 밀도

columnstore 인덱스의 압축된 행 그룹의 경우, 조각화는 전체 행 대비 삭제된 행의 비율로 정의되며 백분율로 표시됩니다. sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats를 사용하면 특정 인덱스, 테이블의 모든 인덱스 또는 데이터베이스의 모든 인덱스에서 총 수와 행 그룹당 삭제된 행의 수를 결정할 수 있습니다.

sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats에서 반환된 결과 집합에는 다음 열이 포함됩니다.

열	설명
`total_rows`	행 그룹에 물리적으로 저장된 행 수입니다. 압축된 행 그룹의 경우 여기에는 삭제된 것으로 표시된 행이 포함됩니다.
`deleted_rows`	삭제로 표시된 압축된 행 그룹에 물리적으로 저장된 행 수입니다. 델타 저장소에 있는 행 그룹의 경우 0입니다.

columnstore 인덱스의 압축된 행 그룹 조각화는 다음 수식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

100.0*(ISNULL(deleted_rows,0))/NULLIF(total_rows,0)

팁

rowstore 및 columnstore 인덱스 모두의 경우 다수의 행이 삭제되거나 업데이트된 후에는 인덱스 또는 힙 조각화 및 페이지 밀도를 검토합니다. 힙의 경우 자주 업데이트된다면 전달 레코드가 확산되지 않도록 주기적으로 검토합니다. 힙에 대한 자세한 내용은 힙(클러스터형 인덱스가 없는 테이블)을 참조하세요.

조각화 및 페이지 밀도를 확인하는 샘플 쿼리의 예제를 참조하세요.

인덱스 유지 관리 방법: 다시 구성 및 다시 작성

다음 방법 중 하나를 사용하여 인덱스 조각화를 줄이고 페이지 밀도를 높일 수 있습니다.

인덱스 재구성
인덱스 다시 작성

참고 항목

분할된 인덱스의 경우 모든 파티션 또는 인덱스의 단일 파티션에서 다음 메서드 중 하나를 사용할 수 있습니다.

인덱스 재구성

인덱스 재구성은 인덱스 다시 작성보다 리소스 집약적이지 않습니다. 이러한 이유로 인덱스 다시 작성을 사용해야 하는 특정 이유가 없는 한 인덱스 재구성이 기본 인덱스 유지 관리 방법이어야 합니다. 다시 구성은 항상 온라인 작업입니다. 이는 장기 객체 수준 잠금이 유지되지 않으며 ALTER INDEX ... REORGANIZE 작업 중에 기본 테이블에 대한 쿼리 또는 업데이트가 계속될 수 있음을 의미합니다.

rowstore 인덱스의 경우 데이터베이스 엔진은 리프 노드의 논리적 순서(왼쪽에서 오른쪽)와 일치하도록 리프 수준 페이지를 물리적으로 다시 정렬하여 테이블 및 뷰에서 클러스터형 및 비클러스터형 인덱스의 리프 수준만 조각 모음합니다. 또한, 다시 구성은 인덱스 페이지를 압축하여 페이지 밀도를 인덱스의 채우기 비율과 동일하게 만듭니다. 채우기 비율 설정을 보려면 sys.indexes를 사용합니다. 구문 예제는 예 - Rowstore 재구성을 참조하세요.
columnstore 인덱스를 사용하는 경우 시간 경과에 따라 데이터를 삽입, 업데이트 및 삭제함으로써 델타 저장소가 여러 개의 작은 행 그룹으로 분할될 수 있습니다. columnstore 인덱스 다시 구성을 수행하면, 델타 저장소 행 그룹이 columnstore의 압축된 행 그룹으로 강제로 들어가고 소규모의 압축된 행 그룹은 대규모의 행 그룹으로 결합됩니다. 다시 구성 작업은 columnstore에서 삭제된 것으로 표시된 행을 물리적으로도 제거합니다. columnstore 인덱스를 다시 구성하려면 데이터를 압축하기 위해 추가 CPU 리소스가 필요할 수 있습니다. 작업이 실행되는 동안 성능이 느려질 수 있습니다. 하지만 데이터가 압축되면 쿼리 성능이 향상됩니다. 구문 예제는 예제 - Columnstore 재구성을 참조하세요.

참고 항목

SQL Server 2019(15.x)부터 Azure SQL 데이터베이스, Azure SQL Managed Instance가 내부 임계값에 따라 특정 시간 동안 존재하던 더 작은 열린 델타 행 그룹을 자동으로 압축하거나 다수의 행이 삭제된 곳에서 압축된 행 그룹을 병합하는 백그라운드 병합 작업이 튜플 이동기를 지원합니다. 그러면 시간이 지남에 따라 columnstore 인덱스 품질이 향상됩니다. 대부분의 경우 ALTER INDEX ... REORGANIZE 명령을 실행해야 하는 필요성이 무시됩니다.

팁

다시 구성 작업을 취소하거나 다른 방법으로 중단한 경우 해당 지점까지의 진행 상태가 데이터베이스에 유지됩니다. 큰 인덱스를 다시 구성하려면 작업이 완료될 때까지 작업을 여러 번 시작하고 중지할 수 있습니다.

인덱스 다시 작성

인덱스를 다시 작성하면 이 인덱스가 삭제된 다음 다시 생성됩니다. 인덱스 유형과 데이터베이스 엔진 버전에 따라 온라인이나 오프라인에서 다시 작성 작업을 수행할 수 있습니다. 오프라인 인덱스 다시 작성은 온라인 다시 작성보다 일반적으로 시간이 덜 걸리지만 다시 작성 작업이 진행되는 동안 개체 수준 잠금이 유지되기 때문에 테이블이나 뷰에 쿼리가 액세스할 수 없도록 차단됩니다.

온라인 인덱스 다시 빌드에는 다시 빌드를 완료하기 위해 짧은 기간 동안 잠금이 유지되어야 하는 작업이 끝날 때까지 개체 수준 잠금이 필요하지 않습니다. 데이터베이스 엔진의 버전에 따라 온라인 인덱스 다시 빌드를 다시 시작 가능한 작업으로 시작할 수 있습니다. 다시 시작 가능한 인덱스 다시 작성은 작업을 일시 중지하고, 해당 지점까지의 진행 상태를 유지할 수 있습니다. 다시 시작 가능한 다시 작성 작업은 일시 중지 또는 중단했다가 다시 시작하거나, 다시 작성을 완료할 필요가 없으면 중단할 수 있습니다.

Transact-SQL 구문에 대한 자세한 내용은 ALTER INDEX REBUILD를 참조하세요. 온라인 인덱스 다시 작성에 대한 자세한 내용은 온라인으로 인덱스 작업 수행을 참조하세요.

참고 항목

온라인 인덱스 다시 빌드 중에 인덱싱된 열의 모든 데이터 수정에서 인덱스의 추가 복사본을 업데이트해야 합니다. 이로 인해 온라인에서 다시 빌드하는 동안 데이터 수정 문의 성능이 다소 저하될 수 있습니다.

다시 시작 가능한 온라인 인덱스 작업이 일시 중지되면, 다시 시작 가능한 작업이 완료되거나 중단될 때까지 성능에 미치는 영향이 지속됩니다. 다시 시작 가능한 인덱스 작업을 완료하지 않으려면 일시 중지하는 대신 중단합니다.

팁

사용 가능한 리소스와 워크로드 패턴에 따라 ALTER INDEX REBUILD 문에 기본 MAXDOP 값보다 큰 값을 지정하면 CPU 사용률은 증가하지만 다시 작성 기간이 단축될 수 있습니다.

rowstore 인덱스의 경우 다시 빌드하면 인덱스의 모든 수준에서 조각화가 제거되고 지정된 또는 현재 채우기 비율에 따라 페이지가 압축됩니다. ALL을 지정하면 테이블의 모든 인덱스가 단일 트랜잭션으로 삭제되고 다시 작성됩니다. 익스텐트가 128개 이상인 인덱스를 다시 작성하면 데이터베이스 엔진에서 페이지 할당 취소와 해당 관련 잠금이 다시 작성 완료 후까지 지연됩니다. 구문 예제는 예 - rowstore 다시 작성을 참조하세요.
columnstore 인덱스의 경우 다시 작성을 수행하면 조각화가 제거되고, 델타 저장소 행이 columnstore로 옮겨지고, 삭제 표시가 된 행이 물리적으로 삭제됩니다. 구문 예제는 예제 - Columnstore 다시 빌드를 참조하세요.

팁

SQL Server 2016(13.x)부터는 REORGANIZE가 온라인 작업으로 다시 빌드의 필수 작업을 수행하기 때문에 columnstore 인덱스를 다시 빌드할 필요가 없습니다.

인덱스 다시 빌드를 사용하여 데이터 손상 복구

SQL Server 2008(10.0.x) 이전에는 인덱스의 데이터 손상으로 인한 불일치를 수정하기 위해 rowstore 비클러스터형 인덱스를 종종 다시 빌드할 수 있었습니다.

비클러스터형 인덱스를 오프라인으로 다시 작성하여 비클러스터형 인덱스에서 불일치를 해결하여 복구할 수 있습니다. 그러나 온라인 다시 빌드 메커니즘은 기존 비클러스터형 인덱스를 다시 빌드의 기준으로 사용하므로 비클러스터형 인덱스를 온라인으로 다시 빌드하여 비클러스터형 인덱스 불일치를 복구할 수 없습니다. 인덱스를 오프라인으로 다시 빌드하면 클러스터형 인덱스(또는 힙)를 강제로 검사하여 비클러스터형 인덱스의 일관되지 않은 데이터를 클러스터형 인덱스 또는 힙의 데이터로 바꿀 수 있습니다.

클러스터형 인덱스 또는 힙이 데이터의 원본으로 사용되는지 확인하기 위해 비클러스터형 인덱스는 다시 빌드하는 대신 삭제하고 다시 만듭니다. 이전 버전과 마찬가지로 백업에서 영향을 받는 데이터를 복원하여 불일치에서 복구할 수 있습니다. 그러나 오프라인으로 다시 빌드하거나 다시 만들어 비클러스터형 인덱스 불일치를 복구할 수 있습니다. 자세한 내용은 DBCC CHECKDB(Transact-SQL)를 참조하세요

자동 인덱스 및 통계 관리

Adaptive Index Defrag와 같은 솔루션을 사용하여 하나 이상의 데이터베이스에 대한 인덱스 조각화 및 통계 업데이트를 자동으로 관리합니다. 이 절차는 다른 매개 변수 사이에서 조각화 수준에 따라 인덱스를 다시 작성하거나 다시 구성할지 여부를 자동으로 선택하고 통계를 선형 임계값으로 업데이트합니다.

rowstore 인덱스 다시 빌드 및 재구성 관련 고려 사항

다음 시나리오에서는 테이블의 모든 rowstore 비클러스터형 인덱스가 자동으로 다시 빌드되도록 적용합니다.

CREATE CLUSTERED INDEX ... WITH (DROP_EXISTING = ON)를 사용하여 다른 키로 클러스터형 인덱스 다시 만들기를 포함하여 테이블에 클러스터형 인덱스 만들기
클러스터형 인덱스를 삭제하면 테이블이 힙으로 저장됨

다음 시나리오에서는 동일한 테이블의 모든 rowstore 비클러스터형 인덱스가 자동으로 다시 빌드되지 않습니다.

클러스터형 인덱스 다시 빌드
파티션 구성표 적용 또는 클러스터형 인덱스를 다른 파일 그룹으로 이동 등 클러스터형 인덱스 스토리지 변경

Important

인덱스가 위치한 파일 그룹이 오프라인이거나 읽기 전용으로 설정되어 있으면 인덱스를 다시 구성할 수 없습니다. ALL 키워드를 지정하면 하나 이상의 인덱스가 오프라인 또는 읽기 전용 파일 그룹에 있으면 명령문이 실패합니다.

인덱스 다시 빌드가 발생하는 동안 물리적 미디어에는 인덱스의 복사본 두 장을 저장할 충분한 공간이 있어야 합니다. 다시 빌드 작업이 끝나면 데이터베이스 엔진에서 원래 인덱스를 삭제합니다.

ALTER INDEX ... REORGANIZE 문을 사용하여 ALL을 지정하면 테이블에서 클러스터형 및 비클러스터형 모두와 XML 인덱스가 다시 구성됩니다.

일반적으로 작은 rowstore 인덱스를 다시 작성하거나 다시 구성해도 조각화를 줄일 수 없습니다. SQL Server 2014(12.x)까지 SQL Server 데이터베이스 엔진이 혼합 익스텐트를 사용사여 공간을 할당합니다. 따라서 작은 인덱스의 페이지는 혼합 익스텐트에서 저장되기도 하므로 이러한 인덱스가 암시적으로 조각화됩니다. 혼합 익스텐트를 최대 8개의 개체에서 공유하므로 다시 구성하거나 다시 빌드한 후에는 작은 인덱스의 조각화가 줄어들지 않을 수 있습니다.

columnstore 인덱스 다시 빌드 관련 고려 사항

Columnstore 인덱스를 다시 빌드하는 경우 데이터베이스 엔진은 델타 저장소를 비롯하여 원래 columnstore 인덱스에서 모든 데이터를 읽습니다. 데이터를 새 행 그룹으로 결합하고 모든 행 그룹을 columnstore로 압축합니다. 데이터베이스 엔진은 삭제되었다고 표시된 행을 물리적으로 삭제하여 columnstore를 조각 모음합니다.

참고 항목

SQL Server 2019(15.x)부터 내부 임계값에 따라 특정 시간 동안 존재하던 더 작은 열린 델타 저장소 행 그룹을 자동으로 압축하거나 다수의 행이 삭제된 곳에서 압축된 행 그룹을 병합하는 백그라운드 병합 작업이 튜플 이동기를 지원합니다. 그러면 시간이 지남에 따라 columnstore 인덱스 품질이 향상됩니다. columnstore 용어 및 개념에 대한 자세한 내용은 columnstore 인덱스: 개요를 참조하세요.

전체 테이블 대신 파티션 다시 빌드

인덱스가 큰 경우 전체 테이블을 다시 작성하려면 많은 시간이 소요되고 다시 작성 중에 전체 인덱스의 추가 복사본을 저장할 수 있는 충분한 디스크 공간이 필요합니다.

분할된 테이블에서 경우 조각화가 일부 파티션에만 있는 경우(예: UPDATE, DELETE 또는 MERGE 문이 많은 수의 행에 영향을 준 파티션) 전체 columnstore 인덱스를 다시 빌드할 필요가 없습니다.

데이터를 로드하거나 수정한 후 파티션을 다시 빌드하면 모든 데이터가 columnstore의 압축된 행 그룹에 저장됩니다. 데이터 로드 프로세스가 102,400개 미만의 행을 사용하여 파티션에 데이터를 삽입하는 경우 파티션은 델타 저장소에 열려 있는 여러 행 그룹으로 끝날 수 있습니다. 다시 빌드하면 모든 델타 저장소 행이 columnstore의 압축된 행 그룹으로 이동합니다.

columnstore 인덱스 다시 구성 관련 고려 사항

columnstore 인덱스를 다시 구성하면 데이터베이스 엔진이 델타 저장소의 닫힌 각 행 그룹을 압축된 행 그룹으로 columnstore에 압축합니다. SQL Server 2016(13.x)부터 Azure SQL 데이터베이스에서 REORGANIZE 명령은 다음과 같은 추가 조각 모음 최적화를 온라인으로 수행합니다.

행의 10% 이상이 논리적으로 삭제된 경우 rowgroup에서 행을 물리적으로 제거합니다. 예를 들어 행 100만 개의 압축된 행 그룹에 삭제된 행 10만 개가 있는 경우, 데이터베이스 엔진은 삭제된 행을 제거하고 행이 90만 개인 행 그룹을 다시 압축함으로써 스토리지 공간을 줄입니다.
하나 이상의 압축된 rowgroup을 결합하면 rowgroup당 행 수가 최대 1,048,576개로 증가합니다. 예를 들어 행 102,400개의 대량 삽입 5회를 수행하면 압축된 행 그룹 5개를 얻습니다. REORGANIZE를 실행하면 이러한 rowgroup이 512,000개 행이 압축된 rowgroup 1개로 병합됩니다. 이때 사전 크기 또는 메모리 제한이 없는 것으로 가정합니다.
데이터베이스 엔진이 행의 10% 이상이 다른 행 그룹과 함께 삭제된 것으로 표시된 행 그룹을 결합하려고 시도합니다. 예를 들어 rowgroup 1은 압축되고 행이 500,000개이며 rowgroup 21은 압축되고 행이 1,048,576개입니다. rowgroup 21은 행의 60%가 삭제되었다고 표시되며 남은 행은 409,830개입니다. 데이터베이스 엔진은 이러한 두 행 그룹을 결합하여 909,830개의 행을 포함하는 새로운 행 그룹을 압축하는 방식을 선호합니다.

데이터 로드를 수행하면 델타 저장소에 여러 개의 작은 행 그룹을 포함할 수 있습니다. ALTER INDEX REORGANIZE를 사용하여 이러한 행 그룹을 columnstore로 강제 적용한 다음 더 작은 압축 행 그룹을 더 큰 압축된 행 그룹으로 결합합니다. 재구성 작업은 columnstore에서 삭제된 것으로 표시된 행을 물리적으로도 제거합니다.

참고 항목

Management Studio를 사용하여 columnstore 인덱스를 다시 구성하면 압축된 행 그룹이 함께 결합되지만 모든 행 그룹이 columnstore로 강제 압축되는 것은 아닙니다. 닫힌 행 그룹은 압축되지만 열린 행 그룹은 columnstore로 압축되지 않습니다. 모든 행 그룹을 강제로 압축하려면 COMPRESS_ALL_ROW_GROUPS = ON을 포함하는 Transact-SQL 예제를 사용합니다.

인덱스 유지 관리를 수행하기 전에 고려할 사항

인덱스를 다시 구성하거나 다시 작성하여 수행되는 인덱스 유지 관리에는 리소스가 많이 사용됩니다. 이로 인해 CPU 사용률, 사용된 메모리 및 스토리지 I/O가 크게 증가합니다. 하지만 데이터베이스 워크로드 및 기타 요인에 따라 이것이 제공하는 이점은 매우 중요할 수 있습니다.

불필요한 리소스 사용을 방지하려면 인덱스 유지 관리를 무차별적으로 수행하지 마세요. 권장 전략을 사용하여 각 워크로드에 대해 인덱스 유지 관리로 인한 성능 이점을 경험적으로 결정하고 이러한 이점을 달성하는 데 필요한 리소스 비용 및 워크로드 영향을 비교 평가해야 합니다.

인덱스가 많이 조각화되거나 페이지 밀도가 낮을 때 인덱스 다시 구성 또는 다시 빌드를 통해 성능상 이점을 볼 가능성이 높습니다. 하지만 고려할 사항은 이 외에도 많습니다. 쿼리 패턴(트랜잭션 처리 및 분석과 보고), 스토리지 하위 시스템 동작, 사용 가능한 메모리, 시간에 따른 데이터베이스 엔진 개선과 같은 요소가 모두 역할을 합니다.

Important

유지 관리를 위한 리소스 비용을 포함하여 각 워크로드의 특정 컨텍스트에서 여러 요인을 고려한 후 인덱스 유지 관리 결정을 내려야 합니다. 고정된 조각화 또는 페이지 밀도 임계값만을 기반으로 해서는 안 됩니다.

인덱스 다시 빌드의 긍정적인 부작용

고객은 종종 인덱스를 다시 빌드한 후 성능 향상을 경험합니다. 그러나 대부분의 경우 이러한 개선 사항은 조각화를 줄이거나 페이지 밀도를 높이는 방법과 관련이 없습니다.

인덱스 재구축에는 인덱스의 모든 행을 검사하여 인덱스의 키 열에 대한 통계를 업데이트하는 중요한 이점이 있습니다. 이것은 UPDATE STATISTICS ... WITH FULLSCAN를 실행하는 것과 같습니다. 통계를 최신 상태로 만들고 경우에 따라 기본 샘플링된 통계 업데이트에 비해 품질을 향상시킵니다. 통계가 업데이트되면 통계를 참조하는 쿼리 계획이 다시 컴파일됩니다. 부실 통계, 통계 샘플링 비율 부족 또는 다른 이유로 인해 쿼리에 대한 이전 계획이 최적이 아닌 경우 다시 컴파일된 계획이 효과가 더 좋은 경우가 많습니다.

고객은 종종 이러한 개선의 이유가 인덱스 다시 빌드 자체라고 오해하여 이를 조각화 감소 및 페이지 밀도 증가의 결과로 간주합니다. 실제로 인덱스를 다시 작성하는 대신 통계를 업데이트하여 훨씬 저렴한 리소스 비용으로 동일한 이점을 얻을 수 있습니다.

팁

통계 업데이트의 리소스 비용은 인덱스 다시 작성에 비해 미미하며, 몇 분 안에 작업이 완료되는 경우가 많습니다. 인덱스 다시 작성에는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

인덱스 유지 관리 전략

고객은 다음 인덱스 유지 관리 전략을 고려하고 채택하는 것이 좋습니다.

인덱스 유지 관리로 항상 워크로드가 눈에 띄게 개선된다고 가정하지 않습니다.
인덱스 다시 구성 또는 다시 빌드가 워크로드의 쿼리 성능에 미치는 영향을 명확하게 측정합니다. 쿼리 저장소는 A/B 테스트 기법을 사용하여 "유지 관리 전"과 "유지 관리 후" 성능을 측정하기 좋은 방법입니다.
인덱스를 다시 빌드하고 성능이 향상되었다면 통계 업데이트로 대신해 보세요. 유사하게 성능이 향상될 수 있습니다. 이 경우 인덱스를 자주 또는 전혀 다시 빌드하지 않아도 되며 대신 주기적인 통계 업데이트를 수행할 수 있습니다. 일부 통계의 경우 WITH SAMPLE ... PERCENT 또는 WITH FULLSCAN 절을 사용하여 샘플링 비율을 늘려야 할 수 있습니다(일반적이지 않음).
인덱스 조각화 및 페이지 밀도를 시간별로 모니터링하여 이러한 값의 상승 또는 하락 추세와 쿼리 성능 사이에 상관 관계가 있는지 확인합니다. 조각화 수준이 높아지거나 페이지 밀도가 낮아져서 허용할 수 없을 만큼 저하되는 경우에는 인덱스를 다시 구성하거나 다시 작성합니다. 성능이 저하된 쿼리에 사용되는 특정 인덱스만 다시 구성하거나 다시 작성하는 것으로 충분한 경우도 많습니다. 이렇게 하면 데이터베이스의 모든 인덱스를 유지 관리하여 리소스 비용이 높아지는 것을 피할 수 있습니다.
조각화/페이지 밀도와 성능 간의 상관 관계를 설정하면 인덱스 유지 관리 빈도를 결정할 수도 있습니다. 유지 관리가 정해진 일정에 따라 수행되어야 한다고 가정하지 마십시오. 성능이 허용할 수 없을 정도로 저하되기 전에 조각화 및 페이지 밀도를 모니터링하고 필요에 따라 인덱스 유지 관리를 실행하는 것이 더 나은 전략입니다.
인덱스 유지 관리가 필요하고 해당 리소스 비용이 허용된다고 판단한 경우 리소스 사용량이 적은 시간대에 유지 관리를 수행하세요.
리소스 사용 패턴이 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으므로 주기적으로 테스트합니다.

Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance에서 인덱스 유지 관리

위의 고려 사항 및 전략 외에도 Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance에서는 인덱스 유지 관리의 비용과 이점을 고려하는 것이 특히 중요합니다. 고객은 필요성이 입증된 경우에만 이를 수행하고 다음 사항을 고려해야 합니다.

Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance는 리소스 거버넌스를 구현하여 프로비전된 가격 책정 계층에 따라 CPU, 메모리, I/O 소비에 대한 경계를 설정합니다. 이러한 경계는 인덱스 유지 관리를 포함하여 모든 사용자 워크로드에 적용됩니다. 모든 워크로드의 누적 리소스 사용량이 리소스 범위에 가까워지면 다시 빌드 또는 재구성 작업으로 인해 리소스 경합이 발생하여 다른 워크로드의 성능이 저하됩니다. 예를 들어 동시 인덱스 다시 빌드로 인해 트랜잭션 로그 I/O가 100%에 있기 때문에 대량 데이터 로드가 느려질 수 있습니다. Azure SQL Managed Instance에서는 인덱스 유지 관리 기간을 연장하는 대신 리소스 할당이 제한된 별도의 Resource Governor 작업 그룹에서 인덱스 유지 관리를 실행하여 이러한 영향을 줄일 수 있습니다.
비용 절감을 위해 최소한의 리소스 여유 공간으로 데이터베이스, 탄력적 풀 및 관리되는 인스턴스를 프로비전하는 경우가 있습니다. 가격 책정 계층은 애플리케이션 워크로드에 충분하도록 선택됩니다. 애플리케이션 성능을 저하시키지 않으면서 인덱스 유지 관리로 인해 리소스 사용량이 상당히 증가하는 상황을 수용하려면, 더 많은 리소스를 프로비전하고 비용을 늘려야 할 수도 있으며, 이 경우 애플리케이션 성능이 반드시 개선되는 것은 아닙니다.
탄력적 풀의 리소스는 해당 풀의 모든 데이터베이스에서 공유됩니다. 특정 데이터베이스가 유휴 상태이더라도 해당 데이터베이스에서 인덱스 유지 관리를 수행하면 동일한 풀의 다른 데이터베이스에서 동시에 실행되는 애플리케이션 워크로드에 영향을 미칠 수 있습니다. 자세한 내용은 가득찬 탄력적 풀의 리소스 관리를 참조하세요.
Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance에서 사용되는 대부분의 스토리지 형식의 경우 순차 I/O와 임의 I/O 간에 성능 차이가 없습니다. 이렇게 하면 인덱스 조각화가 쿼리 성능에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
읽기 확장 또는 지역에서 복제 복제본을 사용하는 경우에는 주 복제본에 대한 인덱스 유지 관리를 수행하는 동안 복제본의 데이터 대기 시간이 증가하는 경우가 많습니다. 인덱스 유지 관리로 인한 트랜잭션 로그 생성 증가를 유지하기 위해 리소스가 부족한 지역 복제본을 프로비전하는 경우 주 복제본보다 훨씬 뒤쳐져 시스템이 다시 시동할 수 있습니다. 그러면 초기값 재설정이 완료될 때까지 복제본을 사용할 수 없게 됩니다. 또한 프리미엄 및 중요 비즈니스용 서비스 계층에서 고가용성을 위해 사용되는 복제본은 인덱스 유지 관리 중에 주 복제본보다 훨씬 뒤처질 수 있습니다. 인덱스 유지 관리 도중 또는 이후에 장애 조치(failover)가 필요한 경우 예상보다 오래 걸릴 수 있습니다.
주 복제본에서 인덱스 다시 작성이 실행되고 읽을 수 있는 복제본에서 장기 실행 쿼리가 동시에 실행되면, 복제본에 대한 다시 실행 스레드가 차단되지 않도록 자동으로 쿼리가 종료될 수 있습니다.

Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance에서 일회성 또는 정기적인 인덱스 유지 관리가 필요할 수 있는 특정하지만 드문 시나리오가 있습니다.

페이지 밀도를 높이고 데이터베이스에서 사용된 공간을 줄여 가격 책정 계층의 크기 제한을 유지합니다. 이렇게 하면 크기 제한이 더 높은 가격 책정 계층으로 스케일 업할 필요가 없습니다.
파일을 축소해야 하는 경우 파일을 축소하기 전에 인덱스를 다시 빌드하거나 다시 구성하면 페이지 밀도가 높아집니다. 이렇게 하면 이동할 페이지 수를 줄여야 하므로 축소 작업이 더 빨라집니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
- Azure SQL Database의 데이터베이스에 대한 파일 공간 관리
- Azure SQL Managed Instance에서 데이터베이스에 대한 파일 공간 관리

팁

Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance 워크로드에 인덱스 유지 관리가 필요하다고 판단한 경우 인덱스를 다시 구성하거나 온라인 인덱스 다시 빌드를 사용해야 합니다. 이렇게 하면 인덱스를 다시 빌드하는 동안 쿼리 워크로드가 테이블에 액세스할 수 있습니다.

또한 작업을 다시 시작이 가능하도록 만들면 계획하거나 계획하지 않은 데이터베이스 장애 조치(failover)로 인해 작업이 중단된 경우 처음부터 다시 시작하지 않아도 됩니다. 인덱스가 큰 경우 다시 시작 가능한 인덱스 작업을 사용하는 것이 특히 중요합니다.

팁

오프라인 인덱스 작업은 일반적으로 온라인 작업보다 더 빠르게 완료됩니다. 예를 들어 순차 ETL 프로세스의 일부로 준비 테이블에 데이터를 로드한 후 작업 중에 쿼리에서 테이블에 액세스하지 않을 때 사용해야 합니다.

제한 사항

익스텐트가 128개가 넘는 Rowstore 인덱스는 논리적 및 물리적 두 단계로 다시 작성됩니다. 논리적 단계에서 인덱스에 사용되는 기존 할당 단위는 할당 취소로 표시되고 데이터 행은 복사 및 정렬된 다음 다시 빌드된 인덱스를 저장하기 위해 만든 새 할당 단위로 이동됩니다. 물리적 단계에서는 이전에 할당 취소 상태로 표시된 할당 단위가 백그라운드로 실행되는 짧은 트랜잭션을 통해 물리적으로 삭제됩니다. 이 단계는 잠금을 많이 필요로 하지 않습니다. 할당 단위에 대한 자세한 내용은 페이지 및 익스텐트 아키텍처 가이드를 참조하세요.

ALTER INDEX REORGANIZE 문을 사용하려는 경우 작업에서 동일한 파일 그룹 내의 다른 파일이 아닌 동일한 파일에만 임시 작업 페이지를 할당할 수 있으므로 인덱스가 포함된 데이터 파일에 사용 가능한 공간이 있어야 합니다. 파일 그룹에 사용 가능한 공간이 있을 수 있지만 데이터 파일이 공간이 부족하면 다시 구성 작업 중에 오류 1105: Could not allocate space for object '###' in database '###' because the '###' filegroup is full. Create disk space by deleting unneeded files, dropping objects in the filegroup, adding additional files to the filegroup, or setting autogrowth on for existing files in the filegroup가 발생할 수 있습니다.

ALLOW_PAGE_LOCKS가 OFF로 설정되면 인덱스를 다시 구성할 수 없습니다.

SQL Server 2017(14.x)까지 클러스터형 columnstore 인덱스 다시 빌드는 오프라인 작업입니다. 다시 빌드하는 동안 데이터베이스 엔진이 테이블 또는 파티션에 대한 배타적 잠금을 획득해야 합니다. NOLOCK, RCSI(읽기 커밋된 스냅샷 격리) 또는 스냅샷 격리를 사용하는 경우에도 다시 빌드 중에는 데이터가 오프라인 상태이며 사용할 수 없습니다. SQL Server 2019(15.x)부터 ONLINE = ON 옵션을 사용하여 클러스터형 columnstore 인덱스를 다시 빌드할 수 있습니다.

Warning

파티션 수가 1,000개를 초과하는 테이블에서 정렬되지 않은 인덱스를 만들거나 다시 작성할 수 있지만 해당 인덱스는 지원되지 않습니다. 이로 인해 이러한 작업 중에 성능이 저하되거나 메모리가 과도하게 소비될 수 있습니다. 파티션 수가 1,000개를 초과하는 경우 정렬된 인덱스만 사용하는 것이 좋습니다.

통계 제한 사항

인덱스를 생성하거나 다시 빌드하는 경우 테이블의 모든 행을 검사하여 통계가 생성되거나 업데이트됩니다. 이는 CREATE STATISTICS 또는 UPDATE STATISTICS에서 FULLSCAN 절을 사용하는 것과 같습니다. 하지만 SQL Server 2012(11.x)부터 분할된 인덱스를 만들거나 다시 빌드할 때 테이블의 모든 행을 검사하여 통계가 생성되거나 업데이트되지 않습니다. 대신 기본 샘플링 비율이 사용됩니다. 테이블의 모든 행을 검색하여 분할된 인덱스에 대한 통계를 생성하거나 업데이트하려면 FULLSCAN 절에서 CREATE STATISTICS 또는 UPDATE STATISTICS를 사용합니다.
마찬가지로 인덱스 만들기 또는 다시 빌드 작업을 다시 시작하는 경우 통계가 생성되거나 기본 샘플링 비율로 업데이트됩니다. PERSIST_SAMPLE_PERCENT 절이 ON으로 설정된 상태에서 통계가 생성되었거나 마지막으로 업데이트된 경우, 다시 시작 가능한 인덱스 작업은 지속된 샘플링 비율을 사용하여 통계를 생성하거나 업데이트합니다.
인덱스가 재구성되면 통계가 업데이트되지 않습니다.

예제

Transact-SQL을 사용하여 rowstore 인덱스의 조각화 및 페이지 밀도 확인

다음 예제에서는 현재 데이터베이스의 모든 rowstore 인덱스에 대한 평균 조각화 및 페이지 밀도를 결정합니다. SAMPLED 모드를 사용하여 실행 가능한 결과를 신속하게 반환합니다. 더 정확한 결과를 얻으려면 DETAILED 모드를 사용합니다. 이렇게 하려면 모든 인덱스 페이지를 검사해야 하며 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

SELECT OBJECT_SCHEMA_NAME(ips.object_id) AS schema_name,
       OBJECT_NAME(ips.object_id) AS object_name,
       i.name AS index_name,
       i.type_desc AS index_type,
       ips.avg_fragmentation_in_percent,
       ips.avg_page_space_used_in_percent,
       ips.page_count,
       ips.alloc_unit_type_desc
FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(), default, default, default, 'SAMPLED') AS ips
INNER JOIN sys.indexes AS i
ON ips.object_id = i.object_id
   AND
   ips.index_id = i.index_id
ORDER BY page_count DESC;

이전 명령문은 다음과 비슷한 결과 집합을 반환합니다.

schema_name  object_name           index_name                               index_type    avg_fragmentation_in_percent avg_page_space_used_in_percent page_count  alloc_unit_type_desc
------------ --------------------- ---------------------------------------- ------------- ---------------------------- ------------------------------ ----------- --------------------
dbo          FactProductInventory  PK_FactProductInventory                  CLUSTERED     0.390015600624025            99.7244625648629               3846        IN_ROW_DATA
dbo          DimProduct            PK_DimProduct_ProductKey                 CLUSTERED     0                            89.6839757845318               497         LOB_DATA
dbo          DimProduct            PK_DimProduct_ProductKey                 CLUSTERED     0                            80.7132814430442               251         IN_ROW_DATA
dbo          FactFinance           NULL                                     HEAP          0                            99.7982456140351               239         IN_ROW_DATA
dbo          ProspectiveBuyer      PK_ProspectiveBuyer_ProspectiveBuyerKey  CLUSTERED     0                            98.1086236718557               79          IN_ROW_DATA
dbo          DimCustomer           IX_DimCustomer_CustomerAlternateKey      NONCLUSTERED  0                            99.5197553743514               78          IN_ROW_DATA

자세한 내용은 sys.dm_db_index_physical_stats를 참조하세요.

Transact-SQL을 사용하여 columnstore 인덱스의 조각화 확인

다음 예제에서는 현재 데이터베이스에서 압축된 행 그룹이 있는 모든 columnstore 인덱스의 평균 조각화를 결정합니다.

SELECT OBJECT_SCHEMA_NAME(i.object_id) AS schema_name,
       OBJECT_NAME(i.object_id) AS object_name,
       i.name AS index_name,
       i.type_desc AS index_type,
       100.0 * (ISNULL(SUM(rgs.deleted_rows), 0)) / NULLIF(SUM(rgs.total_rows), 0) AS avg_fragmentation_in_percent
FROM sys.indexes AS i
INNER JOIN sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats AS rgs
ON i.object_id = rgs.object_id
   AND
   i.index_id = rgs.index_id
WHERE rgs.state_desc = 'COMPRESSED'
GROUP BY i.object_id, i.index_id, i.name, i.type_desc
ORDER BY schema_name, object_name, index_name, index_type;

이전 명령문은 다음과 비슷한 결과 집합을 반환합니다.

schema_name  object_name            index_name                           index_type                avg_fragmentation_in_percent
------------ ---------------------- ------------------------------------ ------------------------- ----------------------------
Sales        InvoiceLines           NCCX_Sales_InvoiceLines              NONCLUSTERED COLUMNSTORE  0.000000000000000
Sales        OrderLines             NCCX_Sales_OrderLines                NONCLUSTERED COLUMNSTORE  0.000000000000000
Warehouse    StockItemTransactions  CCX_Warehouse_StockItemTransactions  CLUSTERED COLUMNSTORE     4.225346161484279

SQL Server Management Studio를 사용하여 인덱스 유지 관리

인덱스 다시 구성 또는 다시 빌드

개체 탐색기에서 인덱스를 다시 구성할 테이블이 포함된 데이터베이스를 확장합니다.
테이블 폴더를 확장합니다.
인덱스를 다시 구성할 테이블을 확장합니다.
인덱스 폴더를 확장합니다.
다시 구성할 인덱스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 다시 구성을 선택합니다.
인덱스 다시 구성 대화 상자에서 다시 구성할 인덱스 그리드에 올바른 인덱스가 있는지 확인하고 OK를 선택합니다.
큰 개체 열 데이터 압축 확인란을 선택하여 LOB(Large Object) 데이터가 포함된 모든 페이지도 압축되도록 지정합니다.
확인을 선택합니다.

테이블의 모든 인덱스를 다시 구성

개체 탐색기에서 인덱스를 다시 구성할 테이블이 포함된 데이터베이스를 확장합니다.
테이블 폴더를 확장합니다.
인덱스를 다시 구성할 테이블을 확장합니다.
인덱스 폴더를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 다시 구성을 선택합니다.
인덱스 다시 구성 대화 상자에서 다시 구성할 인덱스에 올바른 인덱스가 있는지 확인합니다. 다시 구성할 인덱스 표에서 인덱스를 제거하려면 인덱스를 선택한 다음 Delete 키를 누릅니다.
큰 개체 열 데이터 압축 확인란을 선택하여 LOB(Large Object) 데이터가 포함된 모든 페이지도 압축되도록 지정합니다.
확인을 선택합니다.

Transact-SQL을 사용하여 인덱스 유지 관리

참고 항목

Transact-SQL을 사용하여 인덱스를 다시 빌드하거나 다시 구성하는 방법에 대한 예를 더 알아보려면 ALTER INDEX 예 - Rowstore 인덱스 및 ALTER INDEX 예 - Columnstore 인덱스를 참조하세요.

인덱스 재구성

다음 예에서는 AdventureWorks2022 데이터베이스에서 HumanResources.Employee 테이블의 IX_Employee_OrganizationalLevel_OrganizationalNode 인덱스를 다시 구성합니다.

ALTER INDEX IX_Employee_OrganizationalLevel_OrganizationalNode
    ON HumanResources.Employee
    REORGANIZE;

다음 예에서는 AdventureWorksDW2022 데이터베이스에서 dbo.FactResellerSalesXL_CCI 테이블의 IndFactResellerSalesXL_CCI columnstore 인덱스를 다시 구성합니다. 이 명령은 모든 닫힌 및 열린 행 그룹을 columnstore에 강제 적용합니다.

-- This command forces all closed and open row groups into columnstore.
ALTER INDEX IndFactResellerSalesXL_CCI
    ON FactResellerSalesXL_CCI
    REORGANIZE WITH (COMPRESS_ALL_ROW_GROUPS = ON);

테이블의 모든 인덱스를 다시 구성

다음 예에서는 AdventureWorks2022 데이터베이스에서 HumanResources.Employee 테이블의 모든 인덱스를 다시 구성합니다.

ALTER INDEX ALL ON HumanResources.Employee
   REORGANIZE;

인덱스 다시 작성

다음 예에서는 AdventureWorks2022 데이터베이스에 있는 Employee 테이블의 단일 인덱스를 다시 작성합니다.

ALTER INDEX PK_Employee_BusinessEntityID ON HumanResources.Employee
REBUILD
;

테이블의 모든 인덱스 다시 빌드

다음 예제에서는 ALL 키워드를 사용하여 AdventureWorks2022 데이터베이스의 테이블과 연결된 모든 인덱스를 다시 빌드합니다. 3개의 옵션이 지정됩니다.

ALTER INDEX ALL ON Production.Product
REBUILD WITH (FILLFACTOR = 80, SORT_IN_TEMPDB = ON,
              STATISTICS_NORECOMPUTE = ON)
;

자세한 내용은 ALTER INDEX를 참조하세요.

다음을 통해 공유

쿼리 성능 향상 및 리소스 소비 감소를 위한 인덱스 유지 관리 최적화

개념: 인덱스 조각화 및 페이지 밀도

인덱스 조각화 및 페이지 밀도 측정

인덱스 유지 관리 방법: 다시 구성 및 다시 작성

인덱스 재구성

인덱스 다시 작성

인덱스 다시 빌드를 사용하여 데이터 손상 복구

자동 인덱스 및 통계 관리

rowstore 인덱스 다시 빌드 및 재구성 관련 고려 사항

columnstore 인덱스 다시 빌드 관련 고려 사항

전체 테이블 대신 파티션 다시 빌드

columnstore 인덱스 다시 구성 관련 고려 사항

인덱스 유지 관리를 수행하기 전에 고려할 사항

인덱스 다시 빌드의 긍정적인 부작용

인덱스 유지 관리 전략

Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance에서 인덱스 유지 관리

제한 사항

통계 제한 사항

예제

Transact-SQL을 사용하여 rowstore 인덱스의 조각화 및 페이지 밀도 확인

Transact-SQL을 사용하여 columnstore 인덱스의 조각화 확인

SQL Server Management Studio를 사용하여 인덱스 유지 관리

인덱스 다시 구성 또는 다시 빌드

테이블의 모든 인덱스를 다시 구성

Transact-SQL을 사용하여 인덱스 유지 관리

인덱스 재구성

테이블의 모든 인덱스를 다시 구성

인덱스 다시 작성

테이블의 모든 인덱스 다시 빌드

피드백

추가 리소스

다음을 통해 공유

쿼리 성능 향상 및 리소스 소비 감소를 위한 인덱스 유지 관리 최적화

개념: 인덱스 조각화 및 페이지 밀도

인덱스 조각화 및 페이지 밀도 측정

인덱스 유지 관리 방법: 다시 구성 및 다시 작성

인덱스 재구성

인덱스 다시 작성

인덱스 다시 빌드를 사용하여 데이터 손상 복구

자동 인덱스 및 통계 관리

rowstore 인덱스 다시 빌드 및 재구성 관련 고려 사항

columnstore 인덱스 다시 빌드 관련 고려 사항

전체 테이블 대신 파티션 다시 빌드

columnstore 인덱스 다시 구성 관련 고려 사항

인덱스 유지 관리를 수행하기 전에 고려할 사항

인덱스 다시 빌드의 긍정적인 부작용

인덱스 유지 관리 전략

Azure SQL 데이터베이스 및 Azure SQL Managed Instance에서 인덱스 유지 관리

제한 사항

통계 제한 사항

예제

Transact-SQL을 사용하여 rowstore 인덱스의 조각화 및 페이지 밀도 확인

Transact-SQL을 사용하여 columnstore 인덱스의 조각화 확인

SQL Server Management Studio를 사용하여 인덱스 유지 관리

인덱스 다시 구성 또는 다시 빌드

테이블의 모든 인덱스를 다시 구성

Transact-SQL을 사용하여 인덱스 유지 관리

인덱스 재구성

테이블의 모든 인덱스를 다시 구성

인덱스 다시 작성

테이블의 모든 인덱스 다시 빌드

관련 콘텐츠

피드백

추가 리소스