Indeksering i DBMS: Hvad er, typer af indekser med EKSEMPLER

Hvad er indeksering?

Indeksering er en datastruktureringsteknik, der giver dig mulighed for hurtigt at hente poster fra en databasefil. Et indeks er en lille tabel med kun to kolonner. Den første kolonne indeholder en kopi af den primære nøgle eller kandidatnøgle til en tabel. Den anden kolonne indeholder et sæt af pointers der indeholder adressen på den diskblok, hvor den specifikke nøgleværdi er gemt.

Et indeks:

• Tager en søgenøgle som input.
• Returnerer effektivt en samling af matchende poster.

Uden et indeks skal databasen scanne hver række for at besvare en forespørgsel. Med et indeks hopper den direkte til den matchende blok, hvilket er grunden til, at den valgte indekstype har en stor effekt på ydeevnen.

Typer af indeksering i DBMS

Indeksering i en database er defineret ud fra dens indekseringsattributter. De to hovedtyper af indekseringsmetoder er:

• Primær indeksering
• Sekundær indeksering

Primært indeks i DBMS

Et primært indeks er en ordnet fil med fast længde og to felter. Det første felt er det samme som den primære nøgle, og det andet felt peger på den specifikke datablok. I det primære indeks er der altid en en-til-en-relation mellem posterne i indekstabellen.

Det primære indeks er også yderligere opdelt i to typer:

• Tæt indeks
• Sparsomt indeks

Tæt indeks

I et tæt indeks oprettes en post for hver søgenøgleværdi i databasen. Dette hjælper dig med at søge hurtigere, men kræver mere plads til at gemme indeksposter. I denne metode indeholder poster søgenøgleværdien og peger på den faktiske post på disken.

Sparsomt indeks

Et sparse index er en indekspost, der kun vises for nogle af værdierne i filen. Sparse index hjælper dig med at løse problemer med tæt indeksering i DBMSI denne teknik lagrer et interval af indekskolonner den samme datablokadresse, og når data skal hentes, hentes denne blokadresse.

Et sparse-indeks gemmer kun indeksposter for nogle søgenøgleværdier. Det kræver mindre plads og mindre vedligeholdelsesomkostninger til indsættelser og sletninger, men det er langsommere end det kompakte indeks til at finde poster.

Nedenfor er et eksempel på et databaseindeks for et sparse-indeks.

Tæt indeks vs. sparsomt indeks

De to primære indeksvarianter udgør modsatte afvejninger, som er opsummeret nedenfor.

Aspect	Tæt indeks	Sparsomt indeks
Entries	Én pr. søgenøgle	En pr. blok
Space	Mere	Less
Søgehastighed	Hurtigere	Langsommere
Vedligeholdelse	Højere	Sænk

Sekundært indeks i DBMS

Det sekundære indeks i DBMS kan genereres af et felt, der har en unik værdi for hver post, og det skal være en kandidatnøgle. Det er også kendt som et ikke-klyngeindeks.

Denne indekseringsteknik på to niveauer til databaser bruges til at reducere kortetping størrelsen på det første niveau. For det første niveau er der valgt et stort udvalg af tal, så kortetping størrelsen forbliver altid lille.

Eksempel på sekundært indeks

Lad os forstå sekundær indeksering med et eksempel på en databaseindeksering. I en bankkontodatabase gemmes data sekventielt efter kontonummer, men du vil måske gerne finde alle konti i en bestemt filial af ABC bank.

Her kan du have et sekundært indeks for hver søgenøgle. Indeksposten peger på en bucket, der indeholder pointere til alle poster med den specifikke søgenøgleværdi.

ClusterIndeks i DBMS

I et klynget indeks gemmes selve posterne i indekset, ikke pointere. Nogle gange oprettes indekset på ikke-primære nøglekolonner, som muligvis ikke er unikke for hver post. I en sådan situation kan du gruppere to eller flere kolonner for at få unikke værdier og oprette et indeks, som kaldes et klynget indeks. Dette hjælper dig også med at identificere posten hurtigere.

Eksempel: Antag, at en virksomhed har ansat mange medarbejdere i forskellige afdelinger. I dette tilfælde bør der oprettes et klyngeindeks for alle medarbejdere, der tilhører den samme afdeling.

De betragtes som en enkelt klynge, og indekset peger på klyngen som helhed. Her er Department_no en ikke-unik nøgle.

Hvad er et flerniveauindeks?

Flerniveauindeksering oprettes, når et primært indeks ikke passer i hukommelsen. Med denne type indekseringsmetode kan du reducere antallet af diskadgange for at nå en post. Posterne opbevares på en disk som en sekventiel fil, og et sparse-indeks oprettes oven på den fil.

B-Tree-indeks

B-træindekset er den mest anvendte datastruktur til træbaseret indeksering i DBMS. Det er et flerniveauformat til træbaseret indeksering, der bruger balanceret binære søgetræerAlle bladnoder i B-træet indeholder de faktiske datapointere.

Derudover er alle bladnoder sammenkoblet med en linket liste, hvilket gør det muligt for et B-træ at understøtte både tilfældig og sekventiel adgang.

• Bladknuder skal have mellem 2 og 4 værdier.
• Enhver sti fra roden til et blad er stort set lige lang.
• Ikke-bladnoder, bortset fra rodnoden, har mellem 3 og 5 undernoder.
• Enhver knude, der ikke er en rod eller et blad, har mellem n/2 og n børn.

Hvor præcise match-opslag dominerer, og områdescanninger er sjældne, hashing kan være et hurtigere alternativ til et B-træindeks.

Fordele ved indeksering

De vigtigste fordele ved indeksering er:

• Det hjælper med at reducere det samlede antal I/O-operationer, der er nødvendige for at hente data, så du ikke behøver at få adgang til en række direkte fra tabellen.
• Det tilbyder hurtigere søgning og hentning af data for brugerne.
• Det kan reducere tabelpladsen, fordi du ikke behøver at gemme ROWID'en i indekset for hver linket række.
• Data i bladnoderne er allerede sorteret efter nøglens værdi.

Ulemper ved indeksering

De vigtigste ulemper ved indeksering er:

• For at udføre indeksering skal du bruge en primærnøgle i tabellen med en unik værdi.
• Du kan ikke bygge et andet indeks på data, der allerede er indeksorganiseret på samme måde.
• Du har ikke tilladelse til at partitionere en indeksorganiseret tabel.
• Indeksering forringer ydeevnen i INSERT-, DELETE- og UPDATE-forespørgsler.

Ofte Stillede Spørgsmål