Beherrschung der Datenbankleistung:

Beherrschung der Datenbankleistung: die Macht der Indizierung für schnellere Abfragen

In einer Welt, in der Daten das Wichtigste sind, kann der schnelle Zugriff auf die benötigten Informationen über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Wenn Sie ein Entwickler sind, der die Datensuche blitzschnell machen will, oder vielleicht ein Manager, der versucht, sich mit der Technologie vertraut zu machen, die die Daten Ihres Unternehmens antreibt, dann müssen Sie etwas über Indizierung wissen. Glauben Sie mir, es ist ein entscheidender Faktor.

Dieser Leitfaden ist wie ein tiefes Eintauchen in die geheime Soße der Datenbankindizierung. Wir lüften den Vorhang über Dinge wie geclusterte, nicht geclusterte, verteilte, probabilistische und Multi-Modell-Indizierung. Klingt komplex? Keine Sorge, wir werden es aufschlüsseln. Von einfachen Tricks, die das Auffinden von Daten zum Kinderspiel machen, bis hin zu Ninja-Taktiken, mit denen Sie selbst die größten und verstreutesten Datensätze in den Griff bekommen – in diesem Artikel werden Sie fündig. Sind Sie bereit, Ihr Datenspiel auf die nächste Stufe zu heben? Tauchen Sie ein!

Indizierung

Beginnen wir damit, das Rückgrat einer effizienten Datenabfrage zu verstehen – die Indizierung. Die Indizierung von PostgreSQL beschleunigt die Abfrage von Spalten, indem sie Zeiger auf die Speicherorte der Daten in der Datenbank erstellt. Stellen Sie sich vor, Sie wollen eine Information finden, die sich in einer großen Datenbank befindet. Ohne Indizierung müsste der Computer jede Zeile durchsuchen, bis er sie findet, was zu möglicherweise langsamen Abfragen führt. Mit der Indizierung können wir jedoch sortierte Listen erstellen, ohne neue sortierte Tabellen erstellen zu müssen, was die Abfrageleistung erheblich verbessert.

Was genau ist ein Index?

Ein Index ist eine Datenstruktur, die das zu sortierende Feld und Zeiger von jedem Datensatz auf die entsprechenden Einträge in der Originaltabelle enthält, in der die eigentlichen Daten gespeichert sind. Indizes werden in Szenarien wie Kontaktlisten verwendet, in denen die Daten zwar physisch in der Reihenfolge des Hinzufügens angeordnet sind, aber die Auflistung der Personen in alphabetischer Reihenfolge das Auffinden der Kontakte erleichtert.

ID	Beschreibung
1	GMT -12:00
2	GMT -11:00
3	Standardzeit auf Samoa
4	niue Zeit

ID	Wert der Zeit
1	Etc/GMT+12
2	Etc/GMT+11
3	Pacific/Midway
4	Pacific/Niue

Arten der Indizierung

PostgreSQL unterstützt verschiedene Indextypen, wie z.B. geclusterte und nicht geclusterte Indizes, die beide als B-Bäume gespeichert und durchsucht werden, eine selbstbalancierende Baumdatenstruktur, die sortierte Daten verwaltet und eine effiziente Suche ermöglicht.

Bevor wir fortfahren, wollen wir erst einmal verstehen, was eine B-Baum-Datenstruktur ist

B-Bäume (Balanced Trees) sind selbstbalancierende Baumdatenstrukturen, die Daten effizient in einer sortierten Reihenfolge speichern und abrufen. Sie werden häufig in Datenbanken und Dateisystemen verwendet, um Indizes zu implementieren und große Datenmengen zu verwalten. Die ausgewogene Natur von B-Bäumen gewährleistet, dass alle Operationen wie Suchen, Einfügen und Löschen in logarithmischer Zeit durchgeführt werden können, was sie für große Datenmengen äußerst effizient macht.

Hier sind die wichtigsten Merkmale und Eigenschaften von B-Bäumen:

Knotenstruktur: Ein B-Baum-Knoten kann mehrere Schlüssel (Werte) und Zeiger auf Unterknoten enthalten. Die Anzahl der Schlüssel in einem Knoten liegt zwischen einem Minimum (oft als „t“ bezeichnet) und einem Maximum (normalerweise 2t – 1). Ein Knoten mit drei Schlüsseln kann zum Beispiel bis zu vier Kindzeiger haben. Der Wert von „t“ bestimmt die Reihenfolge des B-Baums.

Ausgewogene Struktur: Die wichtigste Eigenschaft von B-Bäumen ist ihre Ausgewogenheit. Alle Blattknoten im Baum haben die gleiche Tiefe, wodurch sichergestellt wird, dass der Suchpfad zu jedem Blattknoten ungefähr gleich lang ist.

Sortierte Daten: Die Schlüssel innerhalb jedes Knotens sind in aufsteigender Reihenfolge sortiert. Diese Sortierung ermöglicht effiziente Suchvorgänge mit Techniken wie der binären Suche.

II. Arten von Indizes und wann sie zu verwenden sind:

Geclusterte Indizes

Geclusterte Indizes sind eine Art von Index in einer relationalen Datenbank, die die Daten innerhalb der Tabelle auf der Grundlage der im Index verwendeten Spalten physisch neu anordnet. Bei einem geclusterten Index werden die Daten in der Tabelle in der gleichen Reihenfolge wie die Indexspalten sortiert, normalerweise in aufsteigender Reihenfolge. Das bedeutet, dass der Primärschlüssel verwendet wird, um die Daten innerhalb der Tabelle zu organisieren, und dass die Zeilen mit ähnlichen oder nahe beieinander liegenden Primärschlüsselwerten physisch nahe beieinander auf der Festplatte gespeichert werden.

Betrachten wir ein Beispiel

Nehmen wir an, wir haben eine Tabelle namens „Mitarbeiter“ mit der folgenden Struktur:

Tabelle: Mitarbeiter

Spalte	Datentyp
Mitarbeiter-ID	Ganzzahl
Name	varchar(50)
Alter	Ganzzahl
Abteilung	varchar(50)

Erstellen wir nun einen Cluster-Index für die Spalte „employee_id“.

— Schritt 1: Erstellen Sie die Tabelle (falls nicht vorhanden)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mitarbeiter (
employee_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
Alter INTEGER,
abteilung VARCHAR(50)
);

— Schritt 2: Einfügen einiger Beispieldaten
INSERT INTO mitarbeiter (name, alter, abteilung) VALUES
(‚John Doe‘, 30, ‚HR‘),
(‚Jane Smith‘, 25, ‚Finanzen‘),
(‚Michael Johnson‘, 35, ‚Marketing‘),
(‚Emily Adams‘, 28, ‚IT‘);

— Schritt 3: Erstellen Sie den geclusterten Index
CLUSTER employees USING employees_pkey;

Stellen wir nun die Daten in Tabellenform dar, nachdem wir den geclusterten Index erstellt haben:

Tabelle: employees (geclustert auf employee_id)

Mitarbeiter-ID	Name	Alter	Abteilung
1	John Doe	30	HR
2	Jane Smith	25	Finance
3	Michael Johnson	35	Marketing
4	Emiliy Adams	28	Emiliy IT

In diesem Beispiel haben wir einen geclusterten Index für die Spalte „employee_id“ erstellt. Dadurch werden die Zeilen physisch auf der Grundlage der aufsteigenden Werte von „employee_id“ geordnet, was die Leistung von Abfragen verbessern kann, die diese Spalte in der WHERE-Klausel oder für bereichsbasierte Operationen verwenden

Diese Organisation bietet mehrere Vorteile:

Schnellerer Datenabruf: Da der Primärschlüssel sortiert ist, wird die Suche nach einem bestimmten Wert effizienter, was zu einem schnelleren Datenabruf führt.
Reduzierte E/A-Vorgänge: Da die Daten sortiert gespeichert werden, kann die Datenbankmaschine weniger E/A-Vorgänge auf der Festplatte durchführen, um zusammenhängende Daten abzurufen, was die Gesamtleistung verbessert.
Keine doppelten Werte: Geclusterte Indizes gewährleisten eindeutige Werte für die indizierten Spalten. In diesem Fall wird EmployeeID eindeutig sein.

Es ist zu beachten, dass eine Tabelle nur einen geclusterten Index haben kann, da er die physische Reihenfolge der Daten bestimmt. Andere nicht-geclusterte Indizes können in derselben Tabelle vorhanden sein, um die Suchleistung in anderen Spalten zu verbessern, aber sie haben keinen Einfluss auf die physische Reihenfolge der Daten.

Nicht-geclusterte Indizes

Nicht-geclusterte Indizes sind eine Art von Datenbankindex, die einen sortierten Verweis auf bestimmte Felder der Haupttabelle bereitstellen und so ein schnelleres Abrufen von Daten ermöglichen. Im Gegensatz zu geclusterten Indizes, die die physische Reihenfolge der Daten in der Tabelle selbst vorgeben, haben nicht geclusterte Indizes eine separate Struktur, die Zeiger auf die ursprünglichen Tabelleneinträge enthält. Jeder Indexeintrag besteht aus dem indizierten Feldwert und einem Zeiger (oder mehreren Zeigern im Fall von doppelten Werten) auf die eigentliche Zeile in der Tabelle.

Nehmen wir zum besseren Verständnis ein Beispiel

Betrachten wir eine Tabelle mit dem Namen „Mitarbeiter“ mit der folgenden Struktur:

Mitarbeiter Tabelle:

Spalte	Datentyp	Beschreibung
mitarbeiter_id	Integer	Mitarbeiter-ID (Primärschlüssel)
vor_name	varchar(50)	Vorname des Mitarbeiters
letzter_name	varchar(50)	Nachname des Mitarbeiters
Abteilung	varchar(50)	Abteilung des Mitarbeiters
Datum der Einstellung	DATE	Einstellungsdatum des Mitarbeiters
Gehalt	NUMERIC(10, 2)	Gehalt des Mitarbeiters

Lassen Sie uns einen nicht-geclusterten Index auf der Spalte „Abteilung“ erstellen, um die Abfrageleistung bei der Suche nach Mitarbeitern auf der Grundlage ihrer Abteilung zu verbessern:

Nicht-geclusterter Index für die Spalte „Abteilung“:

Index-Name	Index-Typ	Indizierte Spalte
idx_employees	Nicht geclustert	Abteilung

Mit dem nicht-geclusterten Index wird die Suche nach Mitarbeitern in einer bestimmten Abteilung schneller sein, da die Datenbank den Index verwenden kann, um die relevanten Zeilen in der Tabelle „Mitarbeiter“ schnell zu finden.

Die Syntax für die Erstellung eines nicht-geclusterten Index in PostgreSQL lautet wie folgt:

CREATE INDEX idx_employees ON employees (department);

Vorteile von Non-Clustered-Indizes:

Schnellere Abfrageleistung: Nicht geclusterte Indizes verbessern die Geschwindigkeit von Abfragen erheblich, insbesondere bei der Suche nach bestimmten Daten auf der Grundlage der indizierten Felder.
Verbesserte Suchbarkeit: Wenn Sie nicht-geclusterte Indizes für häufig gesuchte Spalten erstellen, verbessern Sie die Durchsuchbarkeit Ihrer Daten. Dies ist vergleichbar mit einem gut organisierten Index in einem Buch.
Reduzierte E/A-Operationen: Nicht-geclusterte Indizes können die Anzahl der E/A-Vorgänge (Input/Output), die für den Zugriff auf die gewünschten Daten erforderlich sind, minimieren. Da der Index Zeiger auf die tatsächlichen Daten speichert, kann die Datenbankmaschine direkt auf die relevanten Zeilen zugreifen, ohne die gesamte Tabelle zu durchsuchen.
Effizientes Sortieren: Bei der Durchführung von Sortiervorgängen auf indizierten Spalten können nicht-geclusterte Indizes den Prozess erheblich beschleunigen. Anstatt die gesamte Tabelle zu sortieren, kann die Datenbank-Engine die vorsortierten Indexeinträge verwenden.
Flexibel: Mit nicht-geclusterten Indizes können Sie mehrere Indizes für verschiedene Spalten einer Tabelle erstellen und so verschiedene Arten von Abfragen flexibel optimieren.

Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass es auch bei nicht geclusterten Indizes einige Nachteile gibt:

Erhöhter Speicherplatz: Nicht-geclusterte Indizes erfordern zusätzlichen Speicherplatz, da es sich um separate Datenstrukturen handelt, die die indizierten Felder und Zeiger auf die ursprünglichen Tabelleneinträge enthalten. Dies kann zu einer erhöhten Festplattenauslastung führen.
Geringfügig langsamere Schreibleistung: Da nicht geclusterte Indizes bei jedem Einfügen, Aktualisieren oder Löschen von Daten aktualisiert werden müssen, kann es bei Schreibvorgängen zu einem leichten Overhead im Vergleich zu Tabellen ohne Indizes kommen. Die Auswirkungen auf die Leistung werden jedoch in der Regel durch die Vorteile bei Lesevorgängen aufgewogen.

Während geclusterte und nicht geclusterte Indizierung zwei Haupttypen der Indizierung sind, gibt es noch 3 weitere Typen, die wir kurz ansprechen können.

Nachdem wir nun ein kurzes Verständnis der verschiedenen Arten von Indexierungen bekommen haben, wollen wir auch verstehen, wo man einen Index verwenden sollte und wo nicht.

Wann sollten Indizes verwendet werden?
Indizes sind dazu gedacht, die Leistung einer Datenbank zu beschleunigen. Verwenden Sie daher Indizes immer dann, wenn sie die Leistung Ihrer Datenbank erheblich verbessern, insbesondere wenn Ihre Datenbank größer wird.

Einige der Fälle, in denen Indizes absolut sinnvoll sind, sind :-

Groß angelegte Datenbanken:
Bei großen Datenbanken, die Millionen oder Milliarden von Datensätzen enthalten, ist die Indexierung von entscheidender Bedeutung. Ohne Indizes kann die Ausführung von Abfragen übermäßig lange dauern, was zu einem schlechten Benutzererlebnis und ineffizientem Betrieb führt.
Häufige Suchvorgänge:
Wenn Ihre Anwendung häufig Suchvorgänge durchführt (z. B. SELECT-Anweisungen mit WHERE-Klauseln), kann die Indexierung die Suchzeit erheblich verkürzen und Ihre Anwendung reaktionsschneller und effizienter machen.
Verknüpfungen und Beziehungen:
Wenn Sie mit Tabellen arbeiten, die Beziehungen haben oder Joins zwischen mehreren Tabellen durchführen, verbessert die Indizierung der relevanten Spalten die Leistung der Joins und verringert die Ausführungszeit der Abfrage.
Eindeutige Beschränkungen:
Wenn eine Spalte oder ein Satz von Spalten eindeutige Werte erfordert (z. B. Primärschlüssel), hilft die Verwendung von Indizes für diese Spalten, die Datenintegrität zu wahren und die Eindeutigkeit effizient zu erzwingen.
Sortieren und Ordnen:
Indizes können Abfragen, die eine Sortierung oder Anordnung der Ergebnisse erfordern, erheblich beschleunigen. Ohne geeignete Indizes kann das Sortieren großer Datensätze ein zeitaufwändiger Prozess sein.

Wann man Indizes nicht verwenden sollte

Seien Sie jedoch vorsichtig bei der Anwendung von Indizes in Datenbanken, die ständig Schreibzugriffe erhalten, da die Indizes unbrauchbar werden können, bis sie aktualisiert werden. Erwägen Sie die Anwendung von Indizes außerhalb der Hauptgeschäftszeiten oder in Data Warehouses mit geplanten Aktualisierungen.

Schauen wir uns dazu einige Fälle an :-

Hochfrequente Datenänderungen:
Wenn Sie Tabellen haben, an denen häufig Datenänderungen vorgenommen werden (z. B. zahlreiche INSERT-, UPDATE- und DELETE-Operationen), kann eine übermäßige Indizierung zu zusätzlichem Overhead bei diesen Operationen führen. Der Aufwand für die Pflege von Indizes kann die Leistungsvorteile überwiegen, insbesondere wenn das Datenvolumen nicht sehr groß ist.
Kleine Datenbanken mit unregelmäßigen Abfragen:
In Fällen, in denen Sie relativ kleine Datenbanken mit begrenzten Daten und seltenen Abfragen haben, ist der Leistungsgewinn durch die Indizierung möglicherweise nicht signifikant genug, um den zusätzlichen Overhead für die Pflege der Indizes zu rechtfertigen.
Spalten mit geringer Kardinalität:
Spalten mit geringer Kardinalität (eine kleine Anzahl unterschiedlicher Werte) profitieren möglicherweise nicht wesentlich von der Indizierung. In solchen Fällen kann ein vollständiger Tabellenscan effizienter sein als die Verwendung eines Indexes, insbesondere bei der Suche nach einem großen Teil der Daten.
Ständig wechselnde Indexanforderungen:
Wenn sich Ihre Datenzugriffsmuster oder Abfrageanforderungen häufig ändern, kann die Erstellung und Pflege von Indizes für jede neue Abfrage mühsam werden. In solchen dynamischen Umgebungen ist es wichtig, die langfristigen Vorteile von Indizes sorgfältig zu bewerten, bevor sie implementiert werden.
Ressourcenbeschränkte Umgebungen:
In ressourcenbeschränkten Umgebungen mit begrenztem Speicher oder begrenzter Verarbeitungsleistung können zu viele Indizes wertvolle Ressourcen verbrauchen und die Gesamtleistung des Systems beeinträchtigen. In solchen Fällen sollten Sie sorgfältig abwägen, welche Indizes wichtig sind, und diese entsprechend priorisieren.

Nachdem wir nun etwas über die Indizierung gelernt haben, wollen wir uns nun die Schlüsselindikatoren ansehen, an denen wir erkennen können, ob die Indizierung korrekt durchgeführt wurde oder nicht.

Abfrageleistung

Vorher-Nachher-Vergleich: Das unmittelbarste Anzeichen für eine ordnungsgemäße Indizierung ist eine deutliche Verbesserung der Abfragezeit. Vergleichen Sie die Leistung bestimmter Abfragen vor und nach der Indizierung, um die Auswirkungen zu messen.
Ausführungspläne: Viele Datenbankmanagementsysteme bieten Ausführungspläne an, mit denen Sie analysieren können, wie eine Abfrage verarbeitet wird. Achten Sie auf vollständige Tabellenscans oder andere ineffiziente Operationen, die auf falsche oder fehlende Indizes hinweisen könnten.

Indexauslastung:

Index-Nutzungsstatistiken: Überwachen Sie, wie oft ein Index verwendet wird. Wenn ein Index selten oder nie verwendet wird, ist er möglicherweise unnötig und könnte ein Zeichen dafür sein, dass er für die betreffenden Abfragen nicht korrekt implementiert wurde.
Redundante Indizes: Suchen Sie nach Indizes, die die gleichen oder ähnliche Spalten haben. Redundante Indizes verbrauchen nicht nur zusätzlichen Speicherplatz, sondern verlangsamen auch die Schreibvorgänge.

Gleichgewicht zwischen Lesen und Schreiben:

Auswirkungen auf Schreibvorgänge: Während Indizes die Lesevorgänge beschleunigen, können sie Schreibvorgänge wie Einfügen, Aktualisieren oder Löschen verlangsamen. Wenn die Schreibleistung stark beeinträchtigt wird, müssen Sie möglicherweise die Anzahl und Struktur der Indizes überdenken.
Lese-Schreib-Verhältnis: Wenn Sie das Verhältnis zwischen Lese- und Schreibvorgängen in Ihrer Anwendung kennen, können Sie das richtige Gleichgewicht zwischen den Indizes herstellen. Wenn die Anzahl der Lesevorgänge die der Schreibvorgänge deutlich übersteigt, kann eine aggressivere Indizierung gerechtfertigt sein.

Ressourcenauslastung:

Speicherplatz: Indizes verbrauchen Speicherplatz. Überwachen Sie den von Indizes belegten Speicherplatz und stellen Sie sicher, dass er mit Ihrer Speicherstrategie und -kapazität übereinstimmt.
CPU- und Speicherauslastung: Eine fehlerhafte oder übermäßige Indizierung kann zu einer erhöhten
CPU- und Speichernutzung führen. Behalten Sie diese Ressourcen im Auge, um ungewöhnliche Spitzen zu erkennen, die mit der Indizierung zusammenhängen könnten.

Einhaltung von Best Practices:

Indexfragmentierung: Mit der Zeit können Indizes fragmentiert werden, was zu einer Leistungsverschlechterung führt. Regelmäßige Wartung und die Einhaltung von Best Practices für den Neuaufbau oder die Reorganisation von Indizes können auf eine ordnungsgemäße Indexverwaltung hinweisen.
Konsistenz mit Datenzugriffsmustern: Stellen Sie sicher, dass die Indizes mit der Art und Weise übereinstimmen, wie die Daten in Ihrer Anwendung tatsächlich abgefragt werden. Die Anpassung des Index an die reale Nutzung ist ein positives Zeichen für eine ordnungsgemäße Implementierung.

Zusammenfassung:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Indizierung die Grundlage für eine effiziente Datenabfrage in PostgreSQL ist. Durch die Erstellung von Zeigern, die den Datenzugriff beschleunigen, verbessert die Indexierung die Abfrageleistung erheblich. Durch geclusterte und nicht geclusterte Indizes wird die Leistungsfähigkeit von B-Baum-Strukturen nutzbar gemacht, was zu einer ausgewogenen, sortierten und effizienten Datenverwaltung führt. Obwohl die Indexierung tiefgreifende Vorteile bietet, erfordert ihre Anwendung Umsicht. Große Datenbanken, häufige Suchvorgänge, Beziehungen, eindeutige Einschränkungen und Sortierungsszenarien gedeihen mit der Indexierung. In Szenarien mit hochfrequenten Datenänderungen, kleinen Datenbanken, Spalten mit geringer Kardinalität, dynamischen Indexanforderungen und Ressourcenbeschränkungen ist jedoch Vorsicht geboten. Die Bewertung des Erfolgs von Indizes umfasst die Prüfung der Abfrageleistung, der Indexnutzung, des Lese-Schreib-Gleichgewichts, der Ressourcennutzung und der Übereinstimmung mit bewährten Verfahren. Im Grunde erleichtert die Indexierung die Datenabfrage, aber eine vernünftige Implementierung ist der Schlüssel zur Nutzung des vollen Potenzials.