データベースのインデックス作成により、大規模なデータセットでのクエリのパフォーマンスがどのように大幅に向上するのでしょうか?

データベース インデックス: 大規模なデータ セットでのクエリ パフォーマンスを向上させる鍵

データベースのインデックス作成テクノロジーは、特定の基準に基づいてレコードを並べ替えることにより、クエリのパフォーマンスを向上させます。補助データ構造を利用してインデックス値を記録場所にマッピングすることで、特定のデータを検索するときに時間のかかるテーブル全体のフル テーブル スキャンを回避します。

インデックスの必要性

データセットが大きくなるにつれて、線形検索に必要な時間も大幅に増加します。たとえば、500 万の未ソートレコードを含むデータセットを検索するには、平均 250 万のデータ ブロックにアクセスする必要があります。ただし、検索フィールドにインデックスが作成されると、バイナリ検索が使用できるようになり、ブロック アクセスの平均数がわずか 20 に減少します。

インデックスの仕組み

インデックスは、インデックス フィールド値とそれに対応するレコード ポインターを格納する追加のデータ構造を生成することによって作成されます。これらのインデックス構造自体は順序付けされており、効率的なバイナリ検索を促進します。たとえば、500 万件のレコードと「firstName」フィールドのインデックスを含むテーブルについて考えてみましょう。インデックス構造には 500 万レコードが含まれ、各レコードには「firstName」値と元のレコードへの 4 バイトのポインタが含まれます。

インデックスの利点

• クエリ パフォーマンスの高速化: インデックス フィールドを使用したバイナリ検索では、線形検索と比較して必要なデータ ブロック アクセスが大幅に少なくなり、クエリの実行が高速化されます。
• リソース消費量の削減: インデックスにはインデックス フィールド値とポインターのみが含まれるため、元のテーブルよりも使用するディスク領域が少なくなります。これにより、クエリ中にアクセスされるデータ ブロックの数が減り、システム リソースが節約されます。
• スケーラビリティの向上: データベースが成長するにつれて、並べ替えられた検索と並べ替えられていない検索のパフォーマンスの差が増大するため、インデックスの価値が高まります。

インデックスを使用する場合

インデックスは、検索クエリで頻繁に使用され、カーディナリティが高い (つまり、広範囲にわたる一意の値を持つ) フィールドで最も効果的です。カーディナリティの低いフィールドや出力のみに使用されるフィールドのインデックス作成を回避すると、パフォーマンスの低下を防ぐことができます。

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