En el contexto de las bases de datos, un índice no agrupado es un tipo de índice de base de datos que permite una consulta de datos más rápida y efectiva sin modificar el orden físico real de los registros de datos subyacentes. Como sugiere el nombre, es lo opuesto a un índice agrupado, que reorganiza el orden físico de los datos almacenados.
Un índice no agrupado crea una estructura de datos separada, independiente de la tabla real, que contiene un subconjunto de las columnas y sus punteros asociados a los registros de datos correspondientes. Estas columnas indexadas, también conocidas como columnas clave, se pueden usar durante la ejecución de consultas para acelerar la recuperación de datos al reducir la cantidad de páginas de datos que se deben buscar. Como resultado, los índices no agrupados pueden mejorar sustancialmente el rendimiento en términos de operaciones de búsqueda, clasificación y filtrado en grandes conjuntos de datos.
La estructura de datos subyacente de un índice no agrupado varía según el sistema de gestión de base de datos (DBMS) específico que se utilice. Aún así, una de las implementaciones más comunes es el árbol equilibrado o árbol B. Los árboles B son estructuras de datos jerárquicas similares a árboles que pueden mantener de manera eficiente un orden ordenado de sus pares clave-valor, lo que permite operaciones rápidas de búsqueda, inserción y eliminación. En un índice no agrupado, las columnas clave forman la base para la organización del árbol B, mientras que el valor correspondiente a cada clave es el puntero al registro de datos real.
Existen múltiples ventajas al usar un índice no agrupado dentro de un sistema de base de datos. Un beneficio importante es que el índice está completamente separado de la tabla real, lo que significa que los cambios en la estructura del índice no requieren una reorganización costosa de los datos en los medios de almacenamiento. Esta separación también permite que existan múltiples índices no agrupados en una sola tabla, lo que proporciona varias vías para optimizar el rendimiento de las consultas según la operación específica que se esté ejecutando. Además, como los índices solo incluyen un subconjunto de columnas de la tabla, normalmente consumen menos espacio de almacenamiento que sus contrapartes de índices agrupados.
Dicho esto, el uso de índices no agrupados tiene desafíos y compensaciones. Cuando se actualizan, insertan o eliminan datos, el índice correspondiente también debe actualizarse, lo que podría generar una mayor sobrecarga de mantenimiento. Además, dado que los índices no agrupados solo brindan una forma de acceso "indirecto" a los datos a través de punteros, ciertas consultas aún pueden requerir lecturas adicionales de la tabla real, lo que genera costos de rendimiento adicionales.
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Considere una plataforma de comercio electrónico con una gran base de datos de clientes en un ejemplo del mundo real. La base de datos puede contener millones de registros, cada uno con numerosas columnas, como la identificación del cliente, el nombre, la dirección de correo electrónico, el número de teléfono y la dirección de envío. Al buscar un cliente específico en función de su dirección de correo electrónico, el uso de un índice no agrupado en la columna de la dirección de correo electrónico aceleraría enormemente el proceso de búsqueda. Esto se debe a que, en lugar de escanear cada fila de la base de datos para encontrar una coincidencia, el motor de ejecución de consultas solo necesitaría atravesar el índice mucho más pequeño, lo que reduce significativamente la cantidad total de operaciones requeridas.
Los índices no agrupados son vitales para optimizar el rendimiento de las consultas y proporcionar un acceso más eficiente a los datos en grandes bases de datos. Al aprovechar de manera efectiva las estructuras de datos separadas, como los árboles B, los índices no agrupados permiten operaciones rápidas de búsqueda, clasificación y filtrado sin modificar directamente el orden físico de los registros de datos. La plataforma no-code de AppMaster permite a los desarrolladores aprovechar los beneficios de los índices no agrupados, proporcionando un entorno optimizado e integrado para crear esquemas de bases de datos, procesos comerciales y API optimizados para el rendimiento de consultas.
