DB 해시 인덱스에서 특정 값 집단만 느립니다. 버킷 충돌·편중·재구성 비용을 어떻게 확인하나요?
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01
구두 답변
정의를 외우기보다, 원리와 조건을 연결해 설명해 보세요.
동등 조건의 빈도·키 분포·버킷 길이와 실제 테이블 접근을 나눠 봅니다. 해시값이 같은 후보도 원래 키를 비교해야 하므로 큰 충돌 집합은 선형에 가까운 검사량을 만들 수 있습니다.
평균 lookup만 보지 않고 편중 키·의도적인 충돌·버킷 확장 시점을 측정합니다. 제품이 지원하는 해시 인덱스의 저장 방식과 연산 범위를 확인하고 B-tree 같은 대안과 쓰기 비용도 비교합니다. 해시의 평균 O(1)을 DB 전체 질의의 상수 지연으로 표현하지 않습니다.
02
득점 포인트
이해가 드러나는 지점을 확인해 보세요.
- 동등 조건의 빈도·키 분포·버킷 길이와 실제 테이블 접근을 나눠 봅니다. 해시값이 같은 후보도 원래 키를 비교해야 하므로 큰 충돌 집합은 선형에 가까운 검사량을 만들 수 있습니다.
- 해시의 평균 O(1)을 DB 전체 질의의 상수 지연으로 표현하지 않습니다.
03
감점 포인트
놓치기 쉬운 조건과 오해를 짚어 보세요.
- 다음 핵심 구분을 반대로 설명하거나 성립 조건을 생략한다: 동등 조건의 빈도·키 분포·버킷 길이와 실제 테이블 접근을 나눠 봅니다.
04
더 파고들 거리
하나 더 질문하며 이해의 범위를 넓혀 보세요.
득점·감점 포인트는 학습용 자기 점검 기준이며, 특정 회사의 실제 채점표가 아닙니다.
원리부터 공부하고 싶다면
답변을 보충하는 개념·예제·슈도코드를 읽어 보세요.