การทำดัชนีฐานข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของระบบการจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ที่ช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการดำเนินการดึงข้อมูล ดัชนีให้เส้นทางการค้นหาข้อมูลอย่างรวดเร็ว ช่วยลดระยะเวลาที่จำเป็นในการค้นหาบันทึก
ความเป็นมาทางประวัติศาสตร์ของดัชนีฐานข้อมูล
แนวคิดของการจัดทำดัชนีฐานข้อมูลเกิดขึ้นพร้อมกับการพัฒนาระบบการจัดการฐานข้อมูล ในช่วงต้นทศวรรษ 1960 ด้วยการถือกำเนิดของระบบจัดเก็บข้อมูลบนดิสก์ ความต้องการวิธีการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพก็เริ่มปรากฏชัดเจน การกล่าวถึงแนวคิดเรื่อง 'ดัชนี' ครั้งแรกในบริบทของการดึงข้อมูลสามารถสืบย้อนไปถึงแบบจำลองฐานข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุด รวมถึงฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นและเครือข่าย
อย่างไรก็ตาม ในบริบทของแบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่เสนอโดย Edgar F. Codd ในปี 1970 ดัชนีฐานข้อมูลพบว่ามีการใช้งานอย่างแพร่หลาย System R ของ IBM ซึ่งเป็นระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เชิงทดลอง เป็นหนึ่งในระบบแรกๆ ที่ใช้ดัชนีเพื่อเพิ่มความเร็วในการดึงข้อมูล
เจาะลึกเข้าไปในดัชนีฐานข้อมูล
ดัชนีฐานข้อมูลคือโครงสร้างข้อมูลที่ช่วยเพิ่มความเร็วของการดำเนินการดึงข้อมูลบนตารางฐานข้อมูล คล้ายกับดัชนีในหนังสือที่ช่วยให้คุณสามารถค้นหาหัวข้อได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องอ่านทุกหน้า ดัชนีฐานข้อมูลช่วยให้ DBMS ค้นหาและดึงข้อมูลโดยไม่ต้องสแกนทุกแถวในตารางฐานข้อมูล
ดัชนีฐานข้อมูลทำงานโดยการจัดเก็บชุดย่อยของข้อมูลในฐานข้อมูลและรักษาตัวชี้ไปยังตำแหน่งของข้อมูลแต่ละชิ้น ดัชนีจะจัดเก็บข้อมูลตามค่าของคอลัมน์ที่จัดทำดัชนี โดยจัดเรียงเพื่อให้สามารถดึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยเหตุนี้ เมื่อมีการดำเนินการค้นหา กลไกฐานข้อมูลจะสแกนดัชนีก่อนเพื่อค้นหาตำแหน่งของข้อมูล แทนที่จะสแกนทั้งตารางฐานข้อมูล
ซึ่งจะช่วยลดจำนวนการดำเนินการ I/O ของดิสก์ได้อย่างมาก ทำให้สามารถดึงข้อมูลได้เร็วขึ้น อย่างไรก็ตาม เป็นที่น่าสังเกตว่าดัชนีก็มีข้อเสียเช่นกัน แม้ว่าการดำเนินการอ่านจะเร็วขึ้น แต่ก็สามารถชะลอการดำเนินการเขียนได้ (แทรก อัปเดต ลบ) เนื่องจากการดำเนินการเขียนแต่ละครั้งจำเป็นต้องอัปเดตดัชนีด้วย
โครงสร้างภายในของดัชนีฐานข้อมูลและกลไกการทำงานของดัชนีฐานข้อมูล
โครงสร้างทั่วไปที่ใช้สำหรับดัชนีฐานข้อมูลคือ B-Tree (Balanced Tree) แม้ว่าโครงสร้างอื่นๆ เช่น Hash, R-Tree, Bitmap และอื่นๆ ขึ้นอยู่กับ DBMS และลักษณะของข้อมูล
ดัชนี B-Tree เป็นโครงสร้างข้อมูลที่สมดุลและจัดเรียงได้เอง ซึ่งจะรักษาข้อมูลที่เรียงลำดับไว้ และช่วยให้สามารถแทรก ลบ และดำเนินการค้นหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ “ราก” ของ B-Tree มีตัวชี้ไปยังโหนด “ลูก” ซึ่งมีตัวชี้ไปยังโหนด “ลูก” ที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม สร้างโครงสร้างคล้ายต้นไม้
เมื่อ DBMS ต้องการค้นหาบันทึกเฉพาะ DBMS จะเริ่มต้นที่โหนดรูทของ B-Tree และเลื่อนลงไปตามโหนดย่อยจนกว่าจะพบบันทึกที่ต้องการ ซึ่งเร็วกว่าการสแกนทุกแถวในตารางมาก
คุณสมบัติที่สำคัญของดัชนีฐานข้อมูล
คุณสมบัติเด่นบางประการของดัชนีฐานข้อมูล ได้แก่ :
- การปรับปรุงประสิทธิภาพ: ดัชนีช่วยเพิ่มความเร็วของการดำเนินการดึงข้อมูลได้อย่างมาก
- โครงสร้าง: พวกเขามักจะใช้โครงสร้างแบบต้นไม้ (เช่น B-Tree หรือ B+Tree) แต่ก็มีการใช้ประเภทอื่นๆ เช่น Hash, Bitmap เป็นต้น
- พื้นที่จัดเก็บ: พวกเขาจัดเก็บชุดย่อยของข้อมูลจากฐานข้อมูลและตัวชี้ไปยังตำแหน่งของข้อมูลแต่ละชิ้น
- การแลกเปลี่ยน: ในขณะที่ปรับปรุงการดำเนินการอ่าน ดัชนีอาจทำให้การดำเนินการเขียนช้าลง เนื่องจากการแก้ไขแต่ละรายการบนตารางต้องการการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในดัชนี
- ประเภท: ดัชนีสามารถเป็นแบบคลัสเตอร์หรือแบบไม่คลัสเตอร์ โดยแต่ละรายการจะมีลักษณะและการใช้งานที่แตกต่างกัน
ประเภทของดัชนีฐานข้อมูล
ดัชนีมีสองประเภทหลักๆ:
| ประเภทดัชนี | คำอธิบาย |
|---|---|
| ดัชนีแบบคลัสเตอร์ | ดัชนีแบบคลัสเตอร์จะกำหนดลำดับทางกายภาพของข้อมูลในตาราง ดังนั้น ตารางสามารถมีดัชนีคลัสเตอร์ได้เพียงดัชนีเดียวเท่านั้น |
| ดัชนีที่ไม่ใช่คลัสเตอร์ | ดัชนีที่ไม่ใช่คลัสเตอร์ไม่ได้กำหนดลำดับทางกายภาพของข้อมูลในตาราง แต่จะใช้ตัวชี้เพื่อค้นหาข้อมูลแทน ตารางสามารถมีดัชนีที่ไม่ใช่คลัสเตอร์ได้หลายรายการ |
ดัชนีประเภทอื่นๆ ได้แก่:
- ดัชนีที่ไม่ซ้ำ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลในคอลัมน์ที่จัดทำดัชนีไม่ซ้ำกัน
- ดัชนีคอมโพสิต: ใช้หลายคอลัมน์สำหรับดัชนี
- ดัชนีบิตแมป: เหมาะสำหรับคอลัมน์ที่มีค่าจำนวนไม่มาก (จำนวนสมาชิกต่ำ)
- ดัชนีข้อความแบบเต็ม: ใช้สำหรับการค้นหาข้อความแบบเต็ม
- ดัชนีเชิงพื้นที่: ใช้สำหรับชนิดข้อมูลเรขาคณิต
การใช้และการจัดการดัชนีฐานข้อมูล
การใช้ดัชนีแม้จะเป็นประโยชน์ แต่ต้องมีการจัดการอย่างรอบคอบ การทำดัชนีมากเกินไปอาจทำให้การดำเนินการเขียนช้าลงและเปลืองพื้นที่เก็บข้อมูล ในทางกลับกัน การจัดทำดัชนีน้อยเกินไปอาจส่งผลให้การดำเนินการอ่านช้าลง
การตรวจสอบประสิทธิภาพของฐานข้อมูลของคุณและอัปเดตกลยุทธ์การจัดทำดัชนีของคุณเป็นประจำเพื่อให้เหมาะกับความต้องการในปัจจุบันของฐานข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ นอกจากนี้ การเลือกประเภทดัชนีที่เหมาะสมตามลักษณะของข้อมูลและการดำเนินการที่ดำเนินการนั้นมีบทบาทสำคัญในการนำดัชนีไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเปรียบเทียบและคุณลักษณะดัชนีฐานข้อมูล
นี่คือตารางเปรียบเทียบดัชนีประเภทต่างๆ:
| ประเภทดัชนี | เพิ่มความเร็วในการอ่าน | ทำให้การดำเนินการเขียนช้าลง | ความต้องการพื้นที่ |
|---|---|---|---|
| เป็นกลุ่มก้อน | ใช่ | ใช่ | ปานกลาง |
| ไม่ใช่คลัสเตอร์ | ใช่ | ใช่ | สูง |
| บิตแมป | ใช่ (จำนวนสมาชิกในเซ็ตต่ำ) | ใช่ | ต่ำ |
| ข้อความเต็ม | ใช่ (ค้นหาข้อความ) | ใช่ | สูง |
| เชิงพื้นที่ | ใช่ (ข้อมูลเรขาคณิต) | ใช่ | สูง |
มุมมองในอนาคตและเทคโนโลยีในการจัดทำดัชนีฐานข้อมูล
อนาคตของการจัดทำดัชนีฐานข้อมูลอยู่ในระบบอัตโนมัติและปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรและ AI กำลังได้รับการพัฒนาเพื่อจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพดัชนีโดยอัตโนมัติตามรูปแบบปริมาณงานที่เปลี่ยนแปลง
นอกจากนี้ ด้วยการเพิ่มขึ้นของฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง (NoSQL) กลยุทธ์และโครงสร้างการจัดทำดัชนีที่แตกต่างกันจึงได้รับการพัฒนา ตัวอย่างเช่น ในฐานข้อมูลกราฟ adjacency ที่ไม่มีดัชนีหมายความว่าทุกองค์ประกอบมีตัวชี้ตรงไปยังองค์ประกอบที่อยู่ติดกัน
ดัชนีฐานข้อมูลและพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์
แม้ว่าพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์จะไม่โต้ตอบกับดัชนีฐานข้อมูลโดยตรง แต่ก็มีบทบาทสำคัญในการปรับสมดุลการโหลดและการแคช ซึ่งส่งผลกระทบทางอ้อมต่อประสิทธิภาพของฐานข้อมูล
เมื่อใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ พร็อกซีสามารถแคชการตอบสนองจากฐานข้อมูลได้ หากมีการร้องขอเดียวกันอีกครั้ง พร็อกซีสามารถส่งคืนการตอบสนองที่แคชไว้ ซึ่งจะช่วยลดภาระในฐานข้อมูล สิ่งนี้ช่วยทางอ้อมในการใช้ทรัพยากรฐานข้อมูลได้ดีขึ้น รวมถึงดัชนีด้วย
นอกจากนี้ ในสภาพแวดล้อม DBMS ที่มีการจัดการเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลหลายเซิร์ฟเวอร์ พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถใช้เพื่อกระจายโหลด เพื่อให้มั่นใจว่ามีการใช้ทรัพยากรทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ
