Nel contesto dei database, un indice non cluster è un tipo di indice di database che consente query di dati più rapide ed efficaci senza modificare l'ordine fisico effettivo dei record di dati sottostanti. Come suggerisce il nome, è l'opposto di un Clustered Index, che riorganizza l'ordine fisico dei dati memorizzati.
Un indice non cluster crea una struttura di dati separata, indipendente dalla tabella effettiva, che contiene un sottoinsieme delle colonne e i relativi puntatori associati ai record di dati corrispondenti. Queste colonne indicizzate, note anche come colonne chiave, possono essere utilizzate durante l'esecuzione della query per velocizzare il recupero dei dati riducendo il numero di pagine di dati da cercare. Di conseguenza, gli indici non cluster possono migliorare sostanzialmente le prestazioni in termini di operazioni di ricerca, ordinamento e filtraggio su set di dati di grandi dimensioni.
La struttura dei dati sottostante di un indice non cluster varia in base allo specifico sistema di gestione del database (DBMS) utilizzato. Tuttavia, una delle implementazioni più comuni è Balanced Tree, o B-tree. I B-tree sono strutture di dati gerarchiche simili ad alberi che possono mantenere in modo efficiente un ordine ordinato delle loro coppie chiave-valore, consentendo rapide operazioni di ricerca, inserimento ed eliminazione. In un indice non cluster, le colonne chiave costituiscono la base per l'organizzazione dell'albero B, mentre il valore corrispondente a ciascuna chiave è il puntatore al record di dati effettivo.
Esistono molteplici vantaggi nell'utilizzo di un indice non in cluster all'interno di un sistema di database. Un vantaggio significativo è che l'indice è completamente separato dalla tabella effettiva, il che significa che le modifiche alla struttura dell'indice non richiedono una costosa riorganizzazione dei dati sui supporti di memorizzazione. Questa separazione consente inoltre l'esistenza di più indici non cluster su una singola tabella, fornendo vari percorsi per ottimizzare le prestazioni delle query a seconda dell'operazione specifica eseguita. Inoltre, poiché gli indici includono solo un sottoinsieme di colonne della tabella, in genere consumano meno spazio di archiviazione rispetto alle loro controparti Clustered Index.
Detto questo, l'utilizzo di indici non raggruppati presenta sfide e compromessi. Quando i dati vengono aggiornati, inseriti o eliminati, anche l'indice corrispondente deve essere aggiornato, con potenziale aumento del sovraccarico di manutenzione. Inoltre, poiché gli indici non in cluster forniscono solo una forma di accesso "indiretto" ai dati tramite puntatori, alcune query potrebbero comunque richiedere letture aggiuntive dalla tabella effettiva, comportando costi di prestazioni aggiuntivi.
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Considera una piattaforma di e-commerce con un ampio database di clienti in un esempio reale. Il database potrebbe contenere milioni di record, ciascuno con numerose colonne come ID cliente, nome, indirizzo e-mail, numero di telefono e indirizzo di spedizione. Durante la ricerca di un cliente specifico in base al suo indirizzo e-mail, l'utilizzo di un indice non in cluster nella colonna dell'indirizzo e-mail accelererebbe notevolmente il processo di ricerca. Questo perché, invece di scansionare ogni riga del database per trovare una corrispondenza, il motore di esecuzione della query dovrebbe solo attraversare l'indice molto più piccolo, riducendo significativamente il numero complessivo di operazioni richieste.
Gli indici non in cluster sono fondamentali per ottimizzare le prestazioni delle query e fornire un accesso più efficiente ai dati in database di grandi dimensioni. Sfruttando in modo efficace strutture di dati separate come i B-tree, gli indici non cluster consentono operazioni rapide di ricerca, ordinamento e filtraggio senza modificare direttamente l'ordine fisico dei record di dati. La piattaforma no-code di AppMaster consente agli sviluppatori di sfruttare i vantaggi degli indici non in cluster, fornendo un ambiente semplificato e integrato per la creazione di schemi di database, processi aziendali e API ottimizzati per le prestazioni delle query.
