skillup

技術ブログ

Database

データベースのインデックスについて

投稿日:

今回はデータベースのインデックスに関して。

検索条件を早くする場合、何よりも速度が速くなるのはインデックスを張ることでしょう。

インデックスを張ることは単語を索引順に並べることですので、劇的に速度が向上します。

他にも

  • アプリケーション(プログラム)での変更がなく、エンジニアが意識しなくてよい
  • データ自体には影響を与えない

などのメリットもあります。

デメリットは「索引用の内部データを作成しなければいけないため、更新時に若干時間がかかる」ことかと思いますが、メリットに比べると小さいです。

データベースで使われているインデックスは正確にはB-treeインデックスといわれているものです。

Btreeインデックスに関してはの説明はこちらを参考に。

Btreeインデックスが優れている点としては下記のような点です。

  • すべてのデータに対してだいたい同じ計算量でアクセスできること(長期間の運用では少しずつ崩れていく)
  • データ量nに対し、フルスキャンの計算量はlognであること
  • 長期間の運用による性能劣化が他のインデックスに比べて緩やか
  • データの構造上、統合だけでなく、不等号やBetweenに関しても高速化が利く(逆に否定にはきかない)
  • キーをソートしているため、集約関数、ORDER BY、集合関数に強い

具体的にはインデックスは下記のような場合にはると効果的と言われています。

  • またデータ量nに対して計算量がlognなため、データ量が少ないもの(目安として1万以下のレコード)には効果がない
  • カーディナリティの高いもの(データの種類が多いもの。例:顧客番号。逆にカーディナリティが低いものは性別。2種類しかないため。)
  • SQLで検索条件として使われている

逆にインデックスの効果がないものとしては下記のようなケースです。

インデックス列に対して算術演算を行うとき

インデックス列に対してSQL関数を使うとき

インデックス列に対してIS NULLを使うとき

インデックス列に対して否定形を使うとき

インデックス列に対してORを用いているとき

この場合INを使うほうがインデックスの効果はでます。

後方一致、中間一致のlike

前方一致のみが有効です。

暗黙の型変換

数値⇔文字や文字⇔日付を行った場合、エラーにはなりませんが、インデックスを使用することができません。

-Database
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

アンチパターン バインド変数の未使用+直積組み合わせ+データ量爆発+インデックス関連

本日はSQLコーディングに関して。 ここら辺は実際にプログラムを書く際に重要になってくるネタ。 Contents1 バインド変数1.1 デメリット1.2 対策2 直積により組み合わせが爆発する2.1 …

no image

自己結合のイメージ

前回に引き続き結合について考えます。 例えば下記のようなテーブルがあり、重複行を削除するとします。 1 りんご 50 2 みかん 100 3 みかん 100 4 みかん 100 5 バナナ 80 この …

no image

Cakeでのリレーションについて

いまさらながらCakeのリレーションについての復習。 基本から。 Contents1 基本的なリレーション1.1 1対N1.2 N対11.3 動的な紐づけ 基本的なリレーション 下記のようなテーブル構 …

no image

MySQLでの日付関数

MySQLでSUMやCOUNTなんかはよく使うと思うのですが、日付の関数なんかもかなり使います。 今回は、日付の日数をとりたいときの関数を紹介。 例えばあるカラムにある日付が入力されており、現在との日 …

no image

CASE式のすすめ その2

本日も「達人に学ぶSQL徹底指南書」を地道に進めていきます。 Contents1 CASE式の利用2 UPDATE文のCASE3 テーブル同士のマッチング CASE式の利用 私自身はCHECK制約を使 …