Оптимизация БД
Добавь базе скорость
Last updated
Was this helpful?
Добавь базе скорость
Last updated
Was this helpful?
Применяются разные типы индексов, однако они занимают пространство и должны обновляться при изменении данных. Важно тщательно продумывать стратегию индексирования базы данных и регулярно её оптимизировать.
Как говорилось выше, существует множество алгоритмов индексирования, используемых для оптимизации скорости операций получения данных при помощи создания индексов столбцов таблиц. Вот некоторые из самых популярных алгоритмов индексирования баз данных:
B-дерево
Bitmap-индекс
Хэш-индекс
GiST (Generalized Search Tree, обобщённое поисковое дерево)
Полнотекстовый индекс
Рассмотрим самый простой и распростаненный способ индексирования - В-дерево.
Перед нами B-дерево индекса, присвоенного полю в таблице (которое чаще всего используется при выборках). В каждом узле хранятся элементы со значениями.Также элементы хранят ссылку на строку в таблице.
Поиск начинается с корневого узла. Наша задача — пройти по каждому элементу в узле и сравнить его значение с искомым:
Если значение совпало — берём ссылку на данные и читаем их из таблицы.
Если наше значение больше, чем значение в элементе, — идём дальше.
Если искомое значение меньше, чем в элементе, — нам нужно перейти в поддерево, которое хранится левее от ячейки. Далее мы попадаем на следующий уровень и итерация повторяется.
Рассмотрим алгоритм на примере поиска значения 2001.
Как и говорилось ранее, мы начинаем с корневого узла — первой ячейки со значением 1000.
Так как 2001 больше 1000, то мы идём дальше.
Доходим до ячейки 3000. Но 2001 меньше, чем 3000, поэтому переходим на поддерево.
Первая ячейка идёт со значением 2200, наше значение меньше, значит снова переходим на левое поддерево.
И сразу же находим ячейку со значением 2001.
То, что мы и искали. А так как искомая ячейка содержит ссылку на место, где лежат наши данные, то мы можем легко и быстро прочитать их.
Источники:
(почитать!)