Pāriet uz saturu

Indekss (datubāze)

Vikipēdijas lapa

Datubāzes indekss ir datu struktūra, kas uzlabo datu ieguves ātrumu no datu bāzes tabulām, bet palēnina datu ierakstīšanu datu bāzes tabulās, kā arī šādas tabulas aizņem vairāk vietas. Indeksu var izveidot, izmantojot vienu vai vairākas datu bāzes tabulas kolonnas, kas paātrinās piekļuvi gan nejauši sakārtotiem datiem, gan arī sakārtotiem. Indeksi diskā parasti aizņem mazāk vietas, nekā dati, uz kuriem tie attiecas, kas dod iespēju uzglabāt indeksus atmiņā tabulām, kuru dati ir pārāk lieli, lai tās pašas uzglabātu atmiņā.

Relāciju datu bāzēs indekss ir kopija no daļas tabulas datu. Dažas datubāzes paplašina šo funkcionalitāti, ļaujot izveidot indeksus, kas balstās uz funkcijām vai izteiksmēm.

Indeksu var definēt kā unikālu vai ne-unikālu. Unikālais indekss darbojas kā tabulas ierobežojums, neļaujot dublēt ierakstus indeksā un, līdz ar to, attiecīgajā tabulā.

Indeksu arhitektūra

[labot | labot pirmkodu]

Indeksu arhitektūras var tikt klasificētas kā klasterotas un neklasterotas.

Neklasterots

[labot | labot pirmkodu]

Dati eksistē nejauši izvēlētā secībā, bet indekss norāda loģisko kārtību. Datu rindas var būt nejauši izkaisītas pa visu tabulu. Neklasterotā indeksa koks satur indeksa atslēgas sakārtotā veidā, kur lapas līmenis indeksa kokā satur norādi uz datu lapu un rindas numuru datu lapā. Neklasterotā indeksā

  • Fiziskā rindu secība nav tāda pati kā indeksa rindu secība.
  • Tipiski izveido uz kolonnām, kuras izmanto JOIN, WHERE un ORDER BY norādījumos.
  • Labi lietot tabulām, kuru dati bieži tiek mainīti.

Microsoft SQL Server veido neklasterotus indeksus pēc noklusējuma, kad tiek izmantota komanda CREATE INDEX. Datubāzes tabulā var eksistēt vairāk kā viens neklasterots indekss (līdz pat 249).[1]

Klasterots

[labot | labot pirmkodu]

Klasterošana izmaina datu blokus noteiktā secībā, lai tie atbilstu indeksam, tā nodrošinot, ka dati tiek glabāti jau sakārtoti. Tādēļ ir iespējams izveidot tikai vienu klasterotu indeksu katrai datubāzes tabulai. Klasterotie indeksi spēj ārkārtīgi palielināt datu nolasīšanas ātrumu, bet, parasti tikai tādos gadījumos, kur dati tiek lasīti secīgi vai arī pretējā secībā, kā tie norādīti klasterotajā indeksā.

Tā kā fiziski dati ir sakārtoti jau uz diska, tas nozīmē, ka nākamais vai iepriekšējais ieraksts ir tieši aiz vai pirms konkrētā ieraksta un tādējādi tiek ietaupīts laiks, kas būtu jāpatērē, pāršķirot datu lapas.

Lietotnes un ierobežojumi

[labot | labot pirmkodu]

Indeksi ir lietderīgi daudzām lietotnēm, taču tie nāk ar ierobežojumiem. Apskatīsim šādu SQL priekšrakstu: SELECT first_name FROM people WHERE last_name = 'Smith';. Lai apstrādātu šādu priekšrakstu, bez indeksa, datu bāzes lietojumprogrammai ir jāvadās pēc last_name kolonnas, katrā rindā, kas atrodas tabulā (kas ir pazīstama kā pilna tabulas nolasīšana). Savukārt ar indeksu datu bāze vienkārši sekos B-koka datu struktūrai, līdz atradīs ierakstu "Smith". Šis process ir daudz ātrāks kā pilna tabulas nolasīšana.

Apskatīsim šādu SQL priekšrakstu: SELECT email_address FROM customers WHERE email_address LIKE '%@yahoo.com';. Šis pieprasījums dotu e-pasta adresi katram klientam, kura e-pasta adrese beidzas ar "@yahoo.com", bet ja pat email_address kolonna ir tikusi indeksēta, datu bāzei tik un tā ir jāveic pilna tabulas nolasīšana. Tas tā ir tāpēc, ka indekss ir būvēts ar pieņēmumu, ka vārdi sakārtoti no kreisās puses uz labo. Ar aizstājējzīmi % meklēšanas nosacījuma sākumā datu bāzes lietojumprogramma nav spējīga izmantot pamata b-koka (b-tree) datu struktūru (citiem vārdiem sakot, WHERE noteikums nav ātrumu paaugstinošs, jo nevar izmantot indeksu priekšrocības, lai paātrinātu pieprasījumu izpildīšanu). Šī problēma var tikt atrisināta, izmantojot citu indeksu pievienošanu, izmantojot reverse (email_adress) un SQL pieprasījumu šādi : SELECT email_address FROM customers WHERE reverse (email_address) LIKE reverse('%@yahoo.com');. Tas ieliek aizstājējzīmi pašā labajā pieprasījuma daļā (tagad t.i. moc.oohay@%), kas apmierina reverse (email_address) indeksu.

Kolonnu kārtība

[labot | labot pirmkodu]

Secība, kādā kolonnas sakārtotas indeksa definīcijā, ir svarīga. Ir iespējams iegūt datu rindu identifikatoru, izmantojot tikai pirmo indeksēto kolonnu, taču to nav iespējams efektīvi (lielākajā daļā datubāzu) izdarīt izmantojot otro vai vēl lielāku indeksēto kolonnu.

Piemēram, iztēlojoties telefona grāmatu, kurā telefona numuri sakārtoti pēc pilsētas un pēc tam pēc uzvārda, zinot pilsētu, viegli atrast visus telefona numurus šajā pilsētā, bet, zinot uzvārdu, atrast visus telefona numurus ir samērā grūti.

Bitmap indekss

[labot | labot pirmkodu]

Bitmap indekss ir speciāls indeksa tips, kas glabā lielāko daļu tā datu kā bitu masīvus (bitmap) un lielāko daļu pieprasījumu datu atrod, izpildot bitu loģiskās operācijas ar šiem masīviem. Visplašāk izmantotie indeksi, piemēram, B-koks, ir visefektīvākie, ja vērtības šajos indeksos atkārtojas maz vai neatkārtojas vispār.

Blīvais indekss

[labot | labot pirmkodu]

Blīvais indekss datubāzēs ir datne, kurā glabājas atslēgu un norāžu pāri, kas norāda uz katru ierakstu datu datnē. Katra atslēga ir saistīta ar konkrētu norādi, kas norāda uz datu ierakstu. Klasterotajos indeksos ar atslēgām, kas atkārtojas, blīvais indekss norādīs uz pirmo ierakstu ar šādu atslēgu. [2]

Retais indekss

[labot | labot pirmkodu]

Retais indekss datubāzēs ir datne, kurā glabājas atslēgu un norāžu pāri, kas norāda uz katru datu bloku datu datnē. Katra atslēga ir saistīta ar konkrētu norādi, kas norāda uz datu bloku. Klasterotajos indeksos ar atslēgām, kas atkārtojas, retais indekss norādīs uz zemāko meklējamo atslēgu katra blokā.

Apgrieztais indekss

[labot | labot pirmkodu]

Apgrieztais indekss apgriež atslēgas vērtību, pirms to ievada indeksā. Piemēram, vērtība 123456 kļūst par 654321 indeksā. Vērtības apgriešana kļūst izteikti noderīga, kad tiek indeksēti secīgi dati (piemēram, skaitļu virkne)

Indeksu ieviešana

[labot | labot pirmkodu]

Indeksus var ieviest, izmantojot dažādas datu struktūras. Populārākie indeksi ir sabalansētie koki, B-koki un jaucējfunkciju rezultāti.[3]

Atsauces

[labot | labot pirmkodu]
  1. Using Clustered Indices, MSDN, retrieved 2010-08-27
  2. Database Systems: The Complete Book. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer D. Widom
  3. Gavin Powell. «Chapter 12: Building Fast-Performing Data Models». Beginning Database Design ISBN 978-0-7645-7490-0. Wrox Publishing, 2005-12. Arhivēts no oriģināla, laiks: 2007. gada 18. augustā. Skatīts: 2011. gada 1. janvārī.