Biorąc pod uwagę ogromną ilość danych przepływających przez cyfrowe potoki, znajomość indeksów SQL powinna być chlebem powszednim. Tutaj przecinamy grubą skorupę złożoności, aby odsłonić indeksy klastrowe i nieklastrowe oraz ich kuzynów.

Dlaczego warto przez to przebrnąć? Ponieważ żyjemy w epoce natychmiastowej grafetyzacji. Szybkość, z jaką można pobierać dane, może być różnicą między byciem liderem a pozostaniem w tyle. Dlatego też przejdziemy przez tajniki indeksów klastrowych i nieklastrowych oraz ich wyspecjalizowanych krewnych. Po drodze należy pamiętać, że każdy typ ma swoją rolę. Dla każdego z nich istnieje określony scenariusz, w którym jego cel staje się najbardziej oczywisty.

Chodzi tu o to, aby wiedzieć, którego z nich użyć, aby uzyskać pożądaną wydajność we właściwym momencie.

Klastrowe i nieklastrowe indeksy SQL

Indeksy klastrowe

Indeks klastrowy chwyta dane „za włosy” i układa je starannie na dysku. Podobnie jak książki ułożone na półce. Indeks klastrowy pilnuje kolejności, układając każdy wiersz danych dokładnie tam, gdzie powinien się znajdować zgodnie z jego indeksem. Ten skrupulatny układ jest dobrodziejstwem dla tych zapytań zakresowych, które są głodne dużych fragmentów danych, ponieważ wszystko jest dokładnie tam, gdzie się tego oczekuje.

Indeks klastrowy na tabelę można utworzyć tylko raz. Dlaczego? Ponieważ stos papierów można posortować tylko w jeden sposób na raz. W większości przypadków klucz główny przejmuje zadanie, automatycznie stając się indeksem klastrowym, ponieważ jest on wyjątkowo odpowiedni do utrzymywania porządku.

Kiedy używać:

• Zapytania klucza głównego: Są idealne, gdy masz klucz podstawowy, który jest często używany w zapytaniach. Na przykład, jeśli pobierasz rekordy w sekwencji lub wykonujesz zapytania dotyczące zakresu.
• Kolumny o wysokiej kardynalności: Kolumny, które mają unikalne lub prawie unikalne wartości, są dobrymi kandydatami do indeksowania nieklastrowanego, ponieważ indeks może szybko skierować zapytanie do dokładnej lokalizacji danych.
• Tabele wymagające intensywnego odczytu: Jeśli tabela jest używana głównie do odczytu danych, indeks klastrowy może zwiększyć wydajność poprzez zminimalizowanie liczby wymaganych operacji we/wy na dysku.

Indeksy nieklastrowe

Nieklastrowe indeksy SQL są dyskretnymi organizatorami świata baz danych. Utrzymują one oddzielną księgę od danych w samej tabeli, prowadząc rejestr kluczowych wartości i wskaźników, które łączą się bezpośrednio z odpowiednimi wierszami. Pozwala to tabeli na hostowanie wielu nieklastrowanych indeksów, z których każdy jest dostosowany do usprawnienia wyszukiwania określonych zestawów danych. Ich oddzielenie od fizycznych danych tabeli oznacza, że mogą one szybko kierować zapytania do właściwej lokalizacji bez konieczności skanowania całej tabeli.

W przeciwieństwie do indeksów klastrowych, indeksy nieklastrowe nie dyktują kolejności fizycznych danych w tabeli; istnieją jako oddzielne jednostki, które odwołują się do danych tabeli. Taka architektura pozwala na szybsze operacje na danych, takie jak wstawianie i aktualizowanie, ponieważ działania te nie wymagają zmiany kolejności rzeczywistych wierszy tabeli. Jednak pobieranie danych wymaga dodatkowego kroku, ponieważ baza danych musi najpierw odwołać się do indeksu nieklastrowanego, aby zlokalizować pozycję danych w tabeli.

Kiedy używać:

• Często używane kolumny: Nieklastrowe indeksy SQL najlepiej stosować na kolumnach często używanych w zapytaniach, które nie zmieniają fizycznej kolejności. Na przykład, jeśli użytkownicy często wyszukują zarówno „nazwiska”, jak i „adresu e-mail”, indeksy nieklastrowe na tych kolumnach mogą przyspieszyć te zapytania.
• Tabele z dużą liczbą zapisów: Ponieważ indeksy nieklastrowe nie zmieniają fizycznej kolejności danych w tabeli, są one mniej uciążliwe dla wydajności, gdy wykonywane są częste wstawienia, aktualizacje lub usunięcia.
• Pokrywanie zapytań: Jeśli odpowiedź na zapytanie może zostać udzielona wyłącznie przy użyciu danych zawartych w indeksie, wówczas indeks nieklastrowy może drastycznie poprawić wydajność zapytania bez odwoływania się do danych tabeli.

Indeksy unikalne

Unikalne indeksy SQL to te, które zapewniają, że wszystkie wartości w kolumnie lub zestawie kolumn pozostają odrębne. Wymuszają one unikalność danych, co ma kluczowe znaczenie dla kluczowych identyfikatorów, takich jak identyfikatory transakcji lub e-maile użytkowników. W ten sposób zapewniają, że żadne dwa wiersze nie mają tej samej wartości w indeksowanych kolumnach. Jest to szczególnie ważne dla zachowania integralności danych, które muszą być jednoznacznie identyfikowalne w całym systemie.

Utworzenie unikalnego indeksu SQL na kolumnie zmienia sposób, w jaki baza danych obsługuje wstawianie i aktualizację danych. Każda próba wstawienia lub aktualizacji danych, która skutkowałaby zduplikowanymi wpisami w indeksowanych kolumnach, jest automatycznie odrzucana przez system bazy danych. Sprawdzenie to następuje w momencie próby zmiany, co oznacza, że integralność danych jest utrzymywana w sposób ciągły i automatyczny.

Kiedy używać unikalnych indeksów SQL:

• Kolumny klucza głównego: Automatycznie stosowany w większości baz danych, unikalny indeks na kolumnach klucza podstawowego zapewnia, że każdy rekord może być jednoznacznie zidentyfikowany.
• Unikalność krytyczna dla biznesu: W przypadku pól, które wymagają unikalności ze względów biznesowych, takich jak adresy e-mail lub numery ubezpieczenia społecznego, unikalny indeks zapobiega powielaniu danych.
• Zapewnienie integralności danych: W aplikacjach, w których integralność danych jest najważniejsza, a duplikaty mogłyby prowadzić do błędów lub nieporozumień, unikalne indeksy działają jako zabezpieczenie.

Indeksy złożone

Indeksy złożone to wielopasmowe autostrady zbudowane „przez dane”. Są one zaprojektowane do obsługi większego ruchu złożonych zapytań obejmujących wiele warunków lub operacji sortowania. Po skonfigurowaniu takiego indeksu organizuje on dane, ustawiając określone kolumny w określonej kolejności. Taki układ pozwala systemowi bazy danych poruszać się po danych w sposób celowy, wykorzystując ustrukturyzowane ścieżki klucza złożonego, aby szybko dotrzeć do potrzebnych punktów danych.

Prawdziwa użyteczność pojawia się w scenariuszach obejmujących kilka pól. Dzięki indeksowi złożonemu baza danych ma wytyczoną bezpośrednią trasę. Dzięki temu jest w stanie skutecznie zlokalizować i pobrać odpowiednie dane bez zbędnych objazdów. Takie podejście upraszcza proces wyszukiwania, jednocześnie znacznie go przyspieszając.

Kiedy używać indeksów złożonych:

• Złożone warunki zapytania: W przypadku zapytań, które stale zawierają warunki dotyczące wielu kolumn, indeksy złożone mogą drastycznie skrócić czas zapytań, zapewniając łatwy dostęp do danych w wymaganej kolejności.
• Sortowanie i filtrowanie: Są one szczególnie przydatne w optymalizacji zapytań, które wymagają sortowania lub filtrowania danych w wielu kolumnach. Dostosowując strukturę indeksu do struktury zapytania, minimalizują potrzebę dodatkowego sortowania i filtrowania podczas wykonywania zapytania.
• Wydajny dostęp do danych: Indeksy złożone zmniejszają obciążenie silnika bazy danych. Zwłaszcza w scenariuszach, w których wzorce dostępu do danych są jednoznaczne i obejmują spójne zapytania.

Indeksy Pokrywające

Pokrywające indeksy SQL mają na celu optymalizację wydajności zapytań poprzez zapewnienie, że wszystkie kolumny potrzebne do zapytania znajdują się w samym indeksie. Zasadniczo zawierają one wszystko, czego może potrzebować zapytanie – kolumny filtrujące, kolumny sortujące, a nawet te wymienione w instrukcji SELECT. Dzięki takiemu przygotowaniu baza danych może adresować zapytania bezpośrednio z indeksu, zmniejszając potrzebę operacji we / wy dysku i znacznie przyspieszając czas odpowiedzi.

Ten typ indeksu SQL zamienia bazę danych w samowystarczalną jednostkę, jeśli chodzi o operacje odczytu, szczególnie korzystne dla aplikacji, w których szybkość pobierania danych jest najważniejsza. Ponieważ indeks zawiera wszystkie wymagane dane, baza danych pomija potencjalnie powolny etap odczytu z tabeli. Ten usprawniony proces nie tylko przyspiesza pobieranie danych, ale także zmniejsza zużycie zasobów systemu, czyniąc indeksy pokrywające krytycznym narzędziem w optymalizacji wydajności bazy danych.

Kiedy używać indeksów pokrywających:

• Odczyty o wysokiej wydajności: Idealny do scenariuszy, w których wydajność zapytań jest krytyczna, a narzut dostępu do danych tabeli może prowadzić do niedopuszczalnych opóźnień. Indeksy pokrywające są szczególnie przydatne w aplikacjach do raportowania i analizy danych, gdzie zapytania są złożone i obejmują wiele kolumn.
• Minimalizacja operacji I/O na dysku: Są one korzystne w środowiskach, w których priorytetem jest ograniczenie operacji we/wy na dysku. Ponieważ wszystkie potrzebne dane są dostępne w indeksie, liczba odczytów z dysku jest minimalna.
• Upraszczanie planów wykonania: Indeksy pokrywające mogą uprościć plany wykonania generowane przez optymalizator zapytań. Zapewniając wszystkie niezbędne dane w indeksie, silnik bazy danych nie musi wykonywać dodatkowych sprzężeń lub wyszukiwań, które mogą komplikować plany wykonania i obniżać wydajność.

Indeksy „specjalistyczne”

Indeksy specjalistyczne, np. częściowe, filtrowane i funkcjonalne, oferują ukierunkowane rozwiązania w zakresie optymalizacji baz danych. Osiągają to poprzez adresowanie określonych wzorców zapytań i podzbiorów danych. Indeksy te są wszędzie tam, gdzie konwencjonalne indeksowanie może być niewystarczające, zapewniając wydajne wyszukiwanie danych dla określonych scenariuszy zapytań.

Częściowe

Tworzymy indeksy częściowe, aby indeksować tylko podzbiór wierszy tabeli, spełniających określone kryteria. Ta selektywna strategia indeksowania jest korzystna w przypadku dużych tabel, w których często oceniamy tylko część danych. Indeksując podzbiór, indeksy częściowe zmniejszają rozmiar indeksuSQL, co może prowadzić do niższych wymagań dotyczących przechowywania i szybszych zadań konserwacyjnych w porównaniu do indeksowania całej tabeli

Zalety indeksów częściowych:

• Wydajność w dużych tabelach: Są one szczególnie skuteczne w zwiększaniu wydajności bardzo dużych tabel. Tam tylko niewielka część danych jest regularnie odpytywana.
• Mniejsze zużycie zasobów: Indeksy częściowe zużywają mniej miejsca na dysku i pamięci, co czyni je ekonomicznym wyborem do optymalizacji wydajności bazy danych.
• Dostosowane do konkretnych zapytań: Koncentrując się na wierszach, które najprawdopodobniej będą wyszukiwane, indeksy częściowe zapewniają szybsze odpowiedzi na zapytania. Co może zrobić unikanie niepotrzebnego skanowania danych, prawda?

Filtrowane

Indeksy filtrowane są podobne do indeksów częściowych, z wyjątkiem ich specyficznej optymalizacji dla zapytań, które używają deterministycznych kryteriów filtrowania. Indeksy te obejmują tylko wiersze zgodne z predefiniowanym filtrem i są niezwykle przydatne w przypadku zapytań, które często uzyskują dostęp do wierszy o wspólnych atrybutach.

Zalety indeksów filtrowanych:

• Wydajność zapytań: Znacznie zwiększają wydajność zapytań poprzez zmniejszenie rozmiaru skanowania indeksu, dzięki czemu są szybsze niż indeksy pełnych tabel.
• Oszczędność pamięci masowej: Indeksy filtrowane wymagają mniej pamięci masowej, ponieważ indeksują tylko odpowiednie wiersze, zmniejszając ogólny ślad pamięciowy.
• Możliwość dostosowania: Indeksy te można dostosować do konkretnych potrzeb aplikacji, koncentrując się na najbardziej odpowiednich podzbiorach danych.

Funkcjonalne

Indeksy funkcjonalne opierają się na wyrażeniach lub funkcjach zastosowanych do danych. Zamiast bezpośrednio indeksować kolumnę, indeks funkcjonalny może indeksować wynik funkcji. Lub, alternatywnie, wyrażenie obejmujące jedną lub więcej kolumn. Ten typ indeksu jest szczególnie przydatny, gdy zapytania często obejmują kolumny obliczane.

Zalety indeksów funkcjonalnych:

• Rozszerzone możliwości zapytań: Indeksy funkcyjne pozwalają na wydajne wykonywanie zapytań dotyczących wyników obliczeń. Może to być krytyczne dla aplikacji, które obejmują transformacje danych w zapytaniach.
• Poprawa wydajności: Poprawiają wydajność poprzez wstępne obliczanie wyrażeń i przechowywanie wyników. Rezultat przyspiesza przetwarzanie zapytań, które obejmują te wyrażenia.
• Wszechstronność: Ta strategia indeksowania obsługuje różne transformacje danych. W ten sposób umożliwia optymalizację zapytań, które obejmują złożone warunki i obliczenia.