что означает создание индекса по иерархическому принципу

Что означает создание индекса по иерархическому принципу

Файл: Информационные технологии в юридической деятельности.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлена: 23.07.2019

Просмотров: 26275

Скачиваний: 262

В223: На каком уровне управления функция планирования занимает наиболее значительное место?

В224: Какое количество переменных можно использовать для одновременного расчета по нескольким формулам в таблице подстановки?

В225: Сколько переменных можно использовать в диспетчере сценариев?

В226: Задача целеполагания – это

О226: определение требуемого состояния или поведения системы

В227: В преобразовании данных выделяются следующие процессы:

В228: К информационному обеспечению относятся:

В229: Какие свойства элемента «Кнопка» являются наиболее часто используемыми?

О229: Caption, Cancel, Default, Accelerator

В230: Какой метод контроля наиболее широко используется на этапе сбора и подготовки информации?

В231: Математическая модель – это:

О231: модель, которая использует для описания свойств и характеристик объекта или события математические символы и методы

В232: Что означает создание индекса по иерархическому принципу?

О232: общий индекс файла представляет собой многоуровневую или древовидную структуру

В233: Определите второй этап процесса системного моделирования

О233: структуризация предметной области (построение модели предметной области)

О234: текст в окне всплывающей подсказки, связанной с элементом управления

В235: Согласно какому свойству информации получатель информации оценивает ее в зависимости от того, для какой задачи информация будет использована?

В236: Процесс принятия решения состоит из следующих стадий:

О236: реализация решения, принятия решения, формирование альтернатив решения, формирование альтернатив, оценка решения, получение данных

Источник

Иерархические структуры данных и Doctrine

Введение

Хранение иерархических данных (или попросту — деревьев) в реляционных структурах задача довольно нетривиальная и вызывает некоторые проблемы, когда разработчики сталкиваются с подобной задачей.

В первую очередь, это связано с тем, что реляционные базы не приспособлены к хранению иерархических структур (как, например, XML-файлы), структура реляционных таблиц представляет из себя простые списки. Иерархические же данные имеют связь «родитель-наследники», которая не реализована в реляционной структуре.

Тем не менее, задача «хранить деревья в базе данных» рано или поздно возникает перед любым разработчиком.

Ниже мы подробно рассмотрим, какие существуют подходы в организации хранения деревьев в реляционных БД, а также рассмотрим инструментарий, который нам предоставляет ORM Doctrine для работы с такими структурами.

Список смежных вершин (Adjacency List)

Описание структуры

Как правило, такая структура данных предполагает хранение информации о смежных вершинах нашего дерева. Давайте рассмотрим простейший граф с темя вершинами (1,2,3):

Рис. 1. Граф с тремя вершинами

Как видим каждый элемент данного графа хранит информацию о связи с другими элементами, т.е.:

Фактически, для построения дерева такой граф избыточен, т.к. для привычной ветвистой структуры нам нужно хранить только связь «родитель-наследник», т.е.:

Тогда мы получим дерево с одним корневым элементом (1) и двумя ветками (2,3):

В принципе, тот и другой графы можно, при желании, отобразить в базе данных с помощью списка смежных вершин, но, поскольку нас интересуют именно деревья, остановимся на них.

Итак, чтобы хранить в базе данных иерархическую структуру методом списка смежных вершин (Adjacency List), нам необходимо хранить информацию о связях «наследник-родитель» в таблицах с данными. Давайте рассмотрим реальный пример дерева:

Рис. 3. Древовидная структура методом смежных вершин

На рисунке квадратами обозначены узлы деревьев. У каждого узла есть имя (верхний прямоугольник внутри квадрата), идентификатор (левый нижний квадрат) и ссылка на идентификатор родителя (правый нижний квадрат). Как видно из Рис. 3, каждый наследник в такой структуре ссылается на своего предка. В терминах БД мы можем это отобразить следующим образом в виде таблицы:

Рис. 4. Таблица данных дерева, построенная методом списка смежных вершин

Следует сразу отметить, что такой алгоритм хранения деревьев обладает определенными как достоинствами, так и недостатками. В первую очередь, он не совсем удобен для чтения — и это его основной недостаток.

Проблемы с чтением из БД менее заметны, если вычитывать все дерево целиком. Это достаточно простой запрос:

Однако в дальнейшем такая выборка подразумевает достаточно емкую программную пост-обработку данных. Сначала нужно рекурсивно перестроить данные с учетом связей «предок-наследник» и лишь потом их можно будет использовать для вывода куда-либо.

Другой вариант чтения дерева целиком:

Результат в данном случае будет такой:

Хотя данные в таком виде уже более приспособлены сразу для вывода, но, как видите, главный недостаток такого подхода — необходимо достоверно знать количество уровней вложенности в вашей иерархии, кроме того, чем больше иерархия, тем больше JOIN’ов — тем ниже производительность.

Тем не менее, данный способ обладает и существенными достоинствами — в дерево легко вносить изменения, менять местами и удалять узлы.

Вывод — данный алгоритм хорошо применим, если вы оперируете с небольшими древовидными структурами, которые часто поддаются изменениям.

С другой стороны, этот алгоритм также довольно уверенно себя чувствует и с большими деревьями, если считывать их порциями вида «знаю родителя — прочитать всех наследников». Хороший пример такого случая — динамически подгружаемые деревья. В этом случае алгоритм практически оптимизирован для такого поведения.

Однако он плохо применим, когда нужно вычитывать какие-либо иные куски дерева, находить пути, предыдущие и следующие узлы при обходе и вычитывать ветки дерева целиком (на всю глубину).

Использование списка смежных вершин в Doctrine

Сначала хотелось бы высказать несколько вводных слов по организации шаблонов таблиц в Doctrine, с помощью которых подобные вещи в ней и реализуются. Те, кто уже знаком с этой концепцией в доктрине, может перескочить несколько абзацев вперед к более интересным вещам.

Итак, сущности, которыми мы оперируем в ORM Doctrine — это активные записи (Active Record). Т.е. объекты, которые совмещают в себе бизнес-логику и сами умеют взаимодействовать с базой данных. Но разработчики Doctrine предусмотрели расширение функциональности объектов записей не только наследованием, но и применением к этим объектам «шаблонов поведения». Это реализуется пакетом Doctrine/Template.

Т.о., если возникает необходимость воспитать активную запись до какого-либо поведения (например, Versionable — проводит аудит всех изменений, I18N — многоязычная или NestedSet — древовидная вида «вложенное множество»), то это можно сделать как раз с помощью данных шаблонов поведения.

Чтобы подключить какой-либо из существующих шаблонов, достаточно сконфигурировать должным образом нашу модель (посредством YAML или прямо в коде базовой таблицы модели).

Когда придет время, мы покажем на примерах, как это сделать.

Пока, к сожалению, или к счастью, но в виде шаблона к таблицам метод списка смежных вершин в Doctrine не реализован. При желании вы можете написать реализацию сами и даже предложить ее разработчикам Doctrine, — это уже на ваше усмотрение.

Тем не менее, основные функции, которые могут быть реализованы в рамках данной модели, можно реализовать в Doctrine и без использования шаблонов поведения. К сожалению, функций работы с деревом мы не получим, но основные задачи решать сможем.

Для этого следует сконфигурировать нашу модель должным образом. Используя YAML опишем структуру нашей таблицы:

А вот теперь самое важное — правильно описать связи в таблице. Там же со следующей строчки напишем:

Теперь соберем нашу модель, запустив команду:

Все. Модель готова. Фактически тоже самое можно было сделать в уже готовом базовом классе BaseAlTree:

Теперь пришло время насладиться результатами нашей работы. Напишем несложный код, отображающий дерево, построенное с отступами на обычной HTML-странице, используя рекурсию.

Обратите внимание, после того, как мы сконфигурировали должным образом связи у нашего объекта модели, нам стали доступны свойства Children и Parent. Однако любое первое обращение к ним на чтение порождает запрос к базе данных. Поэтому, для построения больших деревьев целиком за один проход, такой подход может оказаться довольно затратным.

Но в тоже время, реализовать динамически подгружаемое дерево таким способом — одно удовольствие!

Вложенное множество (Nested Set)

Описание структуры

Об этом алгоритме и его быстродействии, наверное, слышали все веб-разработчики. Да, этот алгоритм действительно очень хорош, когда требуется часто и много обращаться к иерархическим данным на чтение. Рассмотрим суть данного подхода.

При построении дерева на основе вложенных множеств, мы воспользуемся принципом обхода этого дерева слева-направо, как показано стрелками на Рис. 5. Для этого определим для каждого узла дерева целочисленные ключи слева (lft) и справа (rgt) (нижние квадратики внутри узла). И раздадим им во время обхода целочисленные инкрементные значения. Посмотрите что получилось.

Рис. 5. Вложенное множество (Nested Set).

Корневой элемент получил ключи 1 и 14, которые включают в себя диапазон чисел всех остальных ключей. Ветка VEGETABLE получила ключи 2 и 7, которые, в свою очередь, включают весь диапазон чисел ключей всех ее наследников и т.д. Вот они — вложенные множества. Все просто, не так ли?

Давайте воссоздадим такую же структуру в контексте таблицы БД.

Рис. 6. Таблица иерархических данных на основе метода вложенных множеств

Как видите, мы ввели дополнительно еще одно поле в таблицу — level. В нем будет храниться информация об уровне вложенности каждой ветки дерева. В принципе, это делать вовсе не обязательно — уровень вложенности может быть достаточно просто вычислен, но так как данный алгоритм оптимизирован как раз для чтения, то почему бы не выиграть в производительности за счет кеширования информации об уровне? Риторический вопрос…

Чтение дерева из БД

Результат будет таким:

Теоретически, тот же результат мы бы могли получить, вычисляя уровень вложенности на лету:

Попробуйте сравнить результат самостоятельно — он будет идентичен первому. Только сам запрос в данном случае более ресурсоемкий. А так как Nested Set — это оптимальный алгоритм чтения, то небольшая оптимизация в виде кеширования уровня вложенности рядом с остальными данными не такая уж и плохая стратегия.

Таким же, довольно несложным образом мы можем считывать целые ветки, пути из нашего дерева, обходить его узлы и т.д.

Например, если мы хотим извлечь все овощи (VEGETABLE) из нашего примера, это сделать достаточно просто:

Да, быстрое и гибкое чтение, включая агрегацию с внешними связанными данными — конек данного алгоритма.

Тем не менее, не бывает худа без добра, и в данном случае, значительные трудности начинаются когда нам необходимо внести изменения в Nested Set дерево или удалить какую-либо из его ветвей.

Это связано, в первую очередь, с тем, что при изменениях, нам будет необходимо пересчитать все ключи той части дерева, которая находится справа от изменяемого узла, а также обновить информацию об уровнях вложенности. И все это не сделать одним простым запросом.

Добавление новой ветки

Предположим, что мы хотим добавить новую ветку с именем SEA FOOD в наше дерево на одном уровне с VEGETABLES и FRUIT.

Если вы используете в MySQL таблицы MYISAM, или версию, которая не поддерживает транзакции, вы можете вместо BEGIN и COMMIT использовать блокировки на запись:

Как видите, задача на добавление новой ветки достаточно затратная и нетривиальная. Тем не менее, решаемая.

Удаление ветки

Давайте теперь попробуем удалить вновь созданную ветку:

Вывод — Nested Set действительно хорош, когда нам необходимо считывать структуру деревьев из БД. При этом он одинаково хорош для деревьев любого объема.

Тем не менее, для иерархических структур, которые подвергаются частому изменению он, очевидно, не будет являться оптимальным выбором.

Использование Nested Set в Doctrine

А вот этот метод имеет отражение в Doctrine в виде реализации шаблона поведения, который мы можем привязать к нашей модели.

Сделать это довольно просто, методом конфигурации модели через YAML-конфиг или прамо в коде базового класса.

Как видите, достаточно просто указать actAs: [NestedSet] в описании класса.

Однако Doctrine предоставляет более гибкую конфигурацию NestedSet модели. Например, вы можете хранить в одной таблице несколько деревьев. Для этого, вам необходимо ввести в таблицу дополнительное поле, в котором вы будете хранить идентификатор корня дерева для каждой записи.

В этом случае конфигурацию следовало бы записать так:

Все то же самое могло бы быть проделано в существующем базовом классе модели.

Для первого случая:

Для второго случая (несколько деревьев):

Заметьте, Doctrine использует ‘root_id’ в качестве имени поля по умолчанию. Поэтому вам не обязательно указывать эту опцию, если оно совпадает с именем в вашей реальной таблице. В противном случае вы можете его задать.

Примеры работы с деревьями Nested Set в Doctrine

Извлекаем и печатаем все дерево на экран:

Посмотрите как это просто!

За дополнительными примерами и информацией вы можете обратиться к официальной документации Doctrine, разделы 8.2.4 и 8.2.5

Материализованный путь (Materialized Path)

Описание структуры

Еще один довольно интересный подход для хранения иерархических структур. Основная идея алгоритма в хранении полного пути к узлу от вершины дерева. Выглядит это примерно так:

Рис. 7. Древовидная структура, организованная по принципу «материализованый путь»

Принцип формирования таких путей достаточно прост. Глубина пути — это уровень дерева. Внутри ветки нумерация — инкрементная. Другими словами, VEGETABLE — первый ребенок FOOD, FRUIT — второй ребенок и т.д.

Проще будет взглянуть на это в виде таблицы:

Возможно, так даже более наглядно.

В базе данных все это находит следующее отражение.

Рис. 8. структура таблицы иерархических данных, организованных по принципу «материализованный путь»

В чем же преимущество такого подхода?

Во-первых, по сравнению с Nested Set, он более поддается изменениям. В то же время остается достаточно удобным для выборки деревьев целиком и их частей. Но, и он не идеален. Особенно по части поиска предков ветки.

Поиск пути к узлу:

Вычисление уровня вложенности.

Для решения этой задачи нам в принципе достаточно посчитать кол-во точек (или других разделителей, если вы используете не точку) в путях. К сожалению, MySQL не имеет подходящей функции, но мы можем ее реализовать достаточно просто своими силами:

Выбор ветки:

Обратите внимание, в данном примере мы воспользовались нашей самописной функцией и это было достаточно удобно.

Поиск родителя:

Как видите, все эти запросы не тешат максимальной производительностью (по сравнению с предыдущим методом), но, тем не менее, использование именно этого алгоритма может быть заметно удобнее, для деревьев, над которыми часто выполняются как операции чтения, так и изменения.

Насколько известно автору, алгоритм довольно уверенно себя чувствует на достаточно больших объемах данных.

Следует отметить, что наиболее неприятной в данном алгоритме будет операция вставки узла в середину уже существующей структуры (между другими узлами), т.к. это повлечет изменение всех путей в нижележащих узлах. Хотя, справедливости ради, следует сказать, что такая операция окажется нетривиальной для любой модели хранения данных. Другая тяжелая операция — это перенос одной ветки в другую.

А вот удаление, добавление в конец или изменение узла — это операции довольно простые, и, как правило, не вызывают сложностей в данной модели.

Как видно из примеров, данный алгоритм также можно несколько оптимизировать на чтение, путем введения ещё одного поля level, как это было сделано для списков смежных вершин (Nested Set). Однако это несколько усложнит операции добавления, изменения и удаления узлов дерева, т.к. уровни придется пересчитывать для всего или части дерева при каждом изменении. В конечном счете, именно разработчику решать, в какую сторону следует делать перекос производительности.

Использование в Doctrine

К сожалению, на данный момент, этот метод хранения деревьев пока не нашел своей реализации в ORM Doctrine (текущая версия на момент написания материала — 1.0.4, 1.1.0 — в альфа версии также реализации не имеет).

Тем не менее есть все предпосылки полагать, что его реализация появится в будущем, т.к. исходные коды библиотеки содержат в пакете Doctrine/Tree абстракный пустой класс с именем MaterializedPath.

Автор будет следить за событиями и обновит эту статью, как только реализация найдет свое отражение, так что можете сюда вернуться позже.

Комбинированный подход

Фактически, комбинирование подходов на уровне БД ограничивается вводом поля, хранящего ссылку на родительскую запись в таблицы списков смежности и материализованных путей:

Рис. 9. Таблицы моделей иерархических структур данных AL+MP и AL+NS

Последствия такого подхода очевидны.

AL+MP

AL+NS

Для связки AL+NS взаимовыгодность не столь очевидна. В первую очередь это объясняется тем, что недостатки от проблем изменения узлов дерева в модели NS напрочь убивают в этой сфере все достоинства AL. Это значит, что такую связку следует рассматривать лишь как качественное улучшение поиска родителей и наследников заданного узла в алгоритме NS, а также как повышение надежности самого алгоритма (ключи можно всегда перестроить в случае порчи — информацию о связях хранит AL). Утверждение о повышении надежности справедливо и для предыдущей комбинации методов. Но ведь и это качественное улучшение, хотя и не такое очевидное, не так ли?

Заключение

В данной статье мы рассмотрели несколько основных методов хранения иерархических данных в реляционных БД и очертили все их достоинства и недостатки. Также мы показали на практике, какие из них доступны для использования в реализации ORM Doctrine, и как их использовать.

Очевидно, что даже выбор того или иного метода в каждом конкретном случае — задача не такая уж и простая, но автор надеется, что данный материал будет способствовать принятию осознанного и правильного решения, а также будет способствовать творческому процессу поиска новых и более оптимальных решений.

Источник

Все, что необходимо знать про индексы MS SQL

Предлагаем расширить знания об индексах в MS SQL Server. Получите полное представление о них, преимуществах использования, структуре. Узнаете, как создавать индексы, оптимизировать и удалять. Все самое полезное читайте в одной статье.

Что такое индексы в sql server

Разберемся в понятии индексов (indexes) – это особые таблицы, используемые поисковыми системами для поиска данных. Их активное использование играет важнейшую роль в повышении производительности sql серверов.

Словно указатель в грамотно составленной книге, индекс помогает быстро получить доступ к строкам требуемых данных в таблице, соответствующих запросу. Таким образом, их использование позволяет ускорить выполнение требуемого запроса.

К примеру, для получения всех страниц в книге, касающихся выбранной тематики, сначала нужно обратиться к перечню тем, а затем выбрать нужные страницы. Для этого следует создать индекс по выбранной теме. На ее основе и будут выбираться ссылки на страницы книги по затронутой теме. Используя значения, заданные первичным ключом, sql server найдет нужный индекс и с его помощью быстро выберет все строки с необходимыми данными. Если не использовать индекс, то для поиска информации будет произведено сканирование каждой строки таблицы. Это значительно понизит производительность и увеличит время поиска.

Благодаря индексу процесс поиска данных сокращается за счет их упорядочивания как физического, так и логического. Таким образом, он выглядит как набор ссылок на данные, которые упорядочены по выбранному столбцу таблицы. Такой столбец называется индексированным. Индексы находятся в таблице и по сути выступают полезными внутренними механизмами системы sql-сервера, которые помогают сделать доступ к данным наиболее оптимальным.

Создать стандартный индекс можно на всех столбцах данных, кроме:

Об индексах и кучах

Как только таблица создана и в ней еще нет индексов, она выглядит как куча данных (Heap). В ней все записи хранятся хаотично, без определенного порядка. Потому их и называют «кучами».

Если в таблице необходимо найти определенные данные, sql server просканирует ее (Table scan). Пока в таблице не заданы индексы, поддерживающие ограничения (UNIQUE CONSTRAINT, UNIQUE INDEX или PRIMARY KEY), сервер прочитает все табличные записи (с первой до последней) и выберет те, которые удовлетворяют условиям поиска.

Это демонстрирует базовые функции indexes:

Но не всегда индекс помогает ускорить поиск информации. Для таблиц небольших размеров обычный перебор данных может оказаться намного эффективнее выборки данных по индексам.

Indexes имеют и недостатки:

Но современные методы их создания позволяют не только снижать негативный эффект для вышеперечисленных операций, но и увеличивать скорость выполнения.

Структура

Все индексы имеют одинаковую структуру (structure). Они состоят из:

Все они хранятся в виде сбалансированных B-деревьев (B-tree). Начало такого дерева расположено в корневом узле (находящимся на вершине иерархии) и по сути является «входной дверью». Этот узел имеет одну страницу, в которой содержатся указатели на ключи последующих уровней.

В нижней части иерархии расположены листья дерева (являющиеся конечными узлами). Длины веток одинаковы.

В таком дереве сбалансирована каждая ветка. Благодаря внутреннему механизму при любых изменениях в таблице дерево снова становится сбалансированным.

При формировании запроса к индексированному столбцу подсистема начинает процесс поиска с верхнего узла к нижним, проходя промежуточные и обрабатывая их. На каждом уровне располагается все более развернутая информация о запрашиваемых данных. Как только достигается нижний уровень листьев (leaf level) поиск прекращается, т.к. подсистема запросов находит необходимое значение.

Типы индексов

В Microsoft SQL Server используются следующие индексы: кластерные и некластерные. Рассмотрим их подробнее.

Кластерный индекс

Основная его задача — сохранение табличных данных в виде, отсортированном по значению ключа. Таблице или представлению может быть присущ лишь единственный кластеризованный индекс (Clustered index), потому что табличные данные могут отсортировываться в едином возможном порядке – либо возрастания, либо убывания. По возможности, у каждой таблицы должен быть Clustered index.

Табличные данные будут храниться отсортированными лишь в том случае, когда таблица имеет кластеризованный индекс. Строки табличных данных Clustered index хранит в уровнях листьев.

Если у таблицы нет Clustered index, в момент формирования ограничений PRIMARY KEY и UNIQUE, он формируется автоматически. Когда для таблиц/ куч созданы Nonclustered indexes, то в процессе создания Clustered index все некластеризованные должны быть перестроены.

Содержание листьев зависит от того, индекс кластерный или некластерный. Они могут содержать как табличные данные, так и ссылки, указывающие на строки с ними.

Некластерный индекс

Некластеризованными (Nonclustered) называют такие индексы, которые содержат:

Чтобы обнаружить и получить запрашиваемые данные, для системы подзапросов потребуется совершение дополнительных операций. Содержимое указателей на запрашиваемые данные полностью зависит от того, как они хранятся.

Он может указывать на:

Nonclustered indexes могут быть расширены дополнительными столбцами (included column). А значит, листья будут сохранять значения индексированных и дополнительных неиндексированных столбцов. Это свойство дает возможность обойти определенные ограничения, возложенные на индекс. Данный подход позволяет включать неиндексируемые столбцы либо обходить ограничения на длину индекса.

Главные свойства Nonclustered indexes:

Nonclustered indexes могут создаваться на любых таблицах, в том числе и имеющих кластерный индекс.

Специальные типы индексов

Существует большое число специальных индексов, которые могут быть как кластерными, так и некластерными. Рассмотрим некоторые из них.

Фильтруемый

Фильтруемым (Filtered) индексом называют оптимизированный Nonclustered index, в котором задействован предикат фильтра для индексации части строк в таблице.

Тщательно спроектированный Filtered index способен:

Составной

Составным называют индекс, который:

Простые индексы, в отличие от составных, создаются лишь по единственному столбцу.

Создание составных индексов целесообразно, когда:

Отличным примером может служить телефонный справочник. Он сформирован по фамилии и имени, т.к. много людей имеют одинаковую фамилию. Следовательно, логично будет создать индекс одновременно и по фамилии, и по имени.

Отметим, что наивысший приоритет в процессе сортировки принадлежит первым колонкам, описываемым в CREATE INDEX. Потому, в числе первых должны указываться колонки уникальные. Чтобы индекс был задействован при выборке данных в таблице, сам запрос обязательно должен ссылаться именно на колонку, указанную первой.

Использование составных индексов поможет увеличить производительность за счет того, что для выполнения поиска данных сервер будет сканировать только его, что поможет снизить в таблице число индексов.

Query Optimizer использует их в зависимости от структуры запроса.

Уникальный

Уникальным (Unique) называют индекс, обеспечивающий уникальное значение всех строк по определенному ключу и гарантирующий, что в ключе индекса не будет значений одинаковых, повторяющихся. Для составного ключа понятие уникальности касается всех index columns, но не распространяется на каждый столбец в отдельности.

Если в таблице формируется Unique index одновременно по ряду столбцов, это означает, что абсолютно каждая вариация значений в ключе будет уникальной.

SQL сервером создается автоматически Unique index для ключевых столбцов при формировании ограничений UNIQUE либо PRIMARY KEY. Но он формируется лишь при выполнении условия отсутствия дублей в ключевых столбцах таблицы.

Уникальный индекс создается автоматом при определении ограничений столбца:

Колоночный

Колоночным (Columnstore) называют индекс, в котором данные хранятся в столбцах. Использование Columnstore indexes наиболее целесообразно применять для крупных хранилищ, т.к. они помогут:

Пространственный

Пространственным (Spatial) называют тип расширенного индекса, позволяющего индексировать столбцы с пространственными данными (представленные в типах Geography или Geometry). Spatial index позволяет наилучшим образом использовать определенные операции запросов относительно пространственных столбцов и может создаваться только для них.

Основное условие создания пространственного индекса – наличие PRIMARY KEY для таблиц.

Полнотекстовый

Полнотекстовые (Full-text) индексы применяются для повышения эффективности поиска определенных слов в строках, где данные представлены в символах.

Действия по созданию и обслуживанию Full-text indexes называются «заполнениями». Встречаются заполнения:

Покрывающий

Покрывающим (Covering) называют индекс, позволяющий на конкретный запрос получать запрашиваемую информацию в полном объеме с листьев индекса, не обращаясь к записям таблицы. А значит, в Covering index хранится достаточный объем данных для полноценного ответа на запрос. Потому нет необходимости обращаться к таблице.

Благодаря тому, что ответ можно получить без использования таблицы, покрывающие индексы быстрее остальных. Однако, они становятся достаточно большими, потому злоупотреблять ими не стоит.

XML-индекс

XML – специфический тип индекса, предназначенный для работы с данными в столбцах таблицы, представленными в соответствующем формате. Он делает более эффективной обработку поисковых запросов к ним.

Индексы, используемые в оптимизированных таблицах

Активно используются специальные индексы для таблиц данных:

Создание и проектирование индексов в ms sql server

Польза индексов очевидна, потому и проектироваться они должны крайне аккуратно. Созданные тщательным образом способны улучшить производительность, а непрофессионально – понизить.

Индексы занимают достаточно много дискового места, потому не имеет смысла создавать их больше, чем нужно. Более того, при каждом обновлении строк, автоматически обновляются и индексы. Это в свою очередь может потребовать увеличения ресурсов и грозить снижением производительности.

Очень важно при проектировании соблюдать ряд требований как к базам данных, так и к запросам направленным к ним.

Базы данных

Как сказано выше, производительность системы напрямую зависит от индексов. При поступлении запроса они могут увеличивать ее, обеспечивая быстрый поиск данных либо снижать, т.к. при каждой операции с данными будут изменяться и они, дабы отражать действия, производимые над данными. И не важно, что происходит с ними – добавление, удаление или обновление.

Потому, при разработке плана стратегии по индексированию, необходимо придерживаться советов специалистов:

Запросы к базе данных

При проектировании вторым важным пунктом является понимание и учет того, какие выполняются запросы к базе данных. Необходимо учитывать частоту изменения данных, а также требуется соблюдение определенных принципов:

Способы создания индексов

Предусмотрено создание индексов ms sql server с помощью двух инструментов. В этом помогут:

Как создать кластеризованный индекс

Как отмечалось выше, создание кластеризованного индекса sql сервером происходит автоматически, когда определенный столбец выбирается в качестве первичного ключа (PRIMARY KEY). Когда такого не происходит, следует создать кластерный индекс своими руками.

Чтобы создать Clustered index воспользуемся Management Studio. Для этого следует:

Результатом действий станет кластерный индекс.

Он может быть создан и с помощью инструкций Transact-SQL CREATRE INDEX.

Как создать некластеризованный индекс

Для создания Nonclustered index можно воспользоваться Management Studio либо инструкциями T-SQL.

Создание Nonclustered index с включенными столбцами

Коснемся вопроса, как создать Nonclustered index с условием, что в индекс включены столбцы, которые не являются ключевыми. Такой индекс принято использовать в тех случаях, когда индекс создается под конкретный запрос. К примеру, чтобы индексом покрывался запрос полностью, т.е. включал все столбцы. Вследствие того, что запрос покрыт, увеличивается производительность. Это становится возможным благодаря тому, что оптимизатор запросов может получить все значения столбцов в индексе без обращения к табличным данным. Это ведет к уменьшению числа операций ввода-вывода на диске.

Однако стоит учитывать, что с включением в индекс неключевых столбцов размер его увеличивается. А значит, для его хранения понадобится больше дискового пространства. Это также может снизить производительность операций INSERT, UPDATE, DELETE и MERGE в базовой таблице данных.

Для его создания также воспользуемся Management Studio:

При необходимости, можно легко создать фильтруемый Nonclustered index. Для этого следует воспользоваться T-SQL и в операторе CREATE NONCLUSTERED INDEX в WHERE указать условие фильтрации. Так можно отфильтровать практически любые данные, не важные в запросах.

Удаление индекса

Пришло время узнать о том, какими способами могут удаляться индексы. Для начала воспользуемся Management Studio. Для этого необходимо:

Удаление индексов выполняется и с помощью инструкций T-SQL DROP INDEX (DROP INDEX IX_NonClustered ON TestTable). Однако ею нельзя воспользоваться для удаления тех индексов, которые создавались через формирование ограничений PRIMARY KEY и UNIQUE. Чтобы удалить их, следует воспользоваться инструкцией ALTER TABLE с предложением DROP CONSTRAINT.

Как выполнить изменение значений коэффициента, который установлен по умолчанию

Чтобы внести изменения в значения коэффициента, которые установлены по умолчанию, следует воспользоваться:

Особенности индексов и условий предложения WHERE

Если предложение WHERE инструкции SELECT содержит условие поиска данных с одним столбцом, то необходимо для него создать индекс. Это условие очень важно при высокой селективности (selectivity) условия.

Но он будет абсолютно бесполезным при постоянном уровне селективности от 80% и выше. Простое сканирование табличных данных потребует меньше времени.

Если в часто применяемом запросе условие поиска включает оператор AND, то лучше всего – создать составной индекс, включив в него сразу все табличные столбцы, которые указывались в предложении WHERE инструкции SELECT.

Оптимизация индексов

После выполнения любых действий с табличными данными sql сервером в тот же момент производятся соответствующие правки в индексах. Спустя некоторое время все подобные исправления могут спровоцировать фрагментацию данных. В результате, их может разбросать по всей базе.

Подобная фрагментация данных может стать причиной понижения производительности. Потому крайне важно время от времени проводить дефрагментацию. К подобным операциям по обслуживанию индексов относят реорганизацию и перестроение индексов.

Чтобы понять, какую именно операцию требуется провести – реорганизацию или перестроение, следует выяснить степень фрагментации данных. Она поможет понять, какой способ дефрагментации будет наиболее эффективным и что выбрать.

Чтобы выяснить уровень фрагментации следует воспользоваться системной табличной функцией sys.dm_db_index_physical_stats. Для определения уровня фрагментации всего перечня таблиц для выбранной базы, можете воспользоваться следующим запросом:

SELECT OBJECT_NAME(T1.object_id) AS NameTable,

T1.index_id AS IndexId,

T2.name AS IndexName,

T1.avg_fragmentation_in_percent AS Fragmentation

FROM sys.dm_db_index_physical_stats (DB_ID(), NULL, NULL, NULL, NULL) AS T1

LEFT JOIN sys.indexes AS T2 ON T1.object_id = T2.object_id AND T1.index_id = T2.index_id

Согласно рекомендациям Microsoft, последующие действия будут зависеть от уровня фрагментации:

Реорганизация индекса

Реорганизацией называют процесс устранения фрагментации индекса. В его ходе происходит дефрагментация конечного уровня кластерных и некластерных индексов по таблицам и представлениям. Говоря простым языком – выполняется простое переупорядочивание страниц. В основе переупорядочивания лежит логический порядок конечных узлов (выполняете слева направо).

Если хотите провести реорганизацию – воспользуйтесь:

Перестроение индекса

Перестроением называется операция по устранению фрагментации индекса. Он заключается в устранении старого и формировании нового.

Перестроение индекс выполняется несколькими способами. В этом поможет:

Это вся полезная информация по индексам в Microsoft SQL Server. Изучайте их, а если возникнут вопросы – задавайте. Удачи в изучении и применении indexes ms sql.

Источник