ブール型フィールドのインデックス作成には実際のパフォーマンス上の利点がありますか?

ブール型フィールドのインデックス作成によるパフォーマンスの利点

多くのデータベース システムでは、ブール型フィールドのインデックス作成によってパフォーマンスが大幅に向上することはないと一般に想定されています。 。ただし、実際のシナリオでは、この概念に疑問が生じる可能性があります。

特定のレコードを取得するパフォーマンス

WHERE などのブール型フィールドをフィルタリングする WHERE 句を含むクエリを考えてみましょう。 isok=1。この条件に一致するレコードが最小限である場合、インデックスによる顕著な利点が得られない可能性があります。エンジンはテーブルをすばやくスキャンして、関連する行を見つけることができます。

大規模なデータセットのパフォーマンス

ただし、一致するレコードの割合が少ない膨大なデータセットを扱う場合は、ブール条件では、インデックスによってパフォーマンスが大幅に向上します。エンジンは、インデックスを利用して目的のレコードを効率的に取得することで、テーブル全体のスキャンを回避します。

そのような場合、エンジンはインデックスを走査することで、関連するテーブル ページを迅速かつ正確に見つけることができます。この選択的なアプローチにより、無関係なページのスキャンにかかる時間が大幅に短縮され、クエリの速度が大幅に向上します。

例:

実際の例で示すように、 400 万行のテーブルで、特定のブール フラグを使用して約 1000 行を検索する処理は、ブール フィールドにインデックスを追加することで大幅に高速化されました。クエリの実行時間が 9 秒以上から 1 秒未満に短縮されました。

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