No contexto de bancos de dados, um índice não agrupado é um tipo de índice de banco de dados que permite consultas de dados mais rápidas e eficazes sem modificar a ordem física real dos registros de dados subjacentes. Como o nome sugere, é o oposto de um Clustered Index, que reorganiza a ordem física dos dados armazenados.
Um índice não agrupado cria uma estrutura de dados separada, independente da tabela real, que contém um subconjunto das colunas e seus ponteiros associados aos registros de dados correspondentes. Essas colunas indexadas, também conhecidas como colunas-chave, podem ser usadas durante a execução da consulta para acelerar a recuperação de dados, reduzindo o número de páginas de dados que precisam ser pesquisadas. Como resultado, os índices não agrupados podem melhorar substancialmente o desempenho em termos de pesquisa, classificação e operações de filtragem em grandes conjuntos de dados.
A estrutura de dados subjacente de um índice não agrupado varia de acordo com o sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) específico que está sendo usado. Ainda assim, uma das implementações mais comuns é a Balanced Tree, ou B-tree. As árvores B são estruturas de dados hierárquicas semelhantes a árvores que podem manter com eficiência uma ordem classificada de seus pares chave-valor, permitindo operações rápidas de pesquisa, inserção e exclusão. Em um índice não agrupado, as colunas-chave formam a base para a organização da árvore B, enquanto o valor correspondente a cada chave é o ponteiro para o registro de dados real.
Há várias vantagens em usar um índice não agrupado em um sistema de banco de dados. Um benefício significativo é que o índice é totalmente separado da tabela real, o que significa que as alterações na estrutura do índice não exigem uma reorganização dispendiosa dos dados na mídia de armazenamento. Essa separação também permite que vários índices não agrupados existam em uma única tabela, fornecendo vários caminhos para otimizar o desempenho da consulta, dependendo da operação específica que está sendo executada. Além disso, como os índices incluem apenas um subconjunto de colunas da tabela, eles normalmente consomem menos espaço de armazenamento do que suas contrapartes de índice clusterizado.
Dito isso, o uso de índices não agrupados apresenta desafios e compensações. Quando os dados são atualizados, inseridos ou excluídos, o índice correspondente também deve ser atualizado, levando potencialmente a um aumento da sobrecarga de manutenção. Além disso, como os índices não clusterizados fornecem apenas uma forma de acesso "indireto" aos dados por meio de ponteiros, certas consultas ainda podem exigir leituras adicionais da tabela real, incorrendo em custos adicionais de desempenho.
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Considere uma plataforma de comércio eletrônico com um grande banco de dados de clientes em um exemplo do mundo real. O banco de dados pode conter milhões de registros, cada um com várias colunas, como ID do cliente, nome, endereço de e-mail, número de telefone e endereço de entrega. Ao pesquisar um cliente específico com base em seu endereço de e-mail, usar um índice não agrupado na coluna de endereço de e-mail aceleraria bastante o processo de pesquisa. Isso ocorre porque, em vez de varrer cada linha do banco de dados para encontrar uma correspondência, o mecanismo de execução da consulta precisaria apenas percorrer o índice muito menor, reduzindo significativamente o número geral de operações necessárias.
Índices não agrupados são vitais para otimizar o desempenho da consulta e fornecer acesso mais eficiente aos dados em grandes bancos de dados. Ao alavancar efetivamente estruturas de dados separadas, como árvores B, os índices não agrupados permitem operações rápidas de pesquisa, classificação e filtragem sem modificar diretamente a ordem física dos registros de dados. A plataforma no-code do AppMaster capacita os desenvolvedores a aproveitar os benefícios dos índices não agrupados, fornecendo um ambiente simplificado e integrado para criar esquemas de banco de dados, processos de negócios e APIs otimizados para desempenho de consulta.
