インデックスとは何ですか？クエリパフォーマンスをどのように改善しますか？-mysql チュートリアル-php.cn

インデックスとは何ですか？クエリパフォーマンスをどのように改善しますか？

インデックスは、データベースシステムでのデータ検索操作の速度を改善するデータ構造です。彼らは本のインデックスとよく似ており、テーブル全体をスキャンすることなく、データベースが行と列を迅速かつ効率的に見つけることができます。

インデックスがクエリパフォーマンスを改善する主要な方法は、データベースエンジンが調べなければならないデータの量を減らすことです。たとえば、クエリが実行されると、データベースはインデックスを使用して、完全なテーブルスキャンを実行するのではなく、関連するデータを直接見つけることができます。これは、テーブル全体をスキャンするのに時間がかかる大きなテーブルにとって特に有益です。インデックスは、特にデータをフィルタリングまたはソートする場合、レコードを見つけるプロセスを大幅に高速化できます。

たとえば、Where句で使用される列にインデックスがある場合、データベースは一致するエントリをすばやく見つけることができ、結果を返すのに必要な時間を大幅に短縮できます。さらに、インデックスは、さまざまなテーブルの行がより効率的にデータを一致させるのに役立つため、参加操作に有益です。

どのような種類のインデックスが存在し、それぞれをいつ使用する必要がありますか？

インデックスにはいくつかのタイプがあり、それぞれ異なるユースケースに適しています。

B-Treeインデックス：これらは最も一般的なタイプのインデックスであり、平等や範囲のクエリを含む幅広いクエリ操作に適しています。 Bツリーインデックスは、条項によって条件、結合、または順序で頻繁に表示される列に最適です。
ハッシュインデックス：これらは正確な一致クエリに対して効率的ですが、範囲検索には使用できません。ハッシュインデックスは、平等条件で頻繁に検索され、データをソートする必要がない列に最適です。
フルテキストインデックス：これらは、コメントや説明などの大きなテキストフィールドを検索するために設計されています。フルテキストインデックスは、ドキュメント内のキーワードの検索など、テキスト検索機能の実装に役立ちます。
ビットマップインデックス：これらは、性別フラグやステータスフラグなど、異なる値が少ない列に効率的です。ビットマップインデックスは、クエリが複数の列にわたって複雑な条件を含むことが多いデータウェアハウジング環境で特に役立ちます。
一意のインデックス：インデックス付き列の値がテーブル全体で一意になることを保証します。これらは、電子メールアドレスやユーザーIDが複製されないようにするなど、データの整合性を実施するのに役立ちます。
複合インデックス：これらは複数の列のインデックスであり、クエリが頻繁にフィルタリングまたは複数の列で並べ替えると便利です。複合インデックス内の列の順序は、そのパフォーマンスに大きく影響する可能性があるため、最も一般的なクエリパターンに基づいて設計する必要があります。

データベースのパフォーマンスを強化するために、インデックスを最適化するにはどうすればよいですか？

データベースのパフォーマンスを強化するためのインデックスの最適化には、いくつかの戦略が含まれます。

選択インデックス：クエリで頻繁に使用される列にインデックスのみを作成します。インデックスオーバーインデックスは、書き込み操作が遅くなり、ストレージ要件の増加につながる可能性があります。
定期的なメンテナンス：定期的にインデックスを再構築または再編成して、断片化を減らします。これは、時間の経過とともにパフォーマンスを低下させる可能性があります。これには、クエリオプティマイザーに正確な情報があることを確認するための統計の更新が含まれます。
インデックスのカバー：デザインインデックスは、追加の検索を回避するためにクエリに必要なすべての列を含めるようにします。これにより、データベースがインデックスから直接結果を返すことができるようにすることにより、クエリの実行を大幅に高速化できます。
複合インデックスのインデックス順序：複合インデックスを使用する場合、列の順序が重要です。インデックスの効率を改善するために、最も選択的な列（最も記録を除去するもの）を最初に配置します。
冗長なインデックスを避けてください：同様の目的に役立つインデックスを削除または統合します。たとえば、同じ列に一意のインデックスと非ユニークインデックスがある場合、非ユニークインデックスは冗長である可能性があります。
適切なインデックスタイプを使用します。クエリパターンに基づいて、適切なタイプのインデックスを選択します。たとえば、範囲クエリにBツリーインデックスを使用し、正確な一致にハッシュインデックスを使用します。

データベースでインデックスを使用することの潜在的な欠点は何ですか？

インデックスはクエリパフォーマンスを大幅に改善しますが、いくつかの潜在的な欠点もあります。

ストレージ要件の増加：インデックスには追加のストレージスペースが必要です。これは、大規模なデータベースにとって重要です。これにより、ストレージコストが増加し、バックアップおよび回復操作が遅くなる可能性があります。
遅い書き込み操作：データが挿入、更新、または削除されるたびに、対応するインデックスも更新する必要があります。これにより、特に高移動環境では、書き込み操作が遅くなる可能性があります。
メンテナンスの複雑さ：特に大規模なデータベースでは、インデックスの管理と維持が複雑になる可能性があります。再構築や再編成などの定期的なインデックスメンテナンスタスクは、リソース集約型です。
クエリオーバーヘッド：インデックスが読み取り操作をスピードアップする一方で、特定のシナリオでオーバーヘッドを導入できます。たとえば、クエリオプティマイザーは、インデックスを使用するコストを誤って判断する場合、準最適な実行計画を選択できます。
インデックスの過剰：インデックスが多すぎると、過剰なインデックスにつながる可能性があります。これにより、より速い読み取り操作の利点は、書き込み操作の速度とストレージコストの増加により上回りになります。
インデックスの断片化：時間の経過とともに、インデックスが断片化される可能性があり、パフォーマンスを分解できます。この問題に対処するには、運用上の複雑さを増すために定期的なメンテナンスが必要です。