Index trong Database là gì? Tại sao nó lại quan trọng và cần thiết?
Tối ưu hóa truy vấn và bộ nhớ đệm, cùng với việc triển khai và sử dụng index, là ưu tiên hàng đầu của các nhà phát triển khi xây dựng ứng dụng truy xuất dữ liệu nhanh. Hiểu và sử dụng đúng index trong cơ sở dữ liệu là cần thiết để đảm bảo hiệu suất tối ưu cho hệ thống. Vậy Index trong Database là gì? Hãy cùng với Bizfly Cloud tìm hiểu ngay sau đây.
Index trong Database là gì?
Index trong cơ sở dữ liệu là một cấu trúc dữ liệu đặc biệt được sử dụng để tăng tốc độ truy xuất dữ liệu từ các bảng. Nó hoạt động giống như mục lục của một cuốn sách, cho phép hệ thống tìm kiếm thông tin nhanh chóng mà không cần phải quét toàn bộ nội dung của bảng.
Tại sao lại cần phải có Index?
Giả sử ta có bảng User lưu thông tin người dùng và muốn truy xuất thông tin người dùng có tên là "HauNguyen". Truy vấn SQL sẽ là: SELECT * FROM User WHERE Name = 'HauNguyen';. Nếu không có Index cho cột Name, truy vấn sẽ phải duyệt qua tất cả các hàng trong bảng User để tìm kiếm, điều này rất mất thời gian khi số lượng bản ghi lớn. Index được tạo ra để khắc phục vấn đề này.
Nó trỏ đến địa chỉ dữ liệu trong bảng, giống như mục lục trong sách, giúp truy vấn nhanh chóng hơn. Index có thể được tạo cho một hoặc nhiều cột trong cơ sở dữ liệu, thường được tạo sẵn cho khóa chính và khóa ngoại, và cũng có thể tạo bổ sung cho các cột khác khi cần.
Cấu trúc của Index trong Database
Cấu trúc của Index trong Database gồm có hai cột:
● Cột Search Key: Chứa bản sao các giá trị của cột được tạo index. Đây là giá trị mà người dùng thường tìm kiếm.
● Cột Data Reference: Chứa con trỏ đến địa chỉ của bản ghi có giá trị cột index tương ứng. Điều này cho phép hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) nhanh chóng xác định vị trí của dữ liệu thực tế trong bảng
Phân biệt các kiểu Index trong Database
Phân loại theo cấu trúc
B-Tree
B-Tree là kiểu dữ liệu phổ biến nhất cho Index. B-Tree tổ chức và lưu trữ dữ liệu theo dạng cây với các thành phần root, branch và leaf. Ý tưởng chính của B-Tree là lưu trữ các giá trị đã được sắp xếp, đảm bảo mỗi leaf node có độ cao giống nhau tính từ gốc, từ đó giúp tăng tốc truy vấn bằng cách tìm kiếm giá trị từ node root thay vì toàn bộ bản ghi.
B-Tree index hỗ trợ các biểu thức so sánh như =, >, >=, <, <=, BETWEEN và LIKE. Nó thường được sử dụng cho các cột trong bảng khi cần tìm kiếm giá trị nằm trong một khoảng xác định.
Hash Index
Dữ liệu index trong Hash index được tổ chức theo dạng Key - Value liên kết với nhau. Khác với B-Tree, Hash index chỉ hiệu quả với các toán tử = và <>, không sử dụng cho tìm kiếm khoảng giá trị như > hay <. Đồng thời, Hash index không tối ưu hóa được toán tử ORDER BY vì không thể tìm kiếm phần tử tiếp theo trong thứ tự.
Toàn bộ nội dung của Key được sử dụng để tìm kiếm giá trị records, trái ngược với B-Tree, nơi một phần của node có thể được sử dụng. Mặc dù Hash index cho tốc độ nhanh hơn kiểu B-Tree, nhưng sự hạn chế trong khả năng tìm kiếm khoảng giá trị là điểm cần lưu ý.
Bitmap index
Bitmap index thường được sử dụng cho các cột có độ phân biệt thấp (low-cardinality), tức là chỉ có một số lượng nhỏ giá trị duy nhất. Loại chỉ mục này rất hiệu quả trong các truy vấn phức tạp và khối lượng công việc chủ yếu là đọc, nhưng kém hiệu quả cho các thao tác ghi dữ liệu thường xuyên.
Sparse Index
Sparse Index lưu trữ thông tin chỉ về một tập hợp con của các dòng dữ liệu trong bảng, thay vì toàn bộ bảng. Điều này giúp tiết kiệm không gian và tối ưu hóa hiệu suất truy vấn khi không cần chỉ mục cho toàn bộ dữ liệu. Bên cạnh Sparse Index, còn có nhiều loại chỉ mục khác như LSM Tree, GiST, Gin, R-Tree và SSTable, phục vụ cho các trường hợp khác nhau.
Index trong Database là gì?
Phân loại theo mục đích
Clustered Index
Clustered Index sắp xếp dữ liệu vật lý trong bảng theo thứ tự giá trị của cột chỉ định, với dữ liệu lưu trữ trong các nút lá của cây B+. Khi một bản ghi mới được thêm vào, như một bản ghi có ID = 16, cây B+ tree tự động tái cấu trúc để phù hợp với bản ghi mới, đảm bảo rằng cấu trúc vẫn được tối ưu hóa.
Mỗi bảng chỉ có thể có một clustered index, phù hợp cho các bảng thường xuyên thực hiện truy vấn theo điều kiện phạm vi. Chẳng hạn, trong một bảng giao dịch, clustered index rất hữu ích để truy xuất tất cả các giao dịch trong một khoảng thời gian nhất định dựa trên cột transaction_date, giúp tối ưu hóa các truy vấn tìm kiếm theo thứ tự thời gian.
Non-Clustered Index
Non-Clustered Index khác với Clustered Index ở chỗ không sắp xếp dữ liệu vật lý trong bảng. Thay vì lưu trữ bản ghi dữ liệu trong các nút lá, Non-Clustered Index chứa các con trỏ hoặc ID dẫn đến vị trí của bản ghi thực tế. Cơ sở dữ liệu sẽ xây dựng một B+ tree với các giá trị của cột được index làm khóa, nhưng dữ liệu không nằm trong nút lá.
Ví dụ, khi sử dụng Non-Clustered Index với cột email làm khóa, tổ chức dữ liệu có vẻ tương tự như Clustered Index, nhưng các bản ghi không nằm trong các nút lá. Thay vào đó, các nút chỉ chứa ID hoặc vị trí của bản ghi. Phần lớn hệ quản trị cơ sở dữ liệu sử dụng ID của bản ghi, trong khi PostgreSQL sử dụng vị trí của bản ghi trong bộ nhớ.
Unique index
Unique index là loại chỉ mục đảm bảo không có bản ghi nào trong bảng có cùng giá trị ở các cột được lập chỉ mục. Unique Index được sử dụng để ngăn chặn giá trị trùng lặp ở một hoặc nhiều cột, bảo toàn tính toàn vẹn của dữ liệu. Ví dụ, trong hệ thống đăng ký tài khoản, bạn có thể áp dụng Unique Index trên cột email để đảm bảo không có hai người dùng sử dụng cùng một địa chỉ email.
Full-text index
Full-text index là công cụ tối ưu hóa truy vấn tìm kiếm văn bản lớn, hỗ trợ các tìm kiếm phức tạp như theo từ khóa, cụm từ hoặc độ tương đồng. Nó giúp tìm kiếm từ khóa trong văn bản dài hiệu quả hơn so với các loại chỉ mục khác.
Full-text Index thường được áp dụng cho các bảng lưu trữ dữ liệu văn bản dài, như trong hệ thống quản lý nội dung hoặc blog. Khi người dùng tìm kiếm các bài viết chứa từ khóa nhất định, Full-text Index sẽ tăng tốc độ truy vấn. Tuy nhiên, không phải tất cả hệ quản trị cơ sở dữ liệu đều hỗ trợ Full-text Index, chủ yếu được sử dụng trong MySQL và SQL Server.
Composite index
Composite index là loại chỉ mục được tạo trên nhiều cột, thay vì chỉ một cột đơn lẻ. Nó hữu ích khi truy vấn thường tìm kiếm trên nhiều cột, giúp nâng cao hiệu suất so với việc so sánh từng trường riêng lẻ.
Composite Index thường được sử dụng khi truy vấn dựa trên nhiều cột, trong đó thứ tự các cột có thể ảnh hưởng đến hiệu quả truy vấn. Ví dụ, ở bảng orders, nếu bạn thường tìm kiếm theo cả customer_id và order_date, Composite Index trên hai cột này sẽ cải thiện hiệu suất truy vấn.
Phân loại theo cách thức quản lý
Primary Index
Primary Index là chỉ mục được tạo trên cột khóa chính (primary key) của bảng, giúp đảm bảo tính duy nhất của mỗi bản ghi và tăng tốc độ tìm kiếm. Primary Index thường là clustered index, sắp xếp các bản ghi trong bảng theo giá trị của cột khóa chính.
Ví dụ, trong bảng employees, Primary Index trên cột employee_id đảm bảo mỗi bản ghi là duy nhất và cải thiện tốc độ truy vấn theo employee_id.
Secondary Index
Đây là chỉ mục tạo ra trên các cột không phải khóa chính, nhằm tăng tốc độ tìm kiếm trên các cột khác ngoài khóa chính. Loại chỉ mục này rất hữu ích khi tối ưu hóa truy vấn trên nhiều cột không phải khóa chính. Ví dụ, trong bảng customers, nếu các truy vấn thường dựa trên phone_number (không phải khóa chính), việc sử dụng Secondary Index trên cột này sẽ cải thiện hiệu suất truy vấn.
Một số ví dụ khi sử dụng Index trong Database
Tạo index trên cột khóa chính
Clustered Index thường được tạo trên cột khóa chính của bảng. Ví dụ, trong bảng employees, nếu bạn muốn đảm bảo rằng mỗi bản ghi là duy nhất và tăng tốc độ truy vấn theo employee_id, bạn có thể tạo index như sau:
CREATE INDEX idx_employee_id ON employees (employee_id);
Tạo Secondary Index
Secondary Index được sử dụng để tăng tốc độ tìm kiếm trên các cột không phải khóa chính. Ví dụ, nếu bạn có bảng customers và thường xuyên truy vấn theo phone_number, bạn có thể tạo một secondary index như sau:
CREATE INDEX idx_customer_phone ON customers (phone_number);
Composite Index
Khi bạn cần tối ưu hóa các truy vấn kết hợp nhiều điều kiện, bạn có thể tạo một Composite Index. Ví dụ, để tăng tốc độ tìm kiếm theo cả Name và Age trong bảng Students, cú pháp sẽ như sau:
CREATE INDEX idx_students_name_age ON Students (Name, Age);
Filtered Index
Nếu bạn chỉ muốn tạo index cho một tập hợp con của dữ liệu, bạn có thể sử dụng Filtered Index. Ví dụ, để tạo chỉ mục cho những sinh viên trên 18 tuổi trong bảng Students, cú pháp là:
CREATE INDEX idx_students_age_filtered ON Students (Age) WHERE Age > 18;
Sử dụng Index để tối ưu hóa sắp xếp
Khi thực hiện các truy vấn yêu cầu sắp xếp dữ liệu (sử dụng mệnh đề ORDER BY), việc sử dụng index sắp xếp sẽ giúp tăng tốc độ truy vấn. Ví dụ:
CREATE INDEX idx_students_order ON Students (Age);
Thao tác với Index
● Xóa Index: Để xóa một index không còn cần thiết, bạn có thể sử dụng lệnh:
DROP INDEX idx_students_name ON Students;
● Thêm Index: Bạn cũng có thể thêm index vào bảng đã tồn tại bằng lệnh ALTER TABLE:
ALTER TABLE Students ADD INDEX idx_students_name (Name);
Lưu ý khi sử dụng Index trong Database
Khi sử dụng index trong cơ sở dữ liệu, có một số lưu ý quan trọng mà bạn cần cân nhắc để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn và quản lý tài nguyên:
● Không sử dụng Index cho bảng nhỏ: Việc tạo index trên các bảng có kích thước nhỏ không mang lại hiệu quả cao, vì chi phí quản lý index có thể vượt quá lợi ích từ việc cải thiện tốc độ truy vấn.
● Tránh Index trên cột thường xuyên thay đổi: Nếu bạn có các cột thường xuyên bị cập nhật hoặc chèn dữ liệu, việc sử dụng index có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống do phải cập nhật cả index mỗi khi có thay đổi.
● Chọn cột có giá trị độc nhất: Index không hiệu quả trên các cột có nhiều giá trị trùng lặp hoặc NULL. Ví dụ, nếu một cột chỉ chứa hai giá trị như "Nam" và "Nữ", việc tạo index cho cột này sẽ không mang lại lợi ích đáng kể.
● Sử dụng Index cho các cột thường xuyên trong WHERE, JOIN, và ORDER BY: Nên tạo index cho các cột thường xuyên xuất hiện trong các điều kiện WHERE, JOIN, và ORDER BY để cải thiện tốc độ truy vấn.
● Giới hạn số lượng cột trong Index: Khi tạo index cho nhiều cột, hãy đảm bảo rằng thứ tự các cột trong index phù hợp với cách chúng được sử dụng trong truy vấn. Nếu không, index có thể không được sử dụng hiệu quả.
● Theo dõi và tối ưu hóa Index: Thường xuyên theo dõi và tối ưu hóa các index để đảm bảo rằng chúng vẫn còn hữu ích và không làm giảm hiệu suất của hệ thống do chi phí bảo trì quá cao.
● Sử dụng covering Index khi có thể: Nếu có thể, hãy sử dụng Covering Index để cải thiện hiệu suất truy vấn bằng cách bao gồm tất cả các cột cần thiết trong một index duy nhất.
Kết luận
Index trong database không chỉ giúp tối ưu hóa tốc độ truy xuất dữ liệu mà còn mang lại lợi ích lớn cho hiệu suất tổng thể của hệ thống. Việc hiểu rõ về index và cách sử dụng chúng một cách hiệu quả sẽ giúp các nhà phát triển và quản trị viên cơ sở dữ liệu xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ và tiết kiệm thời gian.
