Oracle でよく使用されるインデックスの分類と利点と欠点の分析

Oracle で一般的に使用されるインデックスの分類と利点と欠点の分析

Oracle データベースでは、インデックスは重要なデータベース オブジェクトであり、データベース検索データの効率を向上させるために使用されます。 。インデックスはインデックスの作成方法や特徴に基づいてさまざまなカテゴリに分類でき、それぞれのインデックスにはメリットとデメリットがあります。この記事では、Oracle で一般的に使用されるインデックス分類を紹介し、それらの長所と短所を分析し、対応するコード例を示します。

1. 単一列インデックス

1. B ツリー インデックス

B ツリー インデックスは最も一般的なインデックス タイプであり、等しい値の検索に適しています。そして範囲検索。データをバイナリ ツリーの形式で編成するため、検索が高速化されます。ただし、データ量が多い場合、B ツリー インデックスによってインデックスの深さが増加し、クエリの効率に影響を与える可能性があります。

CREATE INDEX idx_name ON table_name(column_name);

2. 一意インデックス

一意インデックスは、インデックス列の数値の一意性を保証する点を除いて、B ツリー インデックスと似ています。一意のインデックスは重複データの挿入を効果的に回避し、データの整合性を向上させることができますが、データの挿入時に追加のチェック制約が必要となり、パフォーマンスに一定の影響を与えます。

CREATE UNIQUE INDEX idx_name ON table_name(column_name);

3. クラスター化インデックス

クラスター化インデックスは、テーブルの物理的な順序をインデックスの論理的な順序に揃えるインデックス タイプです。次に従ってデータ行を並べ替えます。インデックス列の値。クラスター化インデックスは IO の数を減らし、クエリ速度を向上させることができますが、頻繁に挿入および削除操作を行うとパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

CREATE CLUSTER index_name ON table_name;

2. 複数列インデックス

1. 複合インデックス

複合インデックスは複数の列で構成されるインデックスで、結合クエリや複数の列に適しています。条件付きクエリ。インデックスを結合するとインデックスの数が減り、ストレージ領域を節約できますが、インデックス列の順序がクエリ効率に与える影響に注意する必要があります。

CREATE INDEX idx_name ON table_name(column1, column2);

2. カバー インデックス

カバー インデックスとは、クエリに必要なすべての列がインデックスに含まれていることを意味します。これにより、データ テーブルへのアクセスが回避され、クエリの効率が向上します。ただし、大きすぎるインデックスがパフォーマンスに影響を与えないよう、インデックス列の選択には注意する必要があります。

CREATE INDEX idx_name ON table_name(column1) INCLUDE (column2, column3);

3. 特別なインデックス

1. フルテキスト インデックス

フルテキスト インデックスは、テキスト データの取得に特別に使用されるインデックス タイプであり、適切です。全文検索とあいまいクエリ用。フルテキスト インデックスを作成すると、テキスト データの取得効率が向上しますが、インデックスの維持とストレージ領域の占有により多くのリソースが必要になります。

CREATE FULLTEXT INDEX idx_name ON table_name(column_name);

2. ファジー クエリ インデックス

ファジー クエリ インデックスは、LIKE 演算子などのファジー クエリ操作をサポートするために使用される特殊なインデックス タイプです。ファジー クエリ インデックスを使用するとファジー クエリを高速化できますが、ワイルドカードの使用方法に注意する必要があります。

CREATE INDEX idx_name ON table_name(column_name) NOPARALLEL;

要約すると、Oracle で一般的に使用されるインデックス タイプには、単一列インデックス、複数列インデックス、特殊インデックスが含まれます。各インデックス タイプには、適用可能なシナリオ、長所と短所があります。実際のアプリケーションでは、適切なインデックス タイプを選択し、特定のビジネス ニーズとクエリ シナリオに従ってインデックス構造を合理的に設計することで、データベースのクエリ パフォーマンスを効果的に向上させることができます。

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