Im Zusammenhang mit Datenbanken ist ein nicht gruppierter Index eine Art Datenbankindex, der eine schnellere und effektivere Datenabfrage ermöglicht, ohne die tatsächliche physische Reihenfolge der zugrunde liegenden Datensätze zu ändern. Wie der Name schon sagt, handelt es sich um das Gegenteil eines Clustered Index, der die physische Reihenfolge der gespeicherten Daten neu ordnet.
Ein nicht gruppierter Index erstellt unabhängig von der eigentlichen Tabelle eine separate Datenstruktur, die eine Teilmenge der Spalten und die zugehörigen Zeiger auf die entsprechenden Datensätze enthält. Diese indizierten Spalten, auch Schlüsselspalten genannt, können während der Abfrageausführung verwendet werden, um den Datenabruf zu beschleunigen, indem die Anzahl der zu durchsuchenden Datenseiten reduziert wird. Daher können nicht gruppierte Indizes die Leistung bei Such-, Sortier- und Filtervorgängen für große Datensätze erheblich verbessern.
Die zugrunde liegende Datenstruktur eines nicht gruppierten Index variiert je nach verwendetem Datenbankverwaltungssystem (DBMS). Dennoch ist eine der häufigsten Implementierungen der Balanced Tree oder B-Tree. B-Bäume sind hierarchische, baumartige Datenstrukturen, die eine sortierte Reihenfolge ihrer Schlüssel-Wert-Paare effizient aufrechterhalten können und so schnelle Such-, Einfüge- und Löschvorgänge ermöglichen. In einem nicht gruppierten Index bilden die Schlüsselspalten die Grundlage für die Organisation des B-Baums, während der jedem Schlüssel entsprechende Wert den Zeiger auf den tatsächlichen Datensatz darstellt.
Die Verwendung eines nicht gruppierten Indexes innerhalb eines Datenbanksystems bietet mehrere Vorteile. Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, dass der Index vollständig von der eigentlichen Tabelle getrennt ist, sodass Änderungen an der Indexstruktur keine kostspielige Neuorganisation der Daten auf Speichermedien erfordern. Durch diese Trennung können auch mehrere nicht gruppierte Indizes in einer einzelnen Tabelle vorhanden sein, wodurch verschiedene Wege zur Optimierung der Abfrageleistung je nach ausgeführtem spezifischen Vorgang bereitgestellt werden. Da Indizes außerdem nur eine Teilmenge der Spalten der Tabelle enthalten, verbrauchen sie in der Regel weniger Speicherplatz als ihre Gegenstücke zu Clustered-Indizes.
Allerdings bringt die Verwendung nicht gruppierter Indizes Herausforderungen und Kompromisse mit sich. Wenn Daten aktualisiert, eingefügt oder gelöscht werden, muss auch der entsprechende Index aktualisiert werden, was möglicherweise zu einem erhöhten Wartungsaufwand führt. Da nicht gruppierte Indizes außerdem nur eine Form des „indirekten“ Zugriffs auf die Daten über Zeiger bieten, können bestimmte Abfragen dennoch zusätzliche Lesevorgänge aus der tatsächlichen Tabelle erfordern, was zu zusätzlichen Leistungskosten führt.
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Betrachten Sie eine E-Commerce-Plattform mit einer großen Kundendatenbank in einem realen Beispiel. Die Datenbank kann Millionen von Datensätzen enthalten, jeder mit zahlreichen Spalten wie Kunden-ID, Name, E-Mail-Adresse, Telefonnummer und Lieferadresse. Bei der Suche nach einem bestimmten Kunden anhand seiner E-Mail-Adresse würde die Verwendung eines nicht gruppierten Index für die E-Mail-Adressspalte den Suchvorgang erheblich beschleunigen. Dies liegt daran, dass die Abfrageausführungs-Engine nicht jede Zeile in der Datenbank nach einer Übereinstimmung durchsuchen müsste, sondern nur den viel kleineren Index durchlaufen müsste, wodurch die Gesamtzahl der erforderlichen Vorgänge erheblich reduziert würde.
Nicht gruppierte Indizes sind für die Optimierung der Abfrageleistung und die Bereitstellung eines effizienteren Zugriffs auf die Daten in großen Datenbanken von entscheidender Bedeutung. Durch die effektive Nutzung separater Datenstrukturen wie B-Bäume ermöglichen nicht gruppierte Indizes schnelle Such-, Sortier- und Filtervorgänge, ohne die physische Reihenfolge der Datensätze direkt zu ändern. Mit der no-code Plattform von AppMaster können Entwickler die Vorteile nicht gruppierter Indizes nutzen und eine optimierte und integrierte Umgebung für die Erstellung von Datenbankschemata, Geschäftsprozessen und APIs bereitstellen, die für die Abfrageleistung optimiert sind.
