Sql Database Performance Indexing Database Indexes

データベースインデックスの仕組みを理解する

データベースが大きくなるにつれて、効率的なデータ取得がパフォーマンスにとって不可欠になります。データアクセス速度を向上させるための重要なメカニズムの一つがインデックスです。このブログ投稿では、データベースインデックスの概念、仕組み、およびクエリの最適化における関連性について探求します。

データベースインデックスとは？

データベースにおけるインデックスは本の索引に似ています。貴重な情報を個別にすべてのエントリを検索することなく、迅速に見つける手助けをします。

  • 定義: インデックスとは、特定のフィールドの値を保持し、対応するレコードを指すソートされたデータ構造です。
  • 目的: インデックスを作成することにより、データベースエンジンが二分探索のような効率的なアルゴリズムを使用して迅速に検索を行えるようになります。

なぜインデックスが必要なのか？

データがディスクに保存される際、それはブロックに整理されるため、アクセス操作はこれらのブロックの検索がどれだけ効率的かに大きく依存します。以下に説明します:

  • データ構造: ディスクブロックはリンクリストに似ており、データと次のブロックへのポインタを含みます。
  • 検索効率:
    • インデックスなし: ソートされていないフィールドを検索するには線形検索を用いて、平均して (N + 1) / 2 のブロックアクセスが必要です。ここで N はブロックの数です。
    • インデックスあり: ソートされたフィールドでは二分探索を行うことができ、平均ブロックアクセス数を log2 N に大幅に減少させます。

インデックスはどのように機能するか？

インデックスがどのように動作するかを理解するために、シンプルなデータベーススキーマを考えてみましょう:

サンプルデータベーススキーマ

フィールド名         データ型          ディスク上のサイズ
id (プライマリキー) Unsigned INT      4 バイト
firstName          Char(50)          50 バイト
lastName           Char(50)          50 バイト
emailAddress       Char(100)         100 バイト

例となるシナリオ

  1. ソートされていないフィールド(firstName)への線形検索:

    • 500万レコードの場合、平均検索には100万回のブロックアクセスが必要で、リソースに対して重大な負担となります。

  2. ソートされたフィールド(id)への二分検索:

    • この場合、約20回のブロックアクセスのみで済み、インデックス作成による効率性が示されます。

クエリパフォーマンスへのインデックスの影響

特定のフィールドのためにインデックスが作成されると、新しい構造はフィールド値と元のレコードへのポインタで構成されます:

firstNameのインデックススキーマ

フィールド名         データ型          ディスク上のサイズ
firstName          Char(50)          50 バイト
(レコードポインタ)  特殊               4 バイト
  • つまり、探すべきレコードが減少します:
    • インデックス検索は、インデックスなしでの100万回に対して約20回のブロックアクセスのみで済みます。

インデックスはいつ使用すべきか？

インデックスは検索速度を改善しますが、追加のスペースを必要とし、挿入や削除操作に影響を与える可能性があります。以下の主要な考慮事項を確認してください:

  • ディスクスペース: インデックスを作成すると、使用される合計スペースが有意に増加することを留意してください。
  • フィールドのカーディナリティ: フィールド値の高いカーディナリティ（ユニークさ）はインデックスの効果を高めます。カーディナリティが低いフィールドでは、パフォーマンス向上が追加のリソース使用を正当化しない可能性があります。
  • 過剰インデクシングを避ける: インデックスが多すぎると、過剰なディスク使用につながり、書き込み操作を遅くする可能性があります。

結論

データベースインデックスは、大規模データセットを効率的に管理するための不可欠な要素です。インデクシング戦略を慎重に適用することにより、検索性能を大幅に向上させることができ、関与するトレードオフを理解しながら行うことができます。

これらの原則を理解することで、データベース管理者や開発者は、インデクシングの真の力を活用してデータ取得ニーズを満たすために、データベースを効果的に最適化できます。