Индекс бд: 14 вопросов об индексах в SQL Server, которые вы стеснялись задать / Хабр

индексы, понятие транзакции, уровни изоляции на простых примерах

Данная статья является переводом. Ссылка на оригинал.

Часто бывает неожиданным, как мало мы знаем о том, как работают базы данных, учитывая, что они хранят почти все состояния наших приложений. Тем не менее они являются фундаментом успеха большинства систем. Итак, сегодня я объясню две наиболее важные темы при работе с индексами и транзакциями РСУБД.

Не вдаваясь в подробности особенностей базы данных, я расскажу все, что вы должны понимать об индексах РСУБД. Я кратко коснусь транзакций и уровней изоляции и того, как они могут повлиять на ваше мнение о конкретных транзакциях.

Что нужно знать о базах данных

Что такое РСУБД?

Реляционная база данных – это цифровая база данных, основанная на модели реляционных данных, предложенной Э.Ф. Коддом в 1970 году. Для обслуживания реляционных баз данных используется система управления реляционными базами данных (СУБД). Многие системы реляционных баз данных имеют возможность использовать SQL (Язык структурированных запросов) для запроса и сопровождения базы данных. Примерами могут служить MySQL и PostgreSQL.

Что такое индекс?

Индексы — это структура данных, которая помогает сократить время поиска запрошенных данных. Индексы достигают этого за счет дополнительных затрат на хранение, память и поддержание их в актуальном состоянии (более медленная запись), что позволяет нам пропустить утомительную проверку каждой строки таблицы.

Подобно указателю в конце учебника он помогает вам попасть на нужную страницу. Я не большой поклонник аналогии с книгой, так как сравнение быстро перестает быть корректным, когда мы углубляемся в индексы базы данных, но тем не менее аналогия позволяет отлично понять тему.

Зачем нужны индексы?

Небольшие объемы данных поддаются управлению (подумайте о списке посещаемости для небольшого класса), но когда они становятся больше (подумайте о реестре рождений для большого города), они становятся менее управляемыми. Все, что раньше было быстрым, становится медленным, слишком медленным.

Подумайте, как изменилась бы ваша стратегия, если бы вам пришлось искать что-то на одной странице, а не на тысяче страниц имен. Нет, серьезно, остановитесь на секунду и подумайте.

По мере роста, системы собирают и хранят больше данных, что в конечном итоге приводит к описанной выше проблеме.

Нам нужны индексы, чтобы помочь получить как можно быстрее релевантные данные, которые нам нужны.

Как работают индексы?

Производительность чтения (Read performance) увеличивается по мере индексации данных, но это происходит за счет производительности записи (write performance), поскольку вам необходимо поддерживать индекс в актуальном состоянии

Таким образом, ответ на вопрос, который часто задается выше, заключается в том, чтобы логически хранить эти данные в зависимости от того, как вы будете их искать. Это означает, что если вы хотите искать в списке по имени, вы должны отсортировать список по имени. Есть несколько проблем с этой стратегией. Я озвучу их в виде вопросов для читателей:

1. Что делать, если вы хотите искать данные несколькими способами?
2. Как бы вы справились с добавлением новых данных в список? Данный способ быстрый?
3. Что бы вы сделали с обновлениями?
4. Что такое O-нотация в этих задачах?

Есть о чем подумать. Независимо от вашей первоначальной стратегии, нам определенно нужен способ поддерживать порядок, чтобы мы могли быстро получать релевантные неупорядоченные данные (подробнее об этом позже).

Возьмем пример ниже.

Небольшая таблица, которая легко считывается с диска.

+─────+─────────+──────────────+
| id  | name    | city         |
+─────+─────────+──────────────+
| 1   | Mahdi   | Ottawa       |
| 2   | Elon    | Mars         |
| 3   | Jeff    | Orbit        |
| 4   | Klay    | Oakland      |
| 4   | Klay    | Oakland      |
| 5   | Lebron  | Los Angeles  |
+─────+─────────+──────────────+
    

Базовые данные распределяются по хранилищу беспорядочно и распределяются явно случайным образом. В настоящее время большинство производственных серверов поставляются с твердотельными накопителями, но в некоторых случаях вам понадобятся вращающиеся диски (жесткие диски), но, честно говоря, их становится все меньше и меньше, поскольку цены на твердотельные накопители значительно снижаются.

Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека программиста»

Интересно, перейти к каналу

SSD vs. HDD

Основное различие между твердотельным накопителем (SSD) и жестким диском (HDD) заключается в том, как данные хранятся и как к ним осуществляется доступ. Жесткие диски используют механические вращающиеся диски и движущуюся головку чтения/записи для доступа к данным (задержка), в то время как твердотельные накопители используют гораздо более быстрые чипы памяти, особенно при чтении большого количества небольших файлов. Поэтому, если цена не является проблемой, твердотельные накопители — лучший вариант, тем более что современные твердотельные накопители почти так же надежны, как и жесткие диски.

Теперь чтение этого небольшого объема данных в памяти выполняется довольно быстро и относительно легко сканируется. Что, если данные, которые мы ищем, не могут быть полностью кэшированы в памяти? или время чтения всех данных с диска занимает слишком много времени?

Большая таблица, которая не помещается полностью в память и разбросана по диску.

+──────────+─────────+───────────────────+
| id | name | city |
+──────────+─────────+───────────────────+
| 1        | Mahdi   | Ottawa            |
| 2        | Elon    | Mars              |
| 3        | Jeff    | Orbit             |
| 4        | Klay    | Oakland           |
| 5        | Lebron  | Los Angeles       |
| ...      | ...     | ...               |
| 1000000  | Steph   | San Francisco     |
| 1001000  | Linus   | Portland          |
+───────+─────────+──────────────────────+

    

Итак, я видел эту проблему раньше. Вот как действует большинство разработчиков: нам нужен словарь (хеш-мэп) и способ добраться до конкретной строки, которую мы ищем, без необходимости сканировать медленный диск, считывая тонны блоков, чтобы увидеть, есть ли нужные нам данные.

Это так называемые листовые узлы индекса, которым дается определенный столбец для индексации и которые могут хранить расположение соответствующих строк.

Эти конечные узлы индекса представляют собой сопоставление между индексированным столбцом и тем местом, где на диске находится соответствующая строка. Это дает нам быстрый способ добраться до определенной строки, если вы ссылаетесь на нее по индексированному столбцу. Сканирование индекса может быть намного быстрее, так как это компактное представление (меньше байтов) столбца, по которому вы ищете. Это экономит ваше время на чтение множества блоков в поисках запрошенных данных и гораздо удобнее кэшируется, что еще больше ускоряет весь процесс.

Масштаб данных часто работает против вас, и сбалансированные деревья — первый инструмент в вашем арсенале против него.

Листовые узлы этих индексов имеют одинаковый размер, и мы пытаемся сохранить как можно больше таких конечных узлов в каждом блоке. Поскольку эта структура требует сортировки (логически, а не физически на диске), нам нужно решить проблему быстрого добавления и удаления данных. Старый добрый связанный список управляет этим точнее, чем двусвязный список.

Блоки

В вычислительной технике блоки представляют собой группу байтов, которые обычно содержат фиксированное количество записей, которые ограничены общей длиной (длиной блока). Таким образом, если бы мы рассчитали количество байт, которое потребуется для хранения строки, деленное на длину блока, результат показал бы нам, сколько строк можно прочитать из определенного блока.

На очень низком уровне вы можете использовать это, чтобы рассуждать о том, насколько производительными могут быть ваши системы. Quick Maths™ может быть очень эффективным при планировании производственных мощностей.

Преимуществ здесь в два раза больше: это позволяет нам читать конечные узлы индекса как вперед, так и назад, и быстро перестраивать структуру индекса, когда мы удаляем или добавляем новые строки, поскольку мы просто модифицируем указатели — короче, мощная штука.

Связанный список

Связанный список – это линейный набор элементов данных, порядок которых не определяется их физическим размещением в памяти. Вместо этого каждый фрагмент указывает на следующий. Это структура данных, состоящая из набора узлов, представляющих последовательность вместе. В своей самой простой форме каждый узел содержит данные и ссылку на следующий узел в ряду.

Поскольку эти конечные узлы физически не расположены на диске по порядку (помните, что указатели поддерживают сортировку в двусвязном списке), нам нужен способ добраться до нужных конечных узлов индекса.

Сбалансированные деревья (B-Tree)

Структурное отличие BTree от B+Tree

Таким образом, вы можете задаться вопросом, где вы сделали серьезную ошибку, читая о B-деревьях, которые вы ненавидели со школы. Я понимаю, что эти вещи скучны, но они высокоэффективны и заслуживают вашего внимания.

B+Tree позволяет нам построить древовидную структуру, в которой каждый промежуточный узел указывает на наивысшее значение узла соответствующих конечных узлов. Это дает нам четкий путь для поиска конечного узла индекса, который будет указывать на необходимые данные.

Эта структура строится снизу вверх так, что промежуточный узел покрывает все конечные узлы, пока мы не достигнем корневого узла наверху. Эта древовидная структура получила название «сбалансированная», потому что глубина одинакова по всему дереву.

B-Tree vs. B+Tree

Основное отличие, которое демонстрируют деревья B+, заключается в том, что промежуточные узлы не хранят на них никаких данных. Вместо этого, все ссылки на данные связаны с конечными узлами, что позволяет улучшить кэширование древовидной структуры.

Во-вторых, конечные узлы связаны, поэтому, если вам нужно выполнить сканирование индекса, вы можете выполнить один линейный проход, а не обходить все дерево вверх и вниз и загружать больше индексных данных с диска.

Как B+Tree используются в РСУБД

Логарифмическая масштабируемость

Я хочу сделать здесь небольшое отступление, чтобы показать всю мощь этой структуры. Конечно, большинство разработчиков знают об экспоненциальном росте данных и, в идеале, об оценках вашей компании. Но к сожалению, масштаб данных часто работает против вас, и сбалансированные деревья — первый инструмент в вашем арсенале.

В зависимости от количества элементов, на которые могут ссылаться промежуточные узлы (M), плюс общая глубина дерева (N), мы можем ссылаться M на N объектов.

Вот таблица, иллюстрирующая концепцию со значением M, равным 5.

Так как количество конечных узлов индекса увеличивается экспоненциально, высота дерева растет невероятно медленно (логарифмически) относительно количества конечных узлов индекса. Это в сочетании со сбалансированной высотой дерева позволяет почти мгновенно идентифицировать соответствующие конечные узлы индекса, которые указывают на фактические данные на диске.

Разве это не потрясающе!

Что такое транзакция?

Транзакция – это группа последовательных операций, которая представляет собой логическую единицу работы с данными. Поэтому операция должна либо произойти в полной мере, либо не произойти вовсе. Я бы сказал, что большинству систем не нужно управлять транзакциями вручную, но бывают ситуации, когда повышенная гибкость играет важную роль в достижении желаемого эффекта. Транзакции в основном касаются I в ACID – Isolation (изолированности).

Что такое ACID?

В информатике ACID (атомарность, согласованность, изолированность, надежность) – это набор свойств транзакций базы данных, предназначенных для обеспечения достоверности данных, несмотря на ошибки, сбои питания и другие сбои.

1. Атомарность предотвращает частичное обновление базы данных, что может вызвать более серьезные проблемы, чем полное исключение всей серии.
2. Согласованность гарантирует, что транзакция может перемещать базу данных из одного допустимого состояния в другое. Это позволяет соответствовать всем определенным правилам базы данных, а также предотвращать сбои в результате некорректных транзакций.
3. Изолированность определяет, как конкретное действие отображается другим пользователям системы.
4. Надежность – это свойство, которое гарантирует, что транзакции, которые были совершены, будут сохраняться постоянно.

Эти свойства, как правило, хорошо понятны, но их определения могут не совпадать от системы к системе в зависимости от системы базы данных. Поэтому обязательно ознакомьтесь с каждым из них для вашей производственной базы данных.

Это может быть сделано автоматически, чтобы вы даже не знали, что они совершаются, или вы можете создать их вручную следующим образом:

Как создать ручную транзакцию

-- Manual transaction with commit. 
BEGIN;
SELECT * FROM people WHERE id =1;
COMMIT or ROLLBACK;
    

Мы сосредоточимся на времени между BEGIN и COMMIT или ROLLBACK и на том, что происходит с различными другими транзакциями, воздействующими на те же данные.

COMMIT/ROLLBACK

Все транзакции, выполняемые вручную, заканчиваются либо успешным COMMIT, либо ROLLBACK.

1. COMMIT сохраняет изменения (надежность), внесенные текущей транзакцией.
2. ROLLBACK отменяет изменения, внесенные текущей транзакцией.

Для случая, когда вы не управляете транзакциями вручную, если все запросы в транзакции завершены успешно, они фиксируются (COMMIT). Если происходит какой-либо сбой, изменения во время этой транзакции откатываются (ROLLBACK), чтобы обеспечить атомарность всего действия.

О феноменах

В этих изоляциях могут возникать некоторые феномены чтения, и их понимание важно для отладки ваших систем и поиска несоответствий, которые ваша система может допустить.

Неповторяемые чтения

Пример неповторяемого чтения

Как показано на изображении выше, неповторяемые чтения происходят, если вы не можете получить согласованное представление данных между двумя последовательными чтениями во время транзакции. В определенных режимах возможна одновременная модификация базы данных, и могут быть сценарии, в которых значение, которое вы только что прочитали, может быть изменено, что приведет к неповторяемому чтению.

«Грязные» чтения

Пример «грязного» чтения

Точно так же «грязное» чтение происходит, когда вы выполняете чтение, а другая транзакция обновляет ту же строку, но не фиксирует работу, вы выполняете другое чтение и можете получить доступ к незафиксированному («грязному») значению, которое не является устойчивым изменением состояния и несовместимо с состоянием базы данных.

Фантомное чтение

Пример фантомного чтения

Фантомные чтения — это еще один феномен чтения фиксированных данных (committed read), который чаще всего возникает, когда вы имеете дело с агрегатами. Например, вы запрашиваете количество клиентов в конкретной транзакции. Между двумя последующими чтениями другой клиент регистрируется или удаляет свою учетную запись (committed), в результате чего вы получаете два разных значения, если ваша база данных не поддерживает блокировки диапазона для этих транзакций.

Range Locks (блокировки диапазона) лучше всего описывать, иллюстрируя все возможные уровни блокировки:

1. Сериализованный доступ к базе данных — заставляет базу данных выполнять запросы один за другим — ужасный параллелизм, однако высочайший уровень согласованности.
2. Блокировка таблицы — блокировка таблицы для вашей транзакции с немного лучшим параллелизмом, но одновременная запись в таблицу по-прежнему замедляется.
3. Блокировка строк — блокирует строку, над которой вы работаете, даже лучше, чем при блокировкe таблиц, но если эта строка нужна нескольким транзакциям, им придется подождать.

Блокировки диапазона находятся между двумя последними уровнями блокировок. Они блокируют диапазон значений, захваченных транзакцией, и не позволяют вставлять или обновлять в пределах диапазона, захваченного транзакцией.

4 уровня изоляции

4 уровня изоляции для SQL Standard

Стандарт SQL определяет 4 стандартных уровня изоляции, которые могут и должны быть настроены глобально (могут произойти неприятные вещи, если мы не отнесемся внимательно к уровням изоляции).

REPEATABLE READ (Повторяемое чтение)

Начнем с REPEATABLE READ. Здесь относительно просто понять и установить таблицу для остальных уровней изоляции. Этот уровень изоляции обеспечивает согласованное чтение в рамках транзакции, установленной первым чтением. Эта изоляция поддерживается несколькими способами. Некоторые из них влияют на общую производительность системы, другие нет, но это выходит за рамки этого поста.

Как только мы делаем наше первое чтение (см. рисунок выше.), это представление блокируется на время транзакции, поэтому все, что происходит вне контекста этой транзакции, не имеет значения — committed или нет.

Этот уровень изоляции защищает нас от нескольких известных проблем с изоляцией, в основном от неповторяющихся и грязных чтений. У него есть небольшая несогласованность данных, хотя он привязан к конкретному представлению базы данных. Здесь выгодно сохранять краткосрочные транзакции.

SERIALIZABLE (Упорядочиваемость)

Этот режим работы может быть наиболее строгим и последовательным, поскольку он позволяет выполнять только один запрос за раз.

Все типы феномена чтения больше невозможны, поскольку база данных выполняет запросы один за другим, переходя из одного стабильного состояния в другое. Здесь больше нюансов, но зато все происходит более-менее точно.

Важно отметить, что в этом режиме должен быть некоторый механизм повторных попыток, поскольку запросы могут завершаться ошибкой из-за проблем с параллелизмом.

Более новые распределенные базы данных используют преимущества этого уровня изоляции для обеспечения согласованности. CockroachDB — пример такой базы данных.

READ COMMITTED (Чтение фиксированных данных)

Этот режим изоляции отличается от REPEATABLE READ тем, что каждое чтение создает свой собственный непротиворечивый (зафиксированный) моментальный снимок времени. В результате этот режим изоляции подвержен фантомным чтениям, если мы выполняем несколько операций чтения в рамках одной и той же транзакции.

READ UNCOMMITTED (Чтение незафиксированных данных)

В качестве альтернативы уровень изоляции READ UNCOMMITTED не поддерживает блокировку транзакций и может видеть незафиксированные данные по мере их возникновения, что приводит к «грязным» чтениям. В общем, действительно ночной кошмар для некоторых систем.

***

Материалы по теме

• 🗄️ ✔️ 10 лучших практик написания SQL-запросов
• 📜 Основные SQL-команды и запросы с примерами, которые должен знать каждый разработчик
• 🐘 Руководство по SQL для начинающих. Часть 1: создание базы данных, таблиц и установка связей между таблицами

ВЛИЯНИЕ ИНДЕКСОВ НА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ 1С:ПРЕДПРИЯТИЕ 8 | Gilev.ru

— Ну у вас и запросы! — сказала база данных и повисла…

Краткий ответ на  вопрос заголовка заключается в том, что это позволит выполнять запросы быстро и уменьшать негативное влияние блокировок на производительность в многопользовательском режиме.

Подобно содержанию в книге, индекс в базе данных позволяет быстро искать конкретные сведения в таблице.

Сначала поговорим про индексы в MS SQL Server.
Индексы представляют собой структуру, позволяющую выполнять ускоренный доступ к строкам таблицы на основе значений одного или более ее столбцов.
Индекс содержит ключи, построенные из одного или нескольких столбцов таблицы или представления, и указатели, которые сопоставляются с местом хранения заданных данных.
Индексы сокращают объем данных, которые необходимо считать, чтобы возвратить результирующий набор.

Хотя индекс и связан с конкретным столбцом (или столбцами) таблицы, все же он является самостоятельным объектом базы данных.

Просто объекта «Индекс» в платформе 1С:Предприятие 8 нет.

Индексы таблиц в базе данных 1С:Предприятие создаются неявным образом при создании объектов конфигурации, а также при тех или иных настройках объектов конфигурации.

• Неявным образом индексы создаются с учетом типов полей ключа данных — набора полей, однозначно определяющих данные. Для объектных типов данных (Справочник, Документ, ПланСчетов и др.) — это «Ссылка»; для регистров, подчиненных регистратору (РегистрНакопления, РегистрБухгалтерии, РегистрСведений, подчиненный регистратору и др.) — «Регистратор»; для регистров сведений, неподчиненных регистратору — поля, соответствующие изменениям, входящим в основной отбор регистра; для констант — идентификатор объекта метаданных Константы.
• индексируются данные в «соответствии»

Явным способом включением свойства «Индексировать» реквизитов и измерений с значение «Индексировать» и «Индексировать с доп. Упорядочиванием». Вариант ««Индексировать с доп. Упорядочиванием»» включает обычно колонку «код» или «наименование» в индекс.

Еще одним явным способом можно считать добавление объекта метаданных в объект метаданных «критерий отбора».

Можно указать индекс для таблицы значений и в запросах для временных таблиц.

ВЫБРАТЬ
Код,
Наименование
ПОМЕСТИТЬ ВременнаяТаблица
ИЗ Справочник. Номенклатура
ИНДЕКСИРОВАТЬ ПО Код

В любом случае, надо понимать, что говоря об индексах, мы фактически подразумеваем индексы СУБД, которая используется для 1С:Предприятие. Исключению составляют объекты типа Таблица значений, когда индексы находятся в RAM (оперативной памяти).

Физическая сущность индексов в MS SQL Server.

Физически данные хранятся на 8Кб страницах. Сразу после создания, пока таблица не имеет индексов, таблица выглядит как куча (heap) данных. Записи не имеют определенного порядка хранения.
Когда вы хотите получить доступ к данным, SQL Server будет производить сканирование таблицы (table scan). SQL Server сканирует всю таблицу, что бы найти искомые записи.
Отсюда становятся понятными базовые функции индексов:
— увеличение скорости доступа к данным,
— поддержка уникальности данных.

Несмотря на достоинства, индексы так же имеют и ряд недостатков. Первый из них – индексы занимают дополнительное место на диске и в оперативной памяти. Каждый раз когда вы создаете индекс, вы сохраняете ключи в порядке убывания или возрастания, которые могут иметь многоуровневую структуру. И чем больше/длиннее ключ, тем больше размер индекса. Второй недостаток – замедляются операции вставки, обновления и удаления записей.
В среде MS SQL Server реализовано несколько типов индексов:

• некластерные индексы;
• кластерные (или кластеризованные) индексы;
• уникальные индексы;
• индексы с включенными столбцами
• индексированные представления
• полнотекстовый
• XML

Некластерный индекс

Некластерные индексы – не перестраивают физическую структуру таблицы, а лишь организуют ссылки на соответствующие строки.
Для идентификации нужной строки в таблице некластерный индекс организует специальные указатели, включающие в себя:

• информацию об идентификационном номере файла, в котором хранится строка;
• идентификационный номер страницы соответствующих данных;
• номер искомой строки на соответствующей странице;
• содержимое столбца.

Некластерных индексов может быть несколько для одной таблицы.

Некластеризованный индекс по таблице, не имеющей кластеризованного индекса

Некластеризованный индекс по таблице, имеющей кластеризованный индекс

Кластерный (кластеризованный) индекс

Принципиальным отличием кластерного индекса от индексов других типов является то, что при его определении в таблице физическое расположение данных перестраивается в соответствии со структурой индекса. Логическая структура таблицы в этом случае представляет собой скорее словарь, чем индекс. Данные в словаре физически упорядочены, например по алфавиту.
Кластерные индексы могут дать существенное увеличение производительности поиска данных даже по сравнению с обычными индексами. Увеличение производительности особенно заметно при работе с последовательными данными. Если в таблице определен некластерный индекс, то сервер должен сначала обратиться к индексу, а затем найти нужную строку в таблице. При использовании кластерных индексов следующая порция данных располагается сразу после найденных ранее данных. Благодаря этому отпадают лишние операции, связанные с обращением к индексу и новым поиском нужной строки в таблице.
Естественно, в таблице может быть определен только один кластерный индекс. Кластерный индекс может включать несколько столбцов.
Необходимо избегать создания кластерного индекса для часто изменяемых столбцов, поскольку сервер должен будет выполнять физическое перемещение всех данных в таблице, чтобы они находились в упорядоченном состоянии, как того требует кластерный индекс. Для интенсивно изменяемых столбцов лучше подходит некластерный индекс.
При создании в таблице первичного ключа (PRIMARY KEY) сервер автоматически создает для него кластерный индекс, если его не существовало ранее или если при определении ключа не был явно указан другой тип индекса.
Когда же в таблице определен еще и некластерный индекс, то его указатель ссылается не на физическое положение строки в базе данных, а на соответствующий элемент кластерного индекса, описывающего эту строку, что позволяет не перестраивать структуру некластерных индексов всякий раз, когда кластерный индекс меняет физический порядок строк в таблице.

Уникальный индекс

Уникальность значений в индексируемом столбце гарантируют уникальные индексы. При их наличии сервер не разрешит вставить новое или изменить существующее значение таким образом, чтобы в результате этой операции в столбце появились два одинаковых значения.
Уникальный индекс является своеобразной надстройкой и может быть реализован как для кластерного, так и для некластерного индекса. В одной таблице может существовать один уникальный кластерный и множество уникальных некластерных индексов.
Уникальные индексы следует определять только тогда, когда это действительно необходимо. Для обеспечения целостности данных в столбце можно определить ограничение целостности UNIQUE или PRIMARY KEY, а не прибегать к уникальным индексам. Их использование только для обеспечения целостности данных является неоправданной тратой пространства в базе данных. Кроме того, на их поддержание тратится и процессорное время.

1С:Предприятие 8 активно использует кластерные уникальные индексы. Это означает, что можно получить ошибку не уникального индекса.

Если не уникальность заключается в датах с нулевыми значениями, то проблема решается созданием базы с параметром смещения равным 2000.
«Рыба» скрипта для определения не уникальных записей:
SELECT COUNT(*) Counter, <перечисление всех полей соответствующего индекса> from <имя таблицы>
GROUP BY <перечисление всех полей соответствующего индекса>
HAVING Counter > 1

Понятие первичного и внешнего ключа

Первичный ключ (primary key) – это набор столбцов таблицы, значения которых уникально определяют строку.

Внешний ключ (foreign key) . Внешним ключом называется поле таблицы, предназначенное для хранения значения первичного ключа другой таблицы с целью организации связи между этими таблицами. Внешний ключ в таблице может ссылаться и на саму эту таблицу. Такие внешние ключи, в основном, используются для хранения древовидной структуры данных в реляционной таблице. СУБД поддерживают автоматический контроль ссылочной целостности на внешних ключах.
1С не использует внешние ключи. Ссылочная целостность обеспечивается логикой приложения.

Ограничения индексов

Индекс может быть создан на основании нескольких полей. В этом случае существует ограничение – длина ключа индекса не должна превышать 900 байтов и не более 16 ключевых столбцов. На практике это означает что при создании индекса, включающего более 16 полей, индекс усекается. Это может оказать влияние на производительность при количестве субконто составного типа более 4х.

В актуальных релизах платформы выполнена оптимизация данного случая и используется хэш по ключу  полей, но это медленней «полноценных» индексов.

Статистика индексов

Microsoft SQL Server  собирает статистику по индексам и полям данных, хранимых в базе. Эта статистика используется оптимизатором запроса SQL Server при выборе оптимального плана исполнения запросов на выборку или обновление данных.

При создании индекса оптимизатор запросов автоматически сохраняет данные статистики о проиндексированых столбцах.

Просмотр статистики — sp_helpstats.

Фрагментация индексов

Чрезмерная фрагментация создает проблемы для больших операций ввода-вывода. Фрагментация не должна превышать 25%. От снижения фрагментации индексов могут выиграть операции сканирования больших диапазонов данных. Для этого рекомендуется выполнять периодическую дефрагментацию индексов. Обратите внимание, что при дефрагментации индексов (по умолчанию) автоматически обновляется статистика.
Смотреть степень фрагментированности индексов можно штатными средствами СУБД или в разрезе объектов метаданных можно например с помощью бесплатного онлайн-сервиса http://www.gilev.ru/sqlsize/

Оптимизация размещения индексов

При объеме таблиц не позволяющем им «разместиться» в оперативной памяти сервера, на первое место выходит скорость дисковой подсистемы (I/O). И здесь можно обратить внимание возможность размещать индексы в отдельных файлах расположенных на разных жестких дисках.

Подробное описание действий http://technet.microsoft.com/ru-ru/library/ms175905.aspx
Использование индекса из другой файловой группы повышает производительность некластерных индексов в связи с параллельностью выполнения процессов ввода/вывода и работы с самим индексом.
Для определения размеров можно использовать выше упомянутую обработку.

Влияние индексов на блокировки

Отсутствие необходимого индекса для запроса означает перебор всех записей таблицы, что в свою очередь приводит к избыточным блокировкам, т.е. блокируются лишние записи. Кроме того, чем дольше выполняется запрос из-за отсутствующих индексов, тем больше время удержания блокировок.
Другая причина блокировок  — малое количество записей в таблицах. В связи с этим SQL Server, при выборе плана выполнения запроса, не использует индексы, а обходит всю таблицу(Table Scan), блокируя целиком. Для того, чтобы избежать подобных блокировок, необходимо увеличить количество записей в таблицах до 1500-2000. В этом случае сканирование таблицы становится долее дорогостоящей операцией и SQL Server начинает использовать индексы. Конечно это можно сделать не всегда, ряд справочников как «Организации», «Склады», «Подразделения» и т.п. обычно имеют мало записей. В этих случаях индексирование не будет улучшать работу.

Эффективность индексов

Мы уже отметили в заголовке статьи, что нас интересуют влияние индексов на быстродействие запросов. Итак, индексы наиболее подходят для задач следующего типа:

• Запросы, которые указывают «узкие» критерии поиска. Такие запросы должны считывать лишь небольшое число строк, отвечающих определенным критериям.
• Запросы, которые указывают диапазон значений. Эти запросы также должны считывать небольшое количество строк.
• Поиск, который используется в операциях связывания.  Колонки, которые часто используются как ключи связывания, прекрасно подходят для индексов.
• Поиск, при котором данные считываются в определенном порядке. Если результирующий набор данных должен быть отсортирован в порядке кластеризованного индекса, то сортировка не нужна, поскольку результирующий набор данных уже заранее отсортирован. Например, если кластеризованный индекс создан по колонкам lastname (фамилия), firstname (имя), а для приложения требуется сортировка по фамилии и затем по имени, то здесь нет необходимости добавлять инструкцию ORDER BY.

Правда при всей полезности индексов, есть одно очень важное НО – индекс должен быть «эффективно используемым» и должен позволять  находить данные с использованием меньшего числа операций ввода-вывода и объема системных ресурсов. И наоборот, неиспользуемые (редко используемые) индексы скорее ухудшают скорость записи данных (поскольку каждая операция, изменяющая данные, должна также обновлять страницы индексов) и создают избыточный объем базы.

Покрывающим (для данного запроса), называется индекс в котором есть все необходимые поля для этого запроса. Например, если индекс создан по колонкам a, b и c, а оператор SELECT запрашивает данные только из этих колонок, то требуется доступ только к индексу.

Для того, что бы определить эффективность индекса, мы можем приблизительно оценить с помощью бесплатного онлайн-сервиса http://www.gilev.ru/querytj/ показывающий «план исполнения запроса» и используемые индексы.

Типы индексов, виды индексов, или какие вообще бывают индексы? — Токарчук Андрей

MySQL, Веб-разработка

После прочтения многочисленной литературы по СУБД, некоторого опыта работы с MongoDB и листанию статей по базам данных у меня созрело желание сделать cheatsheet по индексам применительно к БД. А индексирование – достаточно интересный раздел теории баз данных, а главное – нужный в практике. Вообще-то говоря, золотое правило индексирования – иметь индекс под каждый запрос.

По порядку сортировки

• Упорядоченные  – индексы, в которых элементы поля(столбца) упорядочены.
• Возрастающие
• Убывающие
• Неупорядоченные – индексы, в которых элементы неупорядочены.

По источнику данных

• Индексы по представлению (view).
• Индексы по выражениям – например в PostgreSQL.

По воздействию на источник данных

• Некластерный индекс – наиболее типичные представители семейства индексов. В отличие от кластерных, они не перестраивают физическую структуру таблицы, а лишь организуют ссылки на соответствующие строки. Для идентификации нужной строки в таблице некластерный индекс организует специальные указатели, включающие в себя: информацию об идентификационном номере файла, в котором хранится строка; идентификационный номер страницы соответствующих данных; номер искомой строки на соответствующей странице; содержимое столбца.
• Кластерный индекс – Принципиальным отличием кластерного индекса от индексов других типов является то, что при его определении в таблице физическое расположение данных перестраивается в соответствии со структурой индекса. Логическая структура таблицы в этом случае представляет собой скорее словарь, чем индекс. Данные в словаре физически упорядочены, например по алфавиту. Кластерные индексы могут дать существенное увеличение производительности поиска данных даже по сравнению с обычными индексами. Увеличение производительности особенно заметно при работе с последовательными данными.

По структуре

• B*-деревья
  
• B+-деревья
  
• B-деревья
• Хеши.

По количественному составу

• Простой индекс (индекс с одним ключом) – строится по одному полю.
  Составной (многоключевой, композитный) индекс – строится по нескольким полям. Важен порядок следования полей (например в MongoDB).
  Индекс с включенными столбцами – Некластеризованный индекс, дополнительно содержащий кроме ключевых столбцов еще и неключевые.
• Главный индекс (индекс по первичному ключу) – это тот индексный ключ, под управлением которого в данный момент находится таблица. Таблица не может быть отсортирована по нескольким индексным ключам одновременно. Хотя, если одна и та же таблица открыта одновременно в нескольких рабочих областях, то у каждой копии таблицы может быть назначен свой главный индекс.

По характеристике содержимого

• Уникальный индекс – состоит из множества уникальных значений поля.
  Плотный индекс (NoSQL) – индекс, при котором, каждом документе в индексируемой коллекции соответствует запись в индексе, даже если в документе нет индексируемого поля.
• Разреженный индекс (NoSQL) – тот, в котором представлены только те документы, для которых индексируемый ключ имеет какое-то определённое значение (существует).
• Пространственный индекс – оптимизирован для описания географического местоположения. Представляет из себя многоключевой индекс состоящий из широты и долготы.
• Составной пространственный индекс – индекс, включающий в себя кроме широты и долготы ещё какие-либо мета-данные (например теги). Но географические координаты должны стоять на первом месте.
• Полнотекстовый (инвертированный) индекс – словарь, в котором перечислены все слова и указано, в каких местах они встречаются. При наличии такого индекса достаточно осуществить поиск нужных слов в нём и тогда сразу же будет получен список документов, в которых они встречаются.
• Хэш-индексы – предполагают хранение не самих значений, а их хэшей, благодаря чему уменьшается размер(а, соответственно, и увеличивается скорость их обработки) индексов из больших полей. Таким образом, при запросах с использованием HASH-индексов, сравниваться будут не искомое со значения поля, а хэш от искомого значения с хэшами полей.
  Из-за нелинейнойсти хэш-функций данный индекс нельзя сортировать по значению, что приводит к невозможности использования в сравнениях больше/меньше и «is null». Кроме того, так как хэши не уникальны, то для совпадающих хэшей применяются методы разрешения коллизий.
• Битовый индекс (bitmap index) – метод битовых индексов заключается в создании отдельных битовых карт (последовательность 0 и 1) для каждого возможного значения столбца, где каждому биту соответствует строка с индексируемым значением, а его значение равное 1 означает, что запись, соответствующая позиции бита содержит индексируемое значение для данного столбца или свойства.
• Обратный индекс (reverse index) – это тоже B-tree индекс но с реверсированным ключом, используемый в основном для монотонно возрастающих значений(например, автоинкрементный идентификатор) в OLTP системах с целью снятия конкуренции за последний листовой блок индекса, т.к. благодаря переворачиванию значения две соседние записи индекса попадают в разные блоки индекса. Он не может использоваться для диапазонного поиска.
• Функциональный (function-based) индекс (индекс по вычисляемому полю) – индекс, ключи которого хранят результат пользовательских функций. Функциональные индексы часто строятся для полей, значения которых проходят предварительную обработку перед сравнением в команде SQL. Например, при сравнении строковых данных без учета регистра символов часто используется функция UPPER. Создание функционального индекса с функцией UPPER улучшает эффективность таких сравнений. Кроме того, функциональный индекс может помочь реализовать любой другой отсутствующий тип индексов данной СУБД(кроме, пожалуй, битового индекса, например, Hash для Oracle)
• Первичный индекс – уникальный индекс по полю первичного ключа.
• Вторичный индекс – индекс по другим полям (кроме поля первичного ключа).
• XML-индекс – вырезанное материализованное представление больших двоичных XML-объектов (BLOB) в столбце с типом данных xml.

По механизму обновления

• Полностью перестраиваемый – при добавлении элемента заново перестраивается весь индекс.
• Пополняемый (балансируемый) – при добавлении элементов индекс перестраивается частично (например одна из ветви) и периодически балансируется.

По покрытию индексируемого содержимого

• Полностью покрывающий (полный) индекс – покрывает всё содержимое индексируемого объекта.
• Частичный (partial) индекс – это индекс, построенный на части таблицы, удовлетворяющей определенному условию самого индекса. Данный индекс создан для уменьшения размера индекса.
• Инкрементный (Delta) индекс – индексируется малая часть данных(дельта), как правило, по истечении определённого времени. Используется при интенсивной записи. Например, полный индекс перестраивается раз в сутки, а дельта-индекс строится каждый час. По сути это частичный индекс по временной метке.
• Real-time индекс – особый вид delta индекса в Sphinx, характеризующийся высокой скоростью построения. Предназначен для часто-меняющихся данных.

Индексы в кластерных системах

• Глобальный индекс – индекс по всему содержимому всех shard’ов (секций).
• Сегментный индекс – глобальный индекс по полю-сегментируемому ключу (shard key). Используется для быстрого определения сегмента(shard’а), на котором хранятся данные в процессе маршрутизации запроса в кластере БД.
• Локальный индекс –  индекс по содержимому только одного shard’а.

Если есть неточности, коррективы – пишите в комменты. Надеюсь кому-то будет полезным эта “шпаргалка”.

Ссылки

http://ru.wikipedia.org/wiki/Индекс_(базы_данных)
http://habrahabr. ru/post/102785/
http://www.sql.ru/articles/mssql/03013101indexes.shtml#16_3
http://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/ms175049(v=sql.90).aspx

Как IB Database создает индексы и управляет ими?

На вопросы отвечает Ann Harrison.

Перевод: Дмитрий Кузьменко.

Что происходит при операции CREATE INDEX?

Когда вы создаете новый индекс, появляются новые записи в системных таблицах RDB$INDICES и RDB$INDEX_SEGMENTS. Когда изменения подтверждаютс (commit), IB строит индекс. Большинство системных утилит создает специальные транзакции для обновления метаданных (включая создание индекса), которые подтверждаются (commit) сразу после выполнения соответствующего оператора DDL (Data Definition Language), но время подтверждения зависит от используемого интерфейса. Изменени метаданных порождают «задания», которые ассоциируются с транзакцией и выполняютс по commit.

Когда создание вашего индекса подтверждено (committed), IB читает все записи таблицы в их естественном порядке собирая пары из ключевого значени и идентификатора записи (так называемого db-key). Затем этот набор сортируется по ключевому значению и создается нижняя часть индекса, со сжатием дубликатов ключевых значений. Перед тем как завершится commit, индекс уже построен и прилинкован в список индексов на корневой странице отношений (relations). Для нескольких тысяч записей процесс происходит очень быстро. Если у вас несколько миллионов записей, то это происходит дольше. Вставки и обновления записей в таблице «замрут» (как мне кажется) на время создания индекса.
 

Примечание КД. Оценить скорость создания индексов можно в статье по тестированию скорости вставки.

Версионирование записей IB усложняет задачу, поскольку некоторые записи могут иметь разные значения индексируемых полей. Код, который строит индексы, стартует специальную транзакцию, которая видит все существующие на данный момент версии записей (естественно, committed).
 

Что происходит, когда индекс деактивируется, добавляются несколько записей, и индекс активируется?

Когда вы деактивируете индекс, и транзакция, которая деактивирует его, подтвердится, индекс удаляется из списка в корневой странице и все страницы индекса возвращаются как свободное пространство. Реактивация индекса эквивалентна созданию индекса, за исключением того что запись в RDB$INDICES не создается, а обновляется.

Как я могу быть уверен что индекс соответствует данным?

Как можно быть вообще в чем-то уверенным? Один из фундаментальных принципов создания систем управления данными – синхронизация индексов и данных. Потеря ключей в индексе может быть еще хуже чем потеря данных в таблице. Тестирование индексов – один из самых серьезных тестов при выпуске новой версии РСУБД. Если вы действительно хотите, то можете написать простой тест, который читает таблицу, а затем делает поиск по индексу, чтобы убедиться, что все записи есть в индексе – разумеется, нужно помнить о возможных дубликатах значений в индексе.

Если же вопрос в том, стоит ли периодически деактивировать и активировать индексы, то ответ – нет. Если вы спрашиваете, возможна ли рассинхронизация данных и индекса при этом, ответ – нет. Перестраивание индекса упаковывает ключевые значения плотнее, делая индекс меньше по объему, но это не отражается на содержании индекса.
 

Примечание. Оценить степень упаковки индексов можно в статье «Хранение guid и размер индексов».

Как происходит индексирование многих версий записей?

Когда запись обновляется или удаляется, ее старая версия сохраняется с пометкой в виде идентификатора создавшей версию транзакции, и тут же создается новая версия (или stub удаления) с тем же идентификатором транзакции. В зависимости от активности в базе данных, и длительности транзакций, одна запись может иметь несколько версий. Каждая версия может иметь разные значени индексируемых полей. Индекс создается с ключом для КАЖДОЙ версии. Когда старые версии записей уничтожаются, так же уничтожаются и эти ключевые записи в индексе.

Так что если вы создали запись с индексируемым полем со значением А, затем изменили его на Б, затем опять поменяли на А, удаление ключевой записи в индексе для более старой версии не удалит ключевую запись для новой. Интересный аспект этой архитектуры заключается в том, что индекс часто содержит ключевых записей больше, чем записей в соответствующей таблице.
 

Примечание. О влиянии количества дубликатов или версий ключа на скорость удаления читайте статью по проблемам удаления большого количества записей.

Производится ли сборка мусора версий ключей в индексе?

Ключ всегда удаляется из индекса, если запись физически удаляется со страницы (со всеми ее версиями). Однако сжатие индекса в IB версий 4.x не производится, и со временем БД растет. Это становится проблемой если индекс построен по полю, значение которого постоянно увеличивается – например, идентификатор, создаваемый при помощи генератора (номер заказа, код клиента и т. п.). Если каждый день создается и удаляется большое количество таких записей, то индекс становится несбалансированным и его глубина увеличивается (более 3). В IB 5.0 сборка мусора для индексов объявлена среди новых возможностей.
 

Примечание. См. статью по определению глубины индекса. 

Пространственные индексы в базе геоданных—ArcMap

• Типы пространственных индексов
• Как ArcGIS поддерживает пространственные индексы
• Когда обновляется пространственный индекс?

ArcGIS применяет пространственные индексы для увеличения производительности выполнения пространственных запросов к классам объектов. Определение пространственного объекта, выбор объектов путем наведения и растягивания окна, а также перемещение и масштабирование – все это требует от ArcMap использовать пространственный индекс для поиска объектов.

При создании пустого класса пространственных объектов* или импорте данных с целью создания класса объектов в базе геоданных из ArcGIS в классе пространственных объектов создается пространственный индекс. Пространственный индекс используется при запрашивании и редактировании данных.

*Если вы создаете пустые классы объектов в IBM Db2, пространственные индексы не создаются.

Типы пространственных индексов

Пространственные индексы работают по-разному в зависимости от типа источника данных. Классы пространственных объектов в базах геоданных следующих типов используют систему сеток (гридов) в качестве пространственных индексов:

• Персональные базы геоданных
• Файловые базы геоданных
• Базы геоданных в Db2
• Базы геоданных в Oracle, если класс объектов содержит Esri ST_Geometry или поле, хранящее геометрию в бинарном формате
• Базы геоданных в Microsoft SQL Server, если класс объектов содержит поле, хранящее геометрию в бинарном формате

Классы пространственных объектов в базах геоданных следующих типов используют пространственные индексы типа R-tree:

• Базы геоданных в Oracle, если класс объектов содержит поле геометрии Oracle Spatial (SDO_Geometry)
• Базы геоданных в IBM Informix
• Базы геоданных в PostgreSQL

Классы объектов в базах геоданных SQL Server, содержащие поле хранения геометрии или географических координат, используют модифицированный пространственный индекс B-tree.

Как ArcGIS поддерживает пространственные индексы

ArcGIS автоматически производит перестроение пространственного индекса по окончании определенных операций в файловой, многопользовательской базе геоданных, базе данных рабочей группы и настольных базах геоданных для обеспечения оптимальной работы индекса. Ниже приводится описание того, как ArcGIS управляет пространственным индексом:

• При создании пустого класса объектов в мастере Новый класс объектов создается пространственный индекс для файловой базы геоданных, базы данных рабочей группы и всех многопользовательских баз геоданных, кроме баз Db2. Пространственный индекс используется при редактировании, выполнении запросов и запуске команд Загрузить данные. В многопользовательских базах геоданных в Db2 пространственный индекс создается после загрузки данных в пустой класс объектов.
• При импорте данных из персональной базы геоданных, шейп-файла или покрытия, а также при импорте CAD-данных или данных SDC в файловую, многопользовательскую или настольную базу геоданных, для нового класса пространственных объектов пространственный индекс рассчитывается автоматически.
• Пространственный индекс автоматически перестраивается при использовании команд ArcGIS Копировать и Вставить для копирования класса пространственных объектов из персональной базы геоданных в файловую, многопользовательскую, настольную базу геоданных или в базу геоданных рабочей группы. Пространственный индекс также перестраивается, если вы копируете класс пространственных объектов Oracle Spatial, PostgreSQL или Informix. Если вы скопируете класс пространственных объектов из файловой или многопользовательской базы геоданных, которые используют индекс на основе грида (Oracle binary и ST_Geometry, SQL Server binary или Db2), в другую базу геоданных, которая также использует индекс на основе грида, то индекс будет скопирован вместе с исходными данными и не будет пересчитан.
• При запуске инструмента геообработки, создающего класс объектов, инструмент создает пространственный индекс на основе объектов нового класса.
• Когда вы сохраняете изменения или используете команды Загрузить данные с классом объектов, который не содержит пространственного индекса, индекс будет создан в конце операции сохранения изменений или загрузки данных.
• Сжатые классы пространственных объектов файловых баз геоданных не используют тот же самый тип пространственного индекса, который используется несжатыми классами пространственных объектов. При сжатии класса пространственных объектов файловой базы геоданных автоматически происходит его переиндексация. Данный индекс не может быть изменен. При отмене сжатия класса пространственных объектов тот пространственный индекс, который был у сжатого ранее класса пространственных объектов, автоматически устанавливается заново.

Когда обновляется пространственный индекс?

Поскольку ArcGIS поддерживает пространственный индекс в файловых, многопользовательских, настольных базах геоданных и базах геоданных рабочей группы, то вам редко придется вручную производить пересчет индекса. Рекомендуется производить пересчет индекса вручную только после добавления большого количества объектов, которые сильно отличаются размером от тех объектов, которые уже были в классе пространственных объектов. Это относится только к добавлению объектов в сеансах редактирования. Например, если вы запускаете сеанс редактирования и вручную добавляете большое количество линейных объектов или используете загрузчик объектов для их загрузки, многие добавляемые объекты могут быть значительно длиннее или короче объектов, уже входящих в класс объектов. Для обеспечения оптимальной работы пространственного индекса при добавлении новых объектов вы должны обновить его.

При создании в ArcGIS класса пространственных объектов в персональной базе геоданных любым методом ArcGIS вычисляет пространственный индекс. Созданный для класса объектов персональной базы геоданных пространственный индекс основан на координатной системе класса объектов и всегда является оптимальным. Его изменить нельзя.

15) Индексирование в базах данных

Что такое индексирование?

INDEXING – это метод структуры данных, который позволяет вам быстро извлекать записи из файла базы данных. Индекс – это небольшая таблица, имеющая всего два столбца. Первый столбец содержит копию первичного или потенциального ключа таблицы. Его второй столбец содержит набор указателей для хранения адреса дискового блока, где хранится это конкретное значение ключа.

Индекс –

• Принимает ключ поиска в качестве ввода
• Эффективно возвращает коллекцию совпадающих записей.

Из этого руководства по индексированию СУБД вы узнаете:

• Типы индексации
• Первичная индексация
• Вторичный индекс
• Индекс кластеризации
• Что такое многоуровневый индекс?
• B-Tree Index
• Преимущества индексации
• Недостатки индексации

Типы индексации

Индексация базы данных определяется на основе ее атрибутов индексации. Два основных типа методов индексации:

• Первичная индексация
• Вторичная индексация

Первичная индексация

Первичный индекс – это упорядоченный файл с фиксированной длиной и двумя полями. Первое поле – это тот же первичный ключ, а второе поле указывает на этот конкретный блок данных. В первичном индексе всегда существует отношение один к одному между записями в таблице индекса.

Первичная индексация также делится на два типа.

• Плотный индекс
• Разреженный индекс

Плотный индекс

В плотном индексе запись создается для каждого поискового ключа, оцененного в базе данных. Это помогает быстрее выполнять поиск, но требует больше места для хранения записей индекса. В этом индексировании записи метода содержат значение ключа поиска и указывают на реальную запись на диске.

Разреженный индекс

Это индексная запись, которая отображается только для некоторых значений в файле. Разреженный индекс поможет вам решить проблемы плотного индексирования. В этом методе методики индексирования диапазон столбцов индекса хранит один и тот же адрес блока данных, и когда данные должны быть извлечены, адрес блока будет выбран.

Однако разреженный индекс хранит записи индекса только для некоторых значений ключа поиска. Ему требуется меньше места, меньше затрат на обслуживание для вставки и удаления, но он медленнее по сравнению с плотным индексом для поиска записей.

Пример разреженного индекса

Вторичный индекс

Вторичный индекс может быть создан с помощью поля, которое имеет уникальное значение для каждой записи, и это должен быть ключ-кандидат. Он также известен как некластеризованный индекс.

Этот двухуровневый метод индексации базы данных используется для уменьшения размера отображения первого уровня. Для первого уровня из-за этого выбирается большой диапазон чисел; размер отображения всегда остается небольшим.

Пример вторичной индексации

В базе данных банковского счета данные хранятся последовательно с помощью acc_no; Вы можете найти все счета в конкретном отделении банка ABC.

Здесь вы можете иметь вторичный индекс для каждого поискового ключа. Индексная запись – это точка записи в корзину, которая содержит указатели на все записи с определенным значением ключа поиска.

Индекс кластеризации

В кластеризованном индексе сами записи хранятся в индексе, а не в указателях. Иногда индекс создается для столбцов не первичного ключа, которые могут быть не уникальными для каждой записи. В такой ситуации вы можете сгруппировать два или более столбцов, чтобы получить уникальные значения и создать индекс, который называется кластеризованным индексом. Это также поможет вам быстрее идентифицировать запись.

Пример:

Давайте предположим, что компания набрала много сотрудников в различных отделах. В этом случае кластерная индексация должна быть создана для всех сотрудников, принадлежащих к одному отделу.

Он рассматривается в одном кластере, а индексные точки указывают на кластер в целом. Здесь Department _no – неуникальный ключ.

Что такое многоуровневый индекс?

Многоуровневое индексирование создается, когда первичный индекс не помещается в памяти. В этом методе индексации вы можете сократить число обращений к диску, чтобы сократить любую запись и сохранить ее на диске в виде последовательного файла, а также создать разреженную базу для этого файла.

B-Tree Index

Индекс B-дерева – это широко используемые структуры данных для индексации. Это метод многоуровневого индексного формата, который сбалансирован бинарными деревьями поиска. Все конечные узлы дерева B обозначают фактические указатели данных.

Более того, все конечные узлы связаны между собой списком ссылок, что позволяет дереву B поддерживать как произвольный, так и последовательный доступ.

• Ведущие узлы должны иметь от 2 до 4 значений.
• Каждый путь от корня до листа в основном одинаковой длины.
• Нелистовые узлы, кроме корневого, имеют от 3 до 5 дочерних узлов.
• Каждый узел, который не является корнем или листом, имеет от n / 2] до n дочерних узлов.

Преимущества индексации

Важные плюсы / преимущества индексирования:

• Это помогает сократить общее количество операций ввода-вывода, необходимых для извлечения этих данных, поэтому вам не нужно обращаться к строке в базе данных из структуры индекса.
• Предлагает более быстрый поиск и поиск данных для пользователей.
• Индексирование также помогает сократить табличное пространство, поскольку вам не нужно ссылаться на строку в таблице, поскольку нет необходимости хранить ROWID в индексе. Таким образом вы сможете уменьшить табличное пространство.
• Вы не можете сортировать данные в ведущих узлах, так как значение первичного ключа классифицирует их.

Недостатки индексации

Важными недостатками / минусами индексации являются:

• Для выполнения системы управления базами данных индексирования вам необходим первичный ключ в таблице с уникальным значением.
• Вы не можете выполнять какие-либо другие индексы для проиндексированных данных.
• Вам не разрешено разбивать организованную по индексу таблицу.
• Индексирование SQL Снижение производительности в запросах INSERT, DELETE и UPDATE.

Резюме:

• Индексирование – это небольшая таблица, состоящая из двух столбцов.
• Два основных типа методов индексации: 1) первичная индексация 2) вторичная индексация.
• Первичный индекс – это упорядоченный файл с фиксированной длиной и двумя полями.
• Первичная индексация также делится на два типа: 1) плотный индекс 2) разреженный индекс.
• В плотном индексе запись создается для каждого поискового ключа, оцененного в базе данных.
• Метод разреженной индексации помогает решить проблемы плотной индексации.
• Вторичный индекс – это метод индексации, ключ поиска которого определяет порядок, отличный от последовательного порядка файла.
• Индекс кластеризации определяется как файл данных заказа.
• Многоуровневое индексирование создается, когда первичный индекс не помещается в памяти.
• Самым большим преимуществом индексирования является то, что оно помогает вам сократить общее количество операций ввода-вывода, необходимых для извлечения этих данных.
• Самый большой недостаток для выполнения системы управления базами данных индексации, вам нужен первичный ключ в таблице с уникальным значением.

Пример использования индексов базы данных

Загрузить в формате PDF

Введение

Существует несколько способов повышения производительности операций базы данных с помощью индексов. Мы предоставляем только общие рекомендации, применимые к большинству баз данных. Обратитесь к документации поставщика вашей базы данных для получения более подробной информации.

Информацию о том, как создавать и удалять индексы, см. в документации по системе баз данных.

Индекс — это структура базы данных, которую можно использовать для повышения производительности операций с базой данных. С таблицей базы данных может быть связан один или несколько индексов.

Индекс определяется выражением поля, которое вы указываете при создании индекса. Как правило, выражением поля является одно имя поля, например EMP_ID. Например, индекс, созданный для поля EMP_ID, содержит отсортированный список значений идентификаторов сотрудников в таблице. Каждое значение в списке сопровождается ссылками на записи, содержащие это значение.

Драйвер базы данных может использовать индексы для быстрого поиска записей. Например, индекс в поле EMP_ID значительно сокращает время, затрачиваемое водителем на поиск определенного значения идентификатора сотрудника. Рассмотрим следующее предложение Where:

ГДЕ emp_id = 'E10001'

Без индекса драйвер должен выполнить поиск по всей таблице базы данных, чтобы найти записи с идентификатором сотрудника E10001. Однако, используя индекс поля EMP_ID, драйвер может быстро найти эти записи.

Индексы могут повысить производительность операторов SQL. Вы можете не заметить этого улучшения для маленьких таблиц, но оно может быть значительным для больших таблиц; однако у слишком большого количества индексов могут быть недостатки. Индексы могут снизить производительность некоторых вставок, обновлений и удалений, когда драйвер должен поддерживать индексы, а также таблицы базы данных. Кроме того, индексы занимают дополнительное место на диске.

Наверх

Повышение производительности выбора записей

Чтобы индексы повышали производительность выбора, выражение индекса должно точно соответствовать условию выбора. Например, если вы создали индекс с выражением last_name, следующий оператор Select использует этот индекс:

SELECT * FROM emp WHERE last_name = 'Smith'

Это заявление SELECT, однако, не использует индекс:

SELECT * из EMP , где Верхний (последнее_Наме) = 192020202020202020202020202020202020202020202020202020202.

Второй оператор не использует индекс, поскольку предложение Where содержит UPPER(LAST_NAME), что не соответствует индексному выражению LAST_NAME. Если вы планируете использовать функцию UPPER во всех своих операторах Select и ваша база данных поддерживает индексы для выражений, вам следует определить индекс, используя выражение UPPER(LAST_NAME).

Наверх

Индексирование нескольких полей

Если вы часто используете предложения Where, включающие более одного поля, вам может потребоваться создать индекс, содержащий несколько полей. Рассмотрим следующее предложение Where:

WHERE last_name = 'Smith' и first_name = 'Thomas' 'Thomas'

Это создает составной индекс.

Составные индексы также можно использовать для предложений Where, содержащих только первое из двух связанных полей. Индекс LAST_NAME, FIRST_NAME также улучшает производительность следующего предложения Where (даже если значение имени не указано):

last_name = 'Smith'

Рассмотрим следующее предложение Where:

WHERE 9 last_name = «Кузнец» и middle_name = 'Эдвард' и

first_name = 'Томас'

Если ваши поля индекса включают все условия предложения Where в указанном порядке, драйвер может использовать весь индекс. Однако если ваш индекс состоит из двух непоследовательных полей, скажем, LAST_NAME и FIRST_NAME, драйвер может использовать только поле LAST_NAME индекса.

Драйвер использует только один индекс при обработке предложений Where. Если у вас есть сложные предложения Where, которые включают ряд условий для разных полей и имеют индексы более чем для одного поля, драйвер выбирает индекс для использования. Драйвер пытается использовать индексы для условий, использующих знак равенства в качестве оператора отношения, а не условий, использующих другие операторы (например, больше). Предположим, у вас есть индекс для поля EMP_ID, а также для поля LAST_NAME и следующего предложения Where: 9.0003

ГДЕ emp_id >= 'E10001' И last_name = 'Smith'

Если ни одно из условий не имеет знака равенства, драйвер сначала пытается использовать индекс для условия с нижней и верхней границей, а затем пытается использовать индекс для условия с нижней или верхней границей. Драйвер всегда пытается использовать самый строгий индекс, который удовлетворяет предложению Where.

В большинстве случаев драйвер не использует индекс, если предложение Where содержит оператор сравнения ИЛИ. Например, драйвер не использует индекс для следующего предложения Where:

WHERE emp_id >= 'E10001' OR last_name = 'Smith'

0
Наверх

Выбор индексов для создания

Прежде чем создавать индексы для таблицы базы данных, подумайте, как вы будете использовать эту таблицу. Двумя наиболее распространенными операциями над таблицей являются:

• Вставка, обновление и удаление записей
• Получить записи

Если вы чаще всего вставляете, обновляете и удаляете записи, то чем меньше индексов связано с таблицей, тем выше производительность. Это связано с тем, что драйвер должен поддерживать индексы, а также таблицы базы данных, что снижает производительность операций вставки, обновления и удаления записей. Может оказаться более эффективным удалить все индексы перед изменением большого количества записей и заново создать индексы после изменений.

Если вы чаще всего извлекаете записи, вам необходимо дополнительно определить критерии для извлечения записей и создать индексы для повышения производительности этих извлечений. Предположим, у вас есть таблица базы данных сотрудников, и вы будете извлекать записи на основе имени сотрудника, отдела или даты приема на работу. Вы должны создать три индекса: один для поля DEPT, один для поля HIRE_DATE и один для поля LAST_NAME. Или, возможно, для поиска на основе поля имени вам понадобится индекс, объединяющий поля LAST_NAME и FIRST_NAME (подробности см. в разделе «Индексирование нескольких полей»).

Вот несколько правил, которые помогут вам решить, какие индексы создавать:

Наверх

Повышение производительности соединения

При объединении таблиц базы данных индексные таблицы могут значительно повысить производительность. Если не доступны надлежащие индексы, запросы, использующие соединения, могут занимать много времени.

Предположим, у вас есть следующий оператор Select:

SELECT * FROM отдел, emp WHERE dept.dept_id = emp.dept

В этом примере таблицы базы данных DEPT и EMP объединяются с использованием поля идентификатора отдела. Когда драйвер выполняет запрос, содержащий соединение, он обрабатывает таблицы слева направо и использует индекс для поля соединения второй таблицы (поле DEPT таблицы EMP).

Чтобы повысить производительность соединения, вам нужен индекс для поля соединения второй таблицы в предложении From. Если в предложении From есть третья таблица, драйвер также использует индекс для поля в третьей таблице, который соединяет ее с любой предыдущей таблицей. Например:

SELECT * Из DEPT, EMP, ADDR

, где DEPT. DEPT_ID = EMP.DEPT и EMP.Loc = ADDR.LOC

и EMP. у вас должен быть индекс для поля EMP.DEPT и поля ADDR.LOC.

Наверх

sql - Как работает индексация базы данных?

Зачем это нужно?

Когда данные хранятся на дисковых запоминающих устройствах, они хранятся в виде блоков данных. Доступ к этим блокам осуществляется полностью, что делает их операцией доступа к атомарному диску. Дисковые блоки структурированы почти так же, как связанные списки; оба содержат раздел для данных, указатель на местоположение следующего узла (или блока), и оба не должны храниться непрерывно.

В связи с тем, что несколько записей могут быть отсортированы только по одному полю, мы можем заявить, что поиск по неотсортированному полю требует линейного поиска, который требует (N+1)/2 доступов к блоку ( в среднем), где N — количество блоков, которые охватывает таблица. Если это поле является неключевым (т. е. не содержит уникальных записей), то во всем табличном пространстве необходимо искать доступ к блокам N .

Принимая во внимание, что с отсортированным полем можно использовать двоичный поиск, который имеет log2 N блокировать доступ. Кроме того, поскольку данные сортируются по неключевому полю, в остальной части таблицы нет необходимости искать повторяющиеся значения, как только будет найдено более высокое значение. Таким образом, прирост производительности существенный.

Что такое индексация?

Индексация — это способ сортировки ряда записей по нескольким полям. Создание индекса для поля в таблице создает другую структуру данных, которая содержит значение поля и указатель на запись, к которой оно относится. Затем эта структура индекса сортируется, что позволяет выполнять в ней двоичный поиск.

Недостатком индексации является то, что для этих индексов требуется дополнительное место на диске, поскольку индексы хранятся вместе в таблице с использованием механизма MyISAM, этот файл может быстро достичь пределов размера базовой файловой системы, если в одной таблице много полей. индексируются.

Как это работает?

Во-первых, давайте наметим примерную схему таблицы базы данных;

Имя поля Тип данных Размер на диске
id (первичный ключ) Unsigned INT 4 байта
firstName Char(50) 50 байт
фамилия Char(50) 50 байт
адрес электронной почты Char(100) 100 байт
 

Примечание : вместо varchar использовался char, чтобы обеспечить точный размер значения на диске.
Этот образец базы данных содержит пять миллионов строк и не индексируется. Теперь будет проанализирована производительность нескольких запросов. Это запрос с использованием идентификатора id (отсортированное ключевое поле) и запрос с использованием firstName (неключевое несортированное поле).

Пример 1 - отсортированные и неотсортированные поля

Учитывая нашу примерную базу данных из r = 5 000 000 записей фиксированного размера, что дает длину записи R = 204 байт, и они хранятся в таблице с использованием механизма MyISAM, который использует размер блока по умолчанию B = 1024 байт. Коэффициент блокировки таблицы будет равен bfr = (B/R) = 1024/204 = 5 записей на блок диска. Общее количество блоков, необходимых для хранения таблицы, равно N = (r/bfr) = 5000000/5 = 1 000 000 блоков.

Линейный поиск по полю id потребует в среднем N/2 = 500 000 обращений к блоку для поиска значения, учитывая, что поле id является ключевым полем. Но так как поле id также отсортировано, бинарный поиск может быть выполнен, требуя в среднем log2 1000000 = 19,93 = 20 обращений к блоку. Мгновенно мы можем видеть, что это резкое улучшение.

Теперь поле firstName не является ни отсортированным, ни ключевым полем, поэтому бинарный поиск невозможен, а значения не уникальны, и поэтому таблица потребует поиска до конца для точного N = 1 000 000 блокировок доступа. Именно эту ситуацию и призвана исправить индексация.

Учитывая, что индексная запись содержит только индексированное поле и указатель на исходную запись, само собой разумеется, что она будет меньше, чем запись с несколькими полями, на которую она указывает. Таким образом, для самого индекса требуется меньше дисковых блоков, чем для исходной таблицы, что, следовательно, требует меньшего количества обращений к блокам для итерации. Схема для индекса поля firstName описана ниже;

Имя поля Тип данных Размер на диске
firstName Char(50) 50 байт
(указатель записи) Специальные 4 байта
 

Примечание : Указатели в MySQL имеют длину 2, 3, 4 или 5 байтов в зависимости от размера таблицы.

Пример 2 - индексирование

Учитывая нашу базу данных из r = 5 000 000 записей с длиной записи индекса R = 54 байтов и размером блока по умолчанию Б = 1024 байт. Коэффициент блокировки индекса будет равен bfr = (B/R) = 1024/54 = 18 записей на блок диска. Общее количество блоков, необходимых для хранения индекса, составляет N = (r/bfr) = 5000000/18 = 277 778 блоков.

Теперь поиск с использованием поля firstName может использовать индекс для повышения производительности. Это позволяет выполнять бинарный поиск индекса со средним числом обращений к блоку log2 277778 = 18,08 = 19 . Чтобы найти адрес фактической записи, которая требует дальнейшего доступа к блокировке для чтения, доведя общее количество до 19 + 1 = 20 обращений к блокам, что далеко от 1 000 000 обращений к блокам, необходимых для поиска совпадения firstName в неиндексированной таблице.

Когда следует использовать?

Учитывая, что создание индекса требует дополнительного дискового пространства (277 778 дополнительных блоков по сравнению с приведенным выше примером, увеличение примерно на 28%), и что слишком много индексов может вызвать проблемы, возникающие из-за ограничений размера файловой системы, необходимо тщательно подумать, чтобы выберите правильные поля для индексации.

Поскольку индексы используются только для ускорения поиска совпадающего поля в записях, само собой разумеется, что индексирование полей, используемых только для вывода, было бы просто пустой тратой дискового пространства и времени обработки при выполнении операции вставки или удаления, и поэтому следует избегать. Кроме того, учитывая природу бинарного поиска, важна кардинальность или уникальность данных. При индексировании поля с кардинальностью 2 данные будут разделены пополам, а при кардинальности 1000 будет возвращено примерно 1000 записей. При таком низком количестве элементов эффективность снижается до линейной сортировки, и оптимизатор запросов будет избегать использования индекса, если количество элементов меньше 30% от номера записи, что фактически делает индекс пустой тратой места.

Объяснение индексов базы данных — Essential SQL

Индекс базы данных позволяет запросу эффективно извлекать данные из базы данных. Индексы связаны с конкретными таблицами и состоят из одного или нескольких ключей. Таблица может иметь более одного построенного из нее индекса. Ключи — это причудливый термин для значений, которые мы хотим найти в индексе. Ключи основаны на столбцах таблиц. Сравнивая ключи с индексом, можно найти одну или несколько записей базы данных с одинаковым значением.

Важно, чтобы для каждой таблицы были определены правильные индексы, так как индекс значительно ускоряет извлечение данных. Вы не заметите отсутствующих индексов для небольших баз данных. Но вы заметите, что ваши запросы занимают больше времени для больших баз данных.

Содержание

• Возможности индексов баз данных
• Индексирование в книге
• Пример индексирования с использованием колоды карт
• Деревья B+ — структуры индексов, используемые базами данных

Сила индексов базы данных

Однажды я работал над базой данных, где ряд операций выполнялся около восьми дней. Изучив самые продолжительные запросы и пропустив их через генератор планов запросов, мы поняли, что база данных может выиграть от нового индекса. Оптимизатор подсчитал, что стоимость запроса снизится с 300 000 операций до 30! Мы внедрили индекс и вся операция заняла от восьми дней до двух часов. Излишне говорить, что мы были очень рады получить прирост производительности.

Индексирование в книге

В качестве примера рассмотрим индекс в конце книги. Его довольно просто использовать. Просто отсканируйте интересующую вас тему, отметьте ее и пролистайте на эти страницы в своей книге.

Ключами к этому указателю являются подлежащие слова, на которые мы ссылаемся. Записи индекса состоят из ключей и номеров страниц. Ключи расположены в алфавитном порядке, что позволяет нам очень легко просматривать указатель, находить запись, записывать страницы, а затем перелистывать книгу на нужные страницы.

Рассмотрим альтернативу. В книге без указателя тематические слова могут быть указаны внизу каждой страницы. При таком типе системы, чтобы найти интересующую вас тему, вам придется пролистать всю книгу. Это делает поиск предметов очень медленным!

Только до тех пор, пока вы не дойдете до самого конца книги, вы поймете, что просмотрели каждую страницу, посвященную этой теме.

Сила указателя в том, что он позволяет более или менее напрямую обращаться к интересующим вас страницам книги. На практике это экономит часы перелистывания страниц!

Пример индексации с использованием колоды карт

Представьте, что у вас есть колода из 52 карт: четыре масти, от туза до короля. Если колода перемешана в случайном порядке, а я попросил вас выбрать восьмерку червей, для этого вы должны были бы по отдельности перелистывать каждую карту, пока не найдете ее. В среднем вам придется пройти половину колоды, то есть 26 карт.

Теперь предположим, что мы разделили карты на четыре стопки по мастям и перетасовали каждую стопку случайным образом. Теперь, если я попрошу вас выбрать восьмерку червей, вы сначала выберете стопку червей, для поиска которой потребуется в среднем две, а затем пролистаете 13 карт.

В среднем требуется семь переворотов, то есть всего девять. Это на семнадцать бросков (26-9) быстрее, чем просто сканирование всей колоды.

Мы могли бы сделать еще один шаг и разделить отдельные стопки на две группы (одна от туза до 6, другая от 7 до короля). В этом случае средний поиск уменьшится до 6,9.0003

Это сила индекса. Разделяя и сортируя наши данные по ключам, мы можем использовать метод накопления, чтобы резко сократить количество переворотов, необходимых для поиска наших данных.

Деревья B+ — индексные структуры, используемые базами данных

Структура, используемая для хранения индекса базы данных, называется деревом B+. Дерево B+ работает аналогично стратегии сортировки карточек, о которой мы говорили ранее. В дереве B+ ключевые значения разделены на множество меньших стопок. Как следует из названия, сваи, технически называемые узлами, соединены в виде дерева.

Что делает дерево B+ привлекательным, так это то, что для каждой стопки в дереве можно очень легко и быстро провести сравнение с найденным значением и перейти к следующей стопке. Каждая стопка резко сокращает количество элементов, которые необходимо сканировать; на самом деле экспоненциально так.

Таким образом, проходя по узлам и выполняя сравнения по пути, мы можем избежать сканирования тысяч записей всего за несколько простых сканирований узлов. Надеюсь, эта диаграмма поможет проиллюстрировать идею…

Предположим, что в приведенном выше примере вам необходимо получить запись, соответствующую паре "ключ-значение" 15.   Для этого выполняются следующие сравнения:

1.  Определено, что 15 меньше 40, поэтому мы переходим по ветке «К значениям < 40».
2. Поскольку 15 больше 10, но меньше 30, мы проходим ветвь «К значениям >= 10 и < 16»

Power of B+ Tree Structures

При использовании древовидной структуры B+ можно представить тысячи записей в виде дерева с относительно небольшим количеством уровней в ветвях. Поскольку количество операций поиска напрямую связано с высотой дерева, необходимо убедиться, что все ветви имеют одинаковую высоту.

Это распределяет данные по всему дереву, делая поиск данных в любом диапазоне более эффективным.

Поскольку данные в базе данных постоянно обновляются, для дерева B+ важно сохранять баланс.

Каждый раз, когда записи добавляются, удаляются или обновляются ключи, специальные алгоритмы перемещают данные и значения ключей из блока в блок, чтобы ни одна часть дерева не была выше другой более чем на один уровень

По-настоящему изучить B+ Tree очень сложно с технической и математической точки зрения. Если вас интересуют мельчайшие детали, я бы начал со статьи в Википедии. В реальном примере каждый узел (темно-синий) будет содержать много ключевых значений (светло-синий). По сути, каждый узел имеет размер блока диска, что традиционно является наименьшим объемом данных, которые можно считать с жесткого диска.

Это довольно сложная тема. Я надеюсь, что я сделал это легко понять. Я действительно хотел бы знать. Пожалуйста, оставьте комментарий.

Подробнее: Нормализация базы данных — на понятном английском языке >>

Индексирование в базах данных | Набор 1

Индексирование — это способ оптимизировать производительность базы данных за счет минимизации количества обращений к диску, необходимых при обработке запроса. Это метод структуры данных, который используется для быстрого поиска и доступа к данным в базе данных.

Индексы создаются с использованием нескольких столбцов базы данных.

• Первый столбец — это Ключ поиска , который содержит копию первичного ключа или потенциального ключа таблицы. Эти значения хранятся в отсортированном порядке, чтобы можно было быстро получить доступ к соответствующим данным.
Примечание. Данные могут храниться или не храниться в отсортированном порядке.
• Второй столбец — это Ссылка на данные или Указатель , который содержит набор указателей, содержащих адрес блока диска, где можно найти это конкретное значение ключа.

Индексация имеет различные атрибуты:  

• Типы доступа : относится к типу доступа, такому как поиск по значению, доступ к диапазону и т. д.
• Время доступа : относится к необходимому времени чтобы найти конкретный элемент данных или набор элементов.
• Время вставки : Время, необходимое для поиска подходящего места и вставки новых данных.
• Время удаления : Время, необходимое для поиска элемента и его удаления, а также для обновления структуры индекса.
• Заголовок пространства : Относится к дополнительному пространству, необходимому для индекса.

В целом существует два типа механизма организации файлов, за которыми следуют методы индексации для хранения данных:  

1. Последовательная организация файлов или упорядоченный индексный файл: В этом случае индексы основаны на отсортированном порядок значений. Как правило, это быстрый и более традиционный тип механизма хранения. Эти упорядоченные или последовательные организации файлов могут хранить данные в плотном или разреженном формате: 

(i) Плотный индекс:  

• Для каждого значения ключа поиска в файле данных существует запись индекса.
• Эта запись содержит ключ поиска, а также ссылку на первую запись данных с этим значением ключа поиска.

(ii) Разреженный индекс:  

• Запись индекса появляется только для нескольких элементов в файле данных. Каждый элемент указывает на блок, как показано.
• Чтобы найти запись, мы находим запись индекса с наибольшим значением ключа поиска, меньшим или равным искомому значению ключа поиска.
• Мы начинаем с той записи, на которую указывает индексная запись, и действуем по указателям в файле (то есть последовательно), пока не найдем нужную запись.
• Требуемое количество обращений = log₂(n)+1, (здесь n=количество блоков, полученных индексным файлом)

Ассортимент ковшей. Сегменты, которым присваивается значение, определяются функцией, называемой хеш-функцией.

В основном существует три метода индексирования:

• Кластерное индексирование
• Некластерное или вторичное индексирование
• Многоуровневое индексирование

хранения, известного как кластерное индексирование. Используя кластерное индексирование, мы можем снизить стоимость поиска, поскольку несколько записей, связанных с одним и тем же объектом, хранятся в одном месте, а также часто происходит объединение более двух таблиц (записей).
Индекс кластеризации определен для упорядоченного файла данных. Файл данных упорядочен по неключевому полю. В некоторых случаях индекс создается по столбцам, не являющимся первичными ключами, которые могут не быть уникальными для каждой записи. В таких случаях, чтобы быстрее идентифицировать записи, мы сгруппируем два или более столбца вместе, чтобы получить уникальные значения и создать из них индекс. Этот метод известен как индекс кластеризации. По сути, записи со схожими характеристиками группируются вместе, и для этих групп создаются индексы.
Например, студенты, обучающиеся в каждом семестре, группируются вместе. то есть 1 студентов семестра, 2 и студентов семестра, 3 и студентов семестра и т. д. сгруппированы.

Кластерный индекс, отсортированный по имени (ключу поиска) 

Первичное индексирование:  
Это тип кластерного индексирования, при котором данные сортируются в соответствии с ключом поиска и первичным ключом таблица базы данных используется для создания индекса. Это формат индексации по умолчанию, который обеспечивает последовательную организацию файлов. Поскольку первичные ключи уникальны и хранятся в отсортированном виде, выполнение операции поиска достаточно эффективно.

2. Некластеризованное или вторичное индексирование  
Некластеризованный индекс просто сообщает нам, где находятся данные, т. е. дает нам список виртуальных указателей или ссылок на место, где данные фактически хранятся. Данные физически не хранятся в порядке индекса. Вместо этого данные присутствуют в листовых узлах. Например. страница содержания книги. Каждая запись дает нам номер страницы или местоположение сохраненной информации. Фактические данные здесь (информация на каждой странице книги) не организованы, но у нас есть упорядоченная ссылка (страница содержания) на то, где фактически лежат точки данных. У нас может быть только плотное упорядочение в некластеризованном индексе, поскольку разреженное упорядочение невозможно, потому что данные физически не организованы соответствующим образом.
Это требует больше времени по сравнению с кластеризованным индексом, потому что выполняется некоторая дополнительная работа для извлечения данных путем дальнейшего следования указателю. В случае кластеризованного индекса данные находятся непосредственно перед индексом.

3. Многоуровневое индексирование  

С ростом размера базы растут и индексы. Поскольку индекс хранится в основной памяти, одноуровневый индекс может стать слишком большим для хранения при многократном доступе к диску. Многоуровневая индексация разделяет основной блок на различные более мелкие блоки, чтобы они могли храниться в одном блоке. Внешние блоки делятся на внутренние блоки, которые, в свою очередь, указывают на блоки данных. Это может быть легко сохранено в основной памяти с меньшими накладными расходами.

Эта статья предоставлена ​​ Avneet Kaur . Пожалуйста, пишите комментарии, если вы обнаружите что-то неверное или хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсуждавшейся выше
 

Как работает индексирование | Учебное пособие от Chartio

Что делает индексация?

Индексация — это способ привести неупорядоченную таблицу в порядок, максимально повышающий эффективность запроса при поиске.

Когда таблица не проиндексирована, порядок строк, скорее всего, не будет различим для запроса как оптимизированного каким-либо образом, и поэтому вашему запросу придется выполнять поиск по строкам линейно. Другими словами, запросы должны будут выполнять поиск по каждой строке, чтобы найти строки, соответствующие условиям. Как вы понимаете, это может занять много времени. Просмотр каждой строки не очень эффективен.

Например, в таблице ниже представлена ​​таблица в вымышленном источнике данных, которая полностью неупорядочена.

Если бы мы выполнили следующий запрос:

 SELECT
Идентификатор компании,
единицы измерения,
себестоимость единицы продукции
ОТ
index_test
ГДЕ
идентификатор_компании = 18
 

База данных должна будет выполнить поиск по всем 17 строкам в порядке их появления в таблице, сверху вниз, по одной за раз. Таким образом, для поиска всех потенциальных экземпляров company_id номер 18, база данных должна просмотреть всю таблицу на наличие всех вхождений 18 в столбце company_id .

Это будет занимать все больше и больше времени по мере увеличения размера таблицы. По мере усложнения данных в конечном итоге может произойти следующее: таблица с одним миллиардом строк соединяется с другой таблицей с одним миллиардом строк; запрос теперь должен выполнять поиск в удвоенном количестве строк, что требует в два раза больше времени.

Вы можете видеть, как это становится проблематичным в нашем вечно насыщенном данными мире. Таблицы увеличиваются в размерах, а время выполнения поиска увеличивается.

Запрос к неиндексированной таблице, если он представлен визуально, будет выглядеть так:

Индексация настраивает столбец, в котором находятся условия поиска, в отсортированном порядке, чтобы помочь оптимизировать производительность запроса.

С индексом в столбце company_id таблица будет, по сути, «выглядеть» так:

company_id	шт.	unit_cost
10	12	1,15
10	12	1,15
11	24	1,15
11	24	1,15
12	12	1,05
12	24	1,3
12	12	1,05
14	18	1,31
14	12	1,95
14	24	1,05
16	12	1,31
18	18	1,34
18	6	1,34
18	12	1,35
18	18	1,34
20	6	1,31
21	18	1,36

Теперь база данных может искать company_id номер 18 и возвращать все запрошенные столбцы для этой строки, а затем переходить к следующей строке. Если в следующей строке comapny_id номер также равен 18, тогда он вернет все столбцы, запрошенные в запросе. Если в следующей строке company_id равно 20, запрос прекращает поиск и завершается.

Как работает индексация?

На самом деле таблица базы данных не переупорядочивается каждый раз при изменении условий запроса для оптимизации производительности запроса: это было бы нереалистично. На самом деле происходит то, что индекс заставляет базу данных создавать структуру данных. Тип структуры данных, скорее всего, B-Tree. Несмотря на множество преимуществ B-дерева, основное преимущество для наших целей заключается в том, что его можно сортировать. Когда структура данных отсортирована по порядку, это делает наш поиск более эффективным по очевидным причинам, которые мы указали выше.

Когда индекс создает структуру данных для определенного столбца, важно отметить, что никакой другой столбец не сохраняется в структуре данных. Наша структура данных для приведенной выше таблицы будет содержать только номера company_id . Units и unit_cost не будут храниться в структуре данных.

Откуда база данных узнает, какие еще поля в таблице нужно вернуть?

Индексы базы данных также будут хранить указатели, которые являются просто справочной информацией о расположении дополнительной информации в памяти. В основном индекс держит company_id и домашний адрес этой конкретной строки на диске памяти. На самом деле индекс будет выглядеть так:

С помощью этого индекса запрос может искать только строки в столбце company_id , которые имеют 18, а затем с помощью указателя можно перейти в таблицу, чтобы найти конкретную строку, в которой находится этот указатель. Затем запрос может перейти к таблице, чтобы получить поля для столбцов, запрошенных для строк, которые соответствуют условиям.

Если бы поиск был представлен визуально, он выглядел бы так:

Резюме

• Индексация добавляет структуру данных со столбцами для условий поиска и указатель
• Указатель - это адрес на диске памяти строки с остальной информацией
• Структура данных индекса отсортирована для оптимизации эффективности запросов
• Запрос ищет определенную строку в индексе; индекс относится к указателю, который найдет остальную информацию.
• Индекс уменьшает количество строк, которые должен искать запрос, с 17 до 4.

API IndexedDB — веб-API

IndexedDB — это низкоуровневый API для хранения на стороне клиента значительных объемов структурированных данных, включая файлы и большие двоичные объекты. Этот API использует индексы для обеспечения высокопроизводительного поиска этих данных. Хотя веб-хранилище полезно для хранения небольших объемов данных, оно менее полезно для хранения больших объемов структурированных данных. IndexedDB предлагает решение. Это главная целевая страница MDN, освещающая IndexedDB — здесь мы предоставляем ссылки на полные справочники по API и руководства по использованию, сведения о поддержке браузеров и некоторые объяснения ключевых понятий.

Примечание: Эта функция доступна в Web Workers

Примечание: API-интерфейс IndexedDB является мощным, но может показаться слишком сложным для простых случаев. Если вы предпочитаете простой API, попробуйте библиотеки из раздела См. также, которые делают IndexedDB более удобным для программиста.

IndexedDB — это система транзакционных баз данных, похожая на СУБД на основе SQL. Однако, в отличие от РСУБД на основе SQL, в которых используются таблицы с фиксированными столбцами, IndexedDB представляет собой объектно-ориентированную базу данных на основе JavaScript. IndexedDB позволяет хранить и извлекать объекты, проиндексированные с ключ ; любые объекты, поддерживаемые алгоритмом структурированного клонирования, могут быть сохранены. Вам нужно указать схему базы данных, открыть соединение с вашей базой данных, а затем получить и обновить данные в серии транзакций .

• Узнайте больше об основных характеристиках IndexedDB и базовой терминологии.
• Изучите основные принципы асинхронного использования IndexedDB с помощью нашего руководства по использованию IndexedDB.
• . Объедините IndexedDB для автономного хранения данных с Service Workers для автономного хранения активов, как описано в разделе Настройка PWA для автономной работы с Service Workers.

Примечание: Как и большинство решений для веб-хранилищ, IndexedDB следует политике единого источника. Таким образом, хотя вы можете получить доступ к сохраненным данным в домене, вы не можете получить доступ к данным в разных доменах.

Синхронный и асинхронный

Операции, выполняемые с помощью IndexedDB, выполняются асинхронно, чтобы не блокировать приложения.

Ограничения на хранение и критерии вытеснения

Существует ряд веб-технологий, которые хранят данные того или иного типа на стороне клиента (т.е. на вашем локальном диске). Чаще всего говорят об IndexedDB. Процесс, с помощью которого браузер определяет, сколько места выделить для хранения веб-данных и что удалить при достижении этого предела, не прост и различается в разных браузерах. Ограничения памяти браузера и критерии вытеснения пытаются объяснить, как это работает, по крайней мере, в случае с Firefox.

Чтобы получить доступ к базе данных, вызовите open() для атрибута indexedDB объекта окна. Этот метод возвращает объект IDBRequest ; асинхронные операции взаимодействуют с вызывающим приложением, запуская события для объектов IDBRequest .

Подключение к базе данных

IDBFactory

Предоставляет доступ к базе данных. Это интерфейс, реализованный глобальным объектом .indexedDB и поэтому является точкой входа для API.

IDBOpenDBRequest

Представляет запрос на открытие базы данных.

IDBDatabase

Представляет соединение с базой данных. Это единственный способ получить транзакцию в базе данных.

Получение и изменение данных

IDBTransaction

Представляет транзакцию. Вы создаете транзакцию в базе данных, указываете область (например, к каким хранилищам объектов вы хотите получить доступ) и определяете тип доступа (только для чтения или для чтения и записи), который вам нужен.

IDBRequest

Общий интерфейс, который обрабатывает запросы к базе данных и предоставляет доступ к результатам.

ИДБобжектсторе

Представляет хранилище объектов, которое позволяет получить доступ к набору данных в базе данных IndexedDB, просматриваемых с помощью первичного ключа.

Индекс ИДБ

Также разрешает доступ к подмножеству данных в базе данных IndexedDB, но использует индекс для получения записей, а не первичного ключа. Иногда это быстрее, чем использование IDBObjectStore .

IDBCursor

Перебирает хранилища и индексы объектов.

IDBCursorWithValue

Перебирает хранилища и индексы объектов и возвращает текущее значение курсора.

IDBKeyRange

Определяет диапазон ключей, который можно использовать для извлечения данных из базы данных в определенном диапазоне.

IDBLocaleAwareKeyRange
Нестандартный


Определяет диапазон ключей, который можно использовать для извлечения данных из базы данных в определенном диапазоне, отсортированных в соответствии с правилами локали, заданными для определенного индекса (см. параметр options в IDBObjectStore.createIndex() .) Этот интерфейс не является частью спецификации 2.0.

Пользовательские интерфейсы событий

Эта спецификация запускает события со следующим пользовательским интерфейсом:

Идбверсиончанжеевент

Интерфейс IDBVersionChangeEvent указывает, что версия базы данных изменилась в результате выполнения функции обработчика событий IDBOpenDBRequest.onupgradeneeded .

• Уведомления о делах (просмотреть пример в реальном времени): Эталонное приложение для примеров в справочных документах.

• localForage: Polyfill, предоставляющий простой синтаксис имя:значение для хранения данных на стороне клиента, который использует IndexedDB в фоновом режиме, но возвращается к Web SQL (устарело), ​​а затем localStorage в браузерах, не поддерживающих IndexedDB.
• Dexie.js: оболочка для IndexedDB, позволяющая значительно ускорить разработку кода с помощью красивого и простого синтаксиса.
• JsStore: оболочка IndexedDB с синтаксисом, подобным SQL.
• MiniMongo: mongodb в памяти на стороне клиента, поддерживаемый локальным хранилищем с синхронизацией сервера по http. MiniMongo используется MeteorJS.
• PouchDB: клиентская реализация CouchDB в браузере с использованием IndexedDB
• idb: крошечная (~ 1,15 КБ) библиотека, которая в основном отражает API IndexedDB, но с небольшими улучшениями, которые имеют большое значение для удобства использования.
• idb-keyval: очень простое и маленькое (~ 600 байт) хранилище keyval на основе обещаний, реализованное с помощью IndexedDB 9.0168
• $mol_db: крошечный (~ 1,3 КБ) фасад TypeScript с API на основе обещаний и автоматическими миграциями.
• RxDB Клиентская база данных NoSQL, которую можно использовать поверх IndexedDB. Поддерживает индексы, сжатие и репликацию.