2025-03-16 03:14:05
Вы вели базу данных (БД), но по мере накопления в ней данных БД стала работать достаточно медленно. Было принято решение проверить индексы на соответствие
«хорошим» показателям. Достаточно ли будет проверить, что столбцов в индексе не более 4–5, и не используются поиски с предиктором LIKE?
- Нет, кроме проверок на неиспользование предикатора LIKE и количество столбцов в индексе надо проверить, не включаются ли в индекс часто обновляемые столбцы. Кроме того, необходимо проверить, формируются ли индексы по первичному ключу (PK) и создаются ли индексы по столбцам из выражения WHERE часто выполняемых запросов.
- Да, чем меньше столбцов в индексе, тем быстрее их обработка, а поиск и обработка предикатора LIKE еще больше замедляет базу данных. Других действенных способов существенным образом ускорить обработку таблиц нет.
- Нет, в индексе в любом случае не больше 3 столбцов. В данном случае поможет дефрагментация индексного поля. По завершении процедуры дефрагментации можно удалить все записи NULL из таблицы.
Другие предметы Университет Оптимизация баз данных проектирование систем обработки данных Big Data оптимизация баз данных индексы в БД производительность базы данных проверка индексов столбцы в индексе предикатор LIKE первичный ключ обновляемые столбцы дефрагментация индексов ускорение обработки таблиц запросы к базе данных эффективные индексы архитектура Big Data
2025-07-19 19:15:23
Проверка индексов в базе данных - это важный шаг для оптимизации её работы. Давайте разберем, какие аспекты следует учесть при оценке эффективности индексов и какие действия могут помочь улучшить производительность базы данных.
-
Количество столбцов в индексе:
Действительно, чем меньше столбцов в индексе, тем быстрее его обработка. Рекомендуется, чтобы в индексе было не более 4-5 столбцов. Это связано с тем, что большие индексы занимают больше места и требуют больше времени на их обновление и поиск.
-
Использование предиката LIKE:
Поиски с предикатом LIKE, особенно если он начинается с символа '%', могут значительно замедлить выполнение запросов, так как такие операции обычно не используют индексы эффективно. Если возможно, постарайтесь минимизировать использование LIKE или оптимизировать запросы, чтобы они могли использовать индексы.
-
Часто обновляемые столбцы:
Индексы, включающие столбцы, которые часто обновляются, могут снижать производительность, так как при каждом обновлении данных индекс также должен обновляться. Постарайтесь избегать включения таких столбцов в индексы, если это возможно.
-
Первичный ключ (PK):
Убедитесь, что индексы формируются по первичному ключу таблицы. Первичный ключ автоматически индексируется, и это помогает ускорить операции поиска и соединения таблиц.
-
Индексы по столбцам из выражения WHERE:
Создание индексов по столбцам, которые часто используются в выражениях WHERE в запросах, может значительно улучшить производительность. Это позволяет базе данных быстрее находить нужные записи.
-
Дефрагментация индексного поля:
Дефрагментация индексов может помочь улучшить производительность, особенно если данные часто удаляются или обновляются. Это процесс упорядочивания данных, чтобы они занимали меньше места и были более последовательными.
-
Удаление записей с NULL:
Удаление или оптимизация обработки записей с NULL может также помочь в определенных случаях, но это зависит от структуры данных и запросов.
Эти шаги помогут вам оценить и улучшить эффективность индексов в вашей базе данных, что, в свою очередь, ускорит её работу и повысит общую производительность системы.
