selectivity의 정의

Selectivity는 데이터베이스에서 쿼리가 조건에 따라 선택하는 레코드의 비율을 나타내는 개념입니다. 일반적으로 쿼리의 조건에 일치하는 레코드 수를 전체 레코드 수로 나눈 값으로 정의됩니다. 이를 통해 해당 조건이 얼마나 많은 레코드를 선택하는지를 나타낼 수 있습니다.

수식으로 나타내면:

$$ \text{Selectivity} = \frac{\text{조건에 맞는 레코드 수}}{\text{전체 레코드 수}} $$

특징

• 높은 selectivity: 조건에 맞는 레코드 수가 적을 때, 즉 전체 데이터에서 소수의 레코드만 선택될 때를 의미합니다. 이 경우, 인덱스를 사용하는 것이 효율적일 수 있습니다.
• 낮은 selectivity: 조건에 맞는 레코드 수가 많을 때를 의미하며, 전체 데이터를 대부분 선택하는 경우입니다.

Selectivity는 데이터베이스 쿼리 최적화에서 중요한 요소로, 인덱스를 사용하여 탐색 성능을 개선하는 데 활용됩니다.

수식에 따르면 분자인 조건에 맞는 레코드 수가 적은데 왜 selectivity가 높은가?

selectivity는 사실 수식으로 표현할 때 값이 낮을수록 더 선택적인(구체적인) 조건을 나타냅니다. 그런데 "selectivity가 높다"는 표현은 실제로 조건이 더 구체적이라는 의미로 관용적으로 사용되는 경우가 많습니다. 이를 좀 더 명확하게 풀어보면:

• 수식에서 selectivity 값이 낮을수록 해당 조건에 맞는 레코드 수가 적다는 것을 의미합니다.
• 하지만 실무에서는 높은 selectivity라고 말할 때, 이는 조건이 더 선택적이라는 뜻으로, 즉 해당 조건을 만족하는 레코드 수가 적다고 해석됩니다.

즉, "selectivity가 높다"는 표현은 조건이 매우 구체적이어서 많은 레코드를 배제하고 소수의 레코드만 선택하는 상황을 말합니다. 그래서 selectivity 값 자체는 낮지만, 이 조건이 매우 선택적이라고 표현하는 것이죠.

결론적으로, 수식에서 selectivity 값이 낮지만, 이를 표현할 때는 "selectivity가 높다"는 말로 조건이 구체적임을 강조하는 관용적인 표현을 사용하는 것입니다.

데이터 베이스 쿼리에서 selectivity가 높으면 탐색 조건에 해당하는 레코드가 많은가 적은가?

데이터베이스 쿼리에서 selectivity가 높다는 것은 탐색 조건에 해당하는 레코드가 적다는 것을 의미합니다. 즉, 높은 selectivity는 필터링 조건이 매우 구체적이어서 해당 조건을 만족하는 레코드가 상대적으로 적다는 것을 나타냅니다. 반대로 selectivity가 낮으면 탐색 조건에 맞는 레코드가 많다는 의미입니다.