データベースのインデックス作成は、データ取得操作の速度とパフォーマンスを向上させるデータベース管理システム (DBMS) の重要な側面です。インデックスにより、データへの迅速な検索経路が提供され、レコードの検索に必要な時間が短縮されます。
データベースインデックスの歴史的背景
データベース インデックスの概念は、データベース管理システムの開発とともに登場しました。1960 年代初頭、ディスクベースのストレージ システムの出現により、効率的なデータ検索方法の必要性が明らかになりました。データ検索の文脈で「インデックス」の概念が初めて言及されたのは、階層型データベースやネットワーク データベースなどの最も初期のデータベース モデルにまで遡ります。
しかし、データベース インデックスが広く使用されるようになったのは、1970 年に Edgar F. Codd によって提案されたリレーショナル データベース モデルのコンテキストにおいてでした。実験的なリレーショナル データベース システムである IBM の System R は、データ検索を高速化するためにインデックスの使用を実装した最初のシステムの 1 つでした。
データベースインデックスの深掘り
データベース インデックスは、データベース テーブルでのデータ取得操作の速度を向上させるデータ構造です。書籍の索引により、すべてのページを読まなくてもトピックをすばやく見つけることができるのと同様に、データベース インデックスにより、DBMS はデータベース テーブルのすべての行をスキャンしなくてもデータを見つけて取得できます。
データベース インデックスは、データベースのデータのサブセットを保存し、各データの場所へのポインタを維持することで機能します。インデックスは、インデックスが付けられた列の値に基づいてデータを保存し、効率的に取得できるように並べ替えます。その結果、クエリが実行されると、データベース エンジンはデータベース テーブル全体をスキャンするのではなく、まずインデックスをスキャンしてデータの場所を見つけます。
これにより、ディスク I/O 操作の数が大幅に削減され、データの取得が高速化されます。ただし、インデックスにもトレードオフがあることに留意してください。インデックスは読み取り操作を高速化しますが、書き込み操作 (挿入、更新、削除) が遅くなる可能性があります。これは、各書き込み操作でインデックスも更新する必要があるためです。
データベースインデックスの内部構造とその動作メカニズム
データベース インデックスに使用される一般的な構造は B ツリー (バランス ツリー) ですが、DBMS やデータの性質に応じて、ハッシュ、R ツリー、ビットマップなどの他の構造も使用されます。
B ツリー インデックスは、ソートされたデータを維持し、効率的な挿入、削除、および検索操作を可能にする、バランスの取れた自己ソート データ構造です。B ツリーの「ルート」には「子」ノードへのポインターが含まれ、さらにその「子」ノードにはそれぞれの「子」ノードへのポインターが含まれ、ツリーのような構造を形成します。
DBMS が特定のレコードを検索する必要がある場合、B ツリーのルート ノードから開始し、目的のレコードが見つかるまで子ノードを下に移動します。これは、テーブル内のすべての行をスキャンするよりもはるかに高速です。
データベースインデックスの主な機能
データベース インデックスの主な機能は次のとおりです。
- パフォーマンスの向上: インデックスにより、データ取得操作の速度が大幅に向上します。
- 構造： 多くの場合、ツリーベースの構造 (B-Tree や B+Tree など) が使用されますが、ハッシュ、ビットマップなどの他のタイプも使用されます。
- ストレージ： これらは、データベースのデータのサブセットと、各データの場所へのポインターを格納します。
- トレードオフ: インデックスにより読み取り操作は改善されますが、テーブルを変更するたびにインデックスも対応する変更が必要になるため、書き込み操作が遅くなる可能性があります。
- 種類： インデックスはクラスター化または非クラスター化することができ、それぞれに異なる特性と用途があります。
データベースインデックスの種類
インデックスには主に 2 つの種類があります。
| インデックスの種類 | 説明 |
|---|---|
| クラスター化インデックス | クラスター化インデックスは、テーブル内のデータの物理的な順序を決定します。したがって、テーブルにはクラスター化インデックスを 1 つだけ含めることができます。 |
| 非クラスター化インデックス | 非クラスター化インデックスは、テーブル内のデータの物理的な順序を決定しません。代わりに、ポインターを使用してデータを検索します。テーブルには複数の非クラスター化インデックスを含めることができます。 |
その他のインデックスの種類は次のとおりです。
- 一意のインデックス: インデックス列のデータが一意であることを保証します。
- 複合指数: インデックスに複数の列を使用します。
- ビットマップインデックス: 異なる値の数が少ない (カーディナリティが低い) 列に最適です。
- 全文索引: 全文検索に使用されます。
- 空間インデックス: 幾何学的データ型に使用されます。
データベースインデックスの実装と管理
インデックスの使用は有益ですが、慎重な管理が必要です。インデックスを過剰に作成すると、書き込み操作が遅くなり、ストレージ スペースが無駄になります。一方、インデックスが不足すると、読み取り操作が遅くなります。
データベースのパフォーマンスを監視し、データベースの現在の要求に合わせてインデックス戦略を定期的に更新することが重要です。また、データの性質とデータに対して実行される操作に基づいて適切なタイプのインデックスを選択することも、効率的なインデックス実装において重要な役割を果たします。
データベースインデックスの比較と特徴
さまざまな種類のインデックスの比較表を以下に示します。
| インデックスの種類 | 読み取り操作を高速化 | 書き込み操作が遅くなる | スペース要件 |
|---|---|---|---|
| クラスター化 | はい | はい | 適度 |
| 非クラスター化 | はい | はい | 高い |
| ビットマップ | はい（カーディナリティが低い） | はい | 低い |
| 全文 | はい（テキスト検索） | はい | 高い |
| 空間的な | はい（幾何学的データ） | はい | 高い |
データベースインデックスの将来展望と技術
データベース インデックスの将来は、より自動化され、適応性の高いシステムにあります。変化するワークロード パターンに基づいてインデックスを自動的に管理および最適化するための機械学習と AI 技術が開発されています。
また、非リレーショナル データベース (NoSQL) の台頭により、さまざまなインデックス戦略と構造が開発されています。たとえば、グラフ データベースでは、インデックスフリーの隣接性とは、すべての要素に隣接する要素への直接ポインターが含まれていることを意味します。
データベースインデックスとプロキシサーバー
プロキシ サーバーはデータベース インデックスと直接やり取りすることはありませんが、負荷とキャッシュのバランスをとる上で重要な役割を果たし、間接的にデータベースのパフォーマンスに影響を与えます。
プロキシ サーバーを使用すると、データベースからの応答をキャッシュできます。同じ要求が再度行われた場合、プロキシはキャッシュされた応答を返すことができるため、データベースの負荷が軽減されます。これは間接的に、インデックスを含むデータベース リソースをより有効に活用するのに役立ちます。
さらに、複数のデータベース サーバーが管理されている DBMS 環境では、プロキシ サーバーを使用して負荷を分散し、すべてのリソースを効率的に利用することができます。
