Многие слышали о том, что индексы в базах данных это весьма полезная штука. Но, одно дело слышать, а другое представлять себе их устройство хотя бы на базовом уровне. Поэтому в рамках данной статьи для начинающих, я рассмотрю этот вопрос, применяя простые и понятные каждому выражения и аналогии из жизни.
Что такое индекс базы данных и зачем он нужен?
Чтобы понять зачем нужны индексы в базе данных и что он собой представляет, сейчас рассмотрим простой пример.
Представьте себе, что у вас есть полочка для книг. При этом изначально эта полочка с книгами пуста. Книги вам то приносят, то уносят, то делают в них какие-то корректировки (к примеру, мемуары или может быть черновики) и тому подобное.
Так как полочка маленькая, то вы как-то не особо задумывались о какой-либо системе классификации, а просто вставляете книги в любые пустые места.
Каждый раз когда-то вам или кому-то необходимо найти определенную книгу, возникает необходимость просматривать все книги с самого начала полочки до первой попавшейся (если нужна только одна книга) или полностью все (если нужно собрать все копии). В принципе, для одной полочки это весьма необременительно.
Теперь, представьте себе, что речь идет не об одной полочке, а об огромном помещении, где находятся тысячи книг.
Тут-то вы и начинаете задумываться о том, что неплохо бы ввести какую-то систему классификации, например, по названию книги. Конечно, полностью сортировать все эти тысячи книг в алфавитном порядке вы не собираетесь, плюс с этим возникло бы куча других вопросов (как добавить книгу в уже заполненную полку и прочие).
Поэтому вы поступаете проще, вы берете каталог, где возможно добавлять листочки. При этом каждую страницу выделяете только под одно название книги, а сами страницы располагаете в каталоге в порядке возрастания названий. Содержание этих страниц весьма просто — вы записываете в каком стеллаже, на какой полке и какой по счету является книга. Если книг несколько, то строчек в этой странице становится несколько.
Таким образом, чтобы найти одну или все нужные книги по названию, вам достаточно открыть этот каталог и быстро пролестнуть до нужной страницы, а затем пройтись по всем указанным стеллажам. При этом для упрощения, вы так же можете первые буквы названий так же индексировать. То есть добавляете наклейку на каждую первую страницу с указанной буквой (таким образом можете сразу перейти, например, к букве «Р», не пролистывая все названия до нее).
Конечно, для поддержки такой системы требуется дополнительное время, но все же оно существенно меньше, чем попытка найти вслепую книгу из тысячи (пара минут против нескольких часов и более).
Так вот, в данном примере, если переносить это в базу данных:
Помещение — это таблица в базе данных. Если чуть проще, то любое скопище однотипных данных (тех же книг), по сути, представляет собой таблицу.
Поиск книги — это sql-запросы получения данных. При этом важно отметить, что сами по себе они не меняются. То есть вам как нужно было найти «Термодинамику», так и осталось нужным найти «Термодинамику». Другое дело, как вы будете это осуществлять — прочесывая тысячи книг или открыв каталог.
Каталог — это и есть упрощенный вариант индекса в базе данных. То есть, индекс это набор дополнительных данных, записанных в удобном виде, который позволяет существенно быстрее осуществлять поиск, хоть и требующий дополнительных усилий для поддерживания его актуальности.
Имя книги (страничка) — это ключ в индексе. То уникальное значение, которое может ссылаться как на одну какую-то запись, так и на несколько. Стоит отметить, что даже если записей для каждого значения будет несколько, это все равно быстрее, чем полный перебор всех данных.
Если суммировать, то можно увидеть, что наличие индекса может быть весьма выгодным. Например, для одной домашней полочки с десятком книг — индекс в общем-то не сильно нужен, а вот когда речь заходит о более больших объемах, то индекс будет весьма полезным.
Так же можно заметить, что добавление индекса не требует того, чтобы сами sql-запросы были переписаны, так как последние являются лишь выражением на упрощенном языке для базы данных. Если продолжить аналогию, то это как попросить кого-то найти вам «Флора и фауна». При этом каким образом и сколько этот кто-то будет искать книгу, будет решать сам этот человек. В данном примере «найти книгу» — это sql-запрос, а этот «кто-то» это база данных.
Какие бывают индексы?
Вообще, в зависимости от типов баз данных, индексы могут быть очень разными и реализоваться за счет специфических математических механизмов. Но, наиболее частым является древовидный индекс, так как поддерживать такой индекс относительно просто и максимальная скорость поиска в нем составляет логарифм по числу максимального количества дочерних узлом от общего количества записей (плюс минус некоторые технические моменты).
Немного поясню.
Дерево (древовидный индекс) — это специального вида структура, у которой есть корневая вершина и у каждого узла может быть несколько дочерних узлов. При этом каждый узел встречается только один раз и может иметь всего один родительский узел. Выглядит это так:
Как видите, очень похоже на перевернутое обычное зеленое дерево, у которого ветки растут не вверх, а вниз.
Максимальное количество дочерних узлов, как вероятно уже догадались по картинке, это то количество дочерних узлов, больше которого у одного узла не может быть.
Теперь поясню откуда берется логарифм. Дело в том, что дерево обычно заполняется по определенным правилам. К примеру, если у узла максимально может быть всего два дочерних узла (так называемое бинарное дерево), то обычно левый дочерний узел имеет значение меньше текущего, а правый большее значение. Поэтому если вам нужно найти, например, число 30 в дереве с рисунка чуть выше, то вам понадобится всего 4 сравнения (40 — 25 — 32 — 30). Именно из-за этой особенности поиска и берется логарифм (так как каждое сравнение сокращает количество проверяемых элементов в два раза). При этом обычно значение логарифма округляют в большую сторону.
Так же отмечу, что такая скорость достигается за счет того, что дерево строится специальным образом, чтобы не возникало таких ситуаций, как на картинке ниже, где максимальная скорость поиска будет сравнима с простым перебором всех записей.
Как видите, чтобы здесь найти запись с ключом «3» понадобится 4 сравнения (40 — 25 — 10 — 3), хотя всего записей 5.
Практически во всех базах данных, существует деление по уникальности:
Уникальный индекс — это такой индекс, у которого все значения встречаются только один раз. Проводя аналогию, когда каждая книга присутствует только в одном экземпляре и никогда названия книг не совпадают.
Неуникальный индекс — это такой индекс, у которого значения могут повторяться. Проводя аналогию, существуют книги с одними и теми же названиями, но разными авторами, или же просто встречаются копии.
Важно отметить, что если для таблицы создается уникальный индекс, то это означает, что при попытке добавить запись со значением, которое уже встречалось, или же изменить значение какой-то записи на существующее, то база данных не позволит сделать такое действие и будет ругаться (выдавать ошибки). В случае же с неуникальным индексом таких проблем нет.
Так же стоит знать, что индексы делятся по количеству входящих в них полей:
Обычные индексы — состоят из одного поля. Здесь, вероятно, все понятно. Обычный каталог страничек.
Составные индексы — строятся по нескольким полям, при этом расположение полей является важным.
Чуть подробнее про составные индексы. Рассмотрим аналогию с теми же книгами. До этого индекс строился только по названию. Теперь же представим, что книги с одинаковыми названиями часто встречаются. В такой ситуации, легко может получится, что страничка каталога будет состоять из координат сотен книг (десятки авторов и у каждого по десять копий). Бегать их всех проверять — так же немалое количество времени. Поэтому вместо того, чтобы страничка просто перечисляла все местонахождения книг, можно сделать так, чтобы странички с именами книг указывали на дополнительные каталоги, где аналогичным образом проиндексированы авторы.
Немного упрощая, поиск будет выглядит примерно так.
1. Вначале вы ищите в каталоге с именами необходимую страничку с названием.
2. Затем в этой страничке смотрите, где находится соответствующий каталог с авторами.
3. Берете этот каталог и уже в нем находите страничку, где указано месторасположение всех книг с этим автором и названием.
При этом важно понимать, что для каждого названия будет создаваться собственный каталог авторов. То есть в обратном порядке, к сожалению, поиск не осуществить. Если же требуется поиск вначале по автору, а уже затем по названиям книг, то необходимо создавать отдельный составной каталог (составной индекс).
Существуют и другие моменты, но чаще всего достаточно знать хотя бы эти базовые знания.
Отличная статья, очень доступно и наглядно. Спасибо!