W kontekście baz danych indeks nieklastrowany to typ indeksu bazy danych, który umożliwia szybsze i skuteczniejsze przeszukiwanie danych bez modyfikowania rzeczywistej fizycznej kolejności bazowych rekordów danych. Jak sama nazwa wskazuje, jest przeciwieństwem indeksu klastrowego, który zmienia kolejność fizyczną przechowywanych danych.
Indeks nieklastrowany tworzy oddzielną strukturę danych, niezależną od rzeczywistej tabeli, która zawiera podzbiór kolumn i powiązane z nimi wskaźniki do odpowiednich rekordów danych. Te indeksowane kolumny, znane również jako kolumny kluczowe, mogą być używane podczas wykonywania zapytania w celu przyspieszenia pobierania danych przez zmniejszenie liczby stron danych, które należy przeszukać. W rezultacie indeksy nieklastrowane mogą znacznie poprawić wydajność w zakresie operacji wyszukiwania, sortowania i filtrowania dużych zestawów danych.
Bazowa struktura danych Indeksu Nieklastrowego różni się w zależności od używanego systemu zarządzania bazą danych (DBMS). Mimo to jedną z najczęstszych implementacji jest Balanced Tree lub B-tree. B-drzewa to hierarchiczne, przypominające drzewa struktury danych, które mogą wydajnie utrzymywać posortowaną kolejność par klucz-wartość, umożliwiając szybkie operacje wyszukiwania, wstawiania i usuwania. W indeksie nieklastrowanym kolumny klucza stanowią podstawę organizacji B-drzewa, podczas gdy wartość odpowiadająca każdemu kluczowi jest wskaźnikiem do rzeczywistego rekordu danych.
Korzystanie z indeksu nieklastrowanego w systemie bazy danych ma wiele zalet. Istotną zaletą jest to, że indeks jest całkowicie oddzielony od rzeczywistej tabeli, co oznacza, że zmiany w strukturze indeksu nie wymagają kosztownej reorganizacji danych na nośnikach pamięci. Ta separacja umożliwia również istnienie wielu indeksów nieklastrowanych w jednej tabeli, zapewniając różne ścieżki optymalizacji wydajności zapytań w zależności od wykonywanej konkretnej operacji. Ponadto, ponieważ indeksy obejmują tylko podzbiór kolumn z tabeli, zwykle zajmują mniej miejsca niż ich odpowiedniki w indeksie klastrowym.
Biorąc to pod uwagę, korzystanie z indeksów nieklastrowanych wiąże się z wyzwaniami i kompromisami. Gdy dane są aktualizowane, wstawiane lub usuwane, odpowiedni indeks również musi zostać zaktualizowany, co może prowadzić do zwiększenia kosztów konserwacji. Ponadto, ponieważ indeksy nieklastrowane zapewniają jedynie formę „pośredniego” dostępu do danych za pośrednictwem wskaźników, niektóre zapytania mogą nadal wymagać dodatkowych odczytów z rzeczywistej tabeli, co wiąże się z dodatkowymi kosztami wydajności.
AppMaster , potężna platforma bez kodu do tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych, zapewnia swoim użytkownikom narzędzia niezbędne do wdrażania i zarządzania różnymi typami indeksów baz danych, w tym indeksami nieklastrowanymi. Korzystając ze ściśle zintegrowanego środowiska programistycznego AppMaster, użytkownicy mogą bezproblemowo projektować i wizualizować swoje modele danych, procesy biznesowe i endpoints API, włączając indeksy nieklastrowane do swojego schematu w razie potrzeby, aby zoptymalizować wydajność zapytań. Zaangażowanie AppMaster w ciągłe generowanie aplikacji od podstaw bez długów technicznych gwarantuje, że wszelkie zmiany w strukturach indeksów w trakcie opracowywania nie wpłyną na funkcjonalność ani wydajność produktu końcowego.
Rozważmy platformę handlu elektronicznego z dużą bazą danych klientów w rzeczywistym przykładzie. Baza danych może zawierać miliony rekordów, z których każdy zawiera wiele kolumn, takich jak identyfikator klienta, imię i nazwisko, adres e-mail, numer telefonu i adres wysyłki. Podczas wyszukiwania określonego klienta na podstawie jego adresu e-mail użycie indeksu nieklastrowego w kolumnie adresu e-mail znacznie przyspieszyłoby proces wyszukiwania. Dzieje się tak dlatego, że zamiast skanować każdy wiersz w bazie danych w celu znalezienia dopasowania, mechanizm wykonywania zapytań musiałby jedynie przechodzić przez znacznie mniejszy indeks, znacznie zmniejszając ogólną liczbę wymaganych operacji.
Indeksy nieklastrowane są niezbędne do optymalizacji wydajności zapytań i zapewniania wydajniejszego dostępu do danych w dużych bazach danych. Dzięki efektywnemu wykorzystaniu oddzielnych struktur danych, takich jak B-drzewa, indeksy nieklastrowane umożliwiają szybkie operacje wyszukiwania, sortowania i filtrowania bez bezpośredniej modyfikacji fizycznej kolejności rekordów danych. Platforma AppMaster no-code umożliwia programistom wykorzystanie zalet indeksów nieklastrowanych, zapewniając usprawnione i zintegrowane środowisko do tworzenia schematów baz danych, procesów biznesowych i interfejsów API zoptymalizowanych pod kątem wydajności zapytań.
