インデックスをカバーしているのは何ですか？クエリパフォーマンスをどのように改善できますか？

インデックスをカバーしているのは何ですか？クエリパフォーマンスをどのように改善できますか？

カバーインデックスは、クエリを満たすために必要なすべての列を含むデータベースシステムのインデックスのタイプです。つまり、データベースエンジンは、実際のテーブルにアクセスする必要なく、インデックスから必要なすべてのデータを直接取得できることを意味します。この概念は、インデックスのみのスキャンと呼ばれることもあります。

インデックスをカバーすることで、いくつかの方法でクエリパフォーマンスを大幅に改善できます。

1. I/O操作の削減：必要なすべてのデータはインデックス自体内で利用可能であるため、データベースはテーブルからデータを取得するために追加のI/O操作を実行する必要はありません。このI/Oの減少は、特に大規模なデータセットでは、クエリの実行時間が速くなる可能性があります。
2. CPUの使用量の減少：必要なデータ検索が少ないため、CPUはリクエストの処理に費やす時間が短くなり、システム全体のパフォーマンスが向上します。
3. より良いキャッシュの使用率：インデックス内のデータはメモリまたはキャッシュに適合する可能性が高く、ディスクからデータを取得する必要性を減らし、それによりクエリ効率が向上します。
4. 改善された並行性：各クエリの実行にかかる時間を短縮することにより、インデックスをカバーすることで、データベースのより並行操作が可能になり、スループットが改善されます。

カバーインデックスは、追加のデータ検索の必要性をどのように減らしますか？

インデックスをカバーすることで、インデックス構造自体内のクエリで参照されているすべての列を含めることにより、追加のデータ検索の必要性が減少します。クエリが実行されると、データベースは、基礎となるテーブルから追加情報を検索する必要なく、インデックスから必要なすべてのデータを取得できます。

たとえば、 city 「ニューヨーク」に等しいusersテーブルからnameとageを選択するクエリを検討してください。 nameとageを含むcityにインデックスが存在する場合、データベースはインデックスからクエリ全体を提供できます。カバーインデックスがなければ、データベースはまずcityのインデックスを使用して関連する行を見つけ、次にusersテーブルに追加の検索を実行してnameとageを取得します。

これらの余分なルックアップを排除することにより、インデックスをカバーするディスクアクセスの数を最小限に抑えることができます。これは通常、クエリ処理で最も時間のかかる操作です。これにより、クエリの実行が速くなり、リソースの使用が減少します。

読み取り操作と書き込み操作の両方で、カバーインデックスを効果的に使用できますか？

インデックスのみのスキャンを許可することでクエリパフォーマンスを加速するため、カバーインデックスは主に読み取り操作に有益です。ただし、効果は一般にあまり好ましくありませんが、書き込み操作にも影響を与える可能性があります。

読み取り操作の場合、インデックスをカバーすることは、前述のようにパフォーマンスを向上させます。追加のデータ検索の必要性を最小限に抑えることにより、クエリを実行するのに必要な時間を大幅に短縮できます。

書き込み操作の場合、インデックスをカバーするには、次の効果があります。

1. オーバーヘッドの増加：テーブル内のデータが更新されるたびに、インデックスも更新する必要があります。これには、通常のインデックスよりも大きくなり、維持するのが高くなる可能性があるインデックスのカバーが含まれます。
2. 潜在的なパフォーマンスヒット：カバーインデックスを維持する追加のオーバーヘッドは、挿入、更新、および削除操作を遅くすることができます。これは、複数の列をカバーするインデックスに特に当てはまります。これらの列のいずれかの変更には、インデックスの更新が必要です。

したがって、インデックスをカバーすることは、読みやすいワークロードに非常に有益ですが、書き込み重度の環境では慎重に使用する必要があります。改善された読み取りパフォーマンスと書き込み操作の潜在的な減速とのトレードオフを慎重に考慮する必要があります。

カバーインデックスを実装することで最も利益を得る具体的なシナリオは何ですか？

次の特定のシナリオでは、インデックスをカバーすることは特に有利です。

1. 読み取りが多いワークロード：多くの読み取り操作と書き込み操作が少ないアプリケーションは、インデックスをカバーすることで非常に利益を得ることができます。これらには、レポートシステム、データ倉庫、および分散データベースのレプリカの読み取りが含まれます。
2. 頻繁に実行されるクエリ：頻繁に実行され、同じテーブルから複数の列を含む特定のクエリがある場合、インデックスをカバーすることで、追加のテーブル検索の必要性を排除することでパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
3. フィルタリングと並べ替えのクエリ：インデックスのカバーは、データ（条項を使用する場所を使用）をフィルタリングし、ソートまたはグループ化を必要とするクエリに特に役立ちます（条項ごとに注文またはグループを使用）。インデックスがこれらすべての操作をカバーする場合、クエリの実行はかなり高速になる可能性があります。
4. クエリが遅い大きなテーブル：ディスクI/Oのコストが高いためにクエリが遅い大きなテーブルの場合、インデックスをカバーすることでディスクアクセスの数を減らし、パフォーマンスの大幅な改善につながります。
5. OLAP（オンライン分析処理）システム：OLAPシステムは、多くの場合、大規模なデータセットで複雑な分析クエリを実行します。インデックスをカバーすることは、テーブル全体のデータ検索の必要性を減らすことにより、これらのクエリをより効率的に提供するのに役立ちます。

要約すると、クエリパフォーマンスが重要であり、読み取り操作が支配的であるシナリオでは、インデックスをカバーすることが最も有益です。ただし、それらの実装は、書き込み操作の潜在的なオーバーヘッドとバランスが取れている必要があります。

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