نمایه سازی پایگاه داده: راهنمای جامع بهینه‌سازی عملکرد کوئری

در دنیای امروز مبتنی بر داده، عملکرد پایگاه داده امری حیاتی است. کوئری‌های کند می‌توانند منجر به نارضایتی کاربران، کندی برنامه‌ها و در نهایت تأثیر منفی بر کسب‌وکار شما شوند. نمایه سازی پایگاه داده یک تکنیک حیاتی برای بهبود چشمگیر عملکرد کوئری است. این راهنما مروری جامع بر نمایه سازی پایگاه داده ارائه می‌دهد، مفاهیم اساسی، انواع مختلف نمایه، بهترین شیوه‌ها و استراتژی‌های بهینه‌سازی پیشرفته را پوشش می‌دهد.

نمایه سازی پایگاه داده چیست؟

نمایه پایگاه داده را مانند نمایه در یک کتاب در نظر بگیرید. به جای خواندن کل کتاب برای یافتن یک قطعه اطلاعات خاص، می‌توانید به نمایه مراجعه کنید تا صفحات مربوطه را به سرعت پیدا کنید. به طور مشابه، نمایه پایگاه داده یک ساختار داده است که سرعت عملیات بازیابی داده در یک جدول پایگاه داده را بهبود می‌بخشد. این ساختار، اشاره‌گری به داده‌ها در یک جدول ایجاد می‌کند و به موتور پایگاه داده اجازه می‌دهد تا بدون اسکن کل جدول، به سرعت ردیف‌های خاصی را پیدا کند. این امر به شدت میزان داده‌ای را که پایگاه داده نیاز به خواندن دارد، کاهش می‌دهد و منجر به اجرای سریع‌تر کوئری می‌شود.

چرا نمایه سازی پایگاه داده مهم است؟

مزایای نمایه سازی پایگاه داده قابل توجه است:

• بهبود عملکرد کوئری: این مزیت اصلی است. نمایه ها به پایگاه داده اجازه می‌دهند تا داده‌ها را بسیار سریع‌تر بازیابی کند و زمان اجرای کوئری را کاهش دهد.
• کاهش عملیات I/O: با اجتناب از اسکن کامل جدول، نمایه ها تعداد عملیات I/O دیسک را به حداقل می‌رسانند که اغلب گلوگاه عملکرد پایگاه داده است.
• افزایش پاسخگویی برنامه: کوئری‌های سریع‌تر به زمان پاسخگویی سریع‌تر برنامه‌ها منجر می‌شود که تجربه کاربری بهتری را ارائه می‌دهد.
• قابلیت مقیاس‌پذیری: با رشد پایگاه داده شما، نمایه ها برای حفظ عملکرد به طور فزاینده‌ای مهم می‌شوند.

بدون نمایه سازی مناسب، کوئری‌های پایگاه داده شما می‌توانند کند و ناکارآمد شوند، به خصوص با افزایش حجم داده‌های شما. این می‌تواند منجر به عملکرد ضعیف برنامه، نارضایتی کاربران و حتی ضررهای تجاری شود. تصور کنید یک وب‌سایت تجارت الکترونیک که کاربران مجبورند چندین ثانیه برای نتایج جستجو صبر کنند. این می‌تواند منجر به سبدهای خرید رها شده و فروش از دست رفته شود. نمایه های پیاده‌سازی شده به درستی می‌توانند سرعت جستجوی محصول و سایر عملیات رایج را به طور قابل توجهی بهبود بخشند و منجر به تجربه کاربری بهتر و افزایش فروش شوند.

نحوه کار نمایه های پایگاه داده

هنگامی که شما یک نمایه بر روی یک ستون جدول (یا مجموعه‌ای از ستون‌ها) ایجاد می‌کنید، موتور پایگاه داده یک ساختار داده جداگانه ایجاد می‌کند که کلیدهای نمایه (مقادیر ستون نمایه شده) و اشاره‌گرهایی به ردیف‌های مربوطه در جدول را ذخیره می‌کند. این ساختار نمایه معمولاً به گونه‌ای سازماندهی می‌شود که امکان جستجوی کارآمد را فراهم کند، مانند یک درخت B (B-tree) یا یک جدول هش (hash table).

هنگامی که یک کوئری اجرا می‌شود که از ستون نمایه شده در بند WHERE استفاده می‌کند، موتور پایگاه داده نمایه را برای یافتن ردیف‌هایی که معیارهای کوئری را برآورده می‌کنند، مشورت می‌کند. به جای اسکن کل جدول، از نمایه برای دسترسی مستقیم به ردیف‌های مربوطه استفاده می‌کند و به طور قابل توجهی میزان داده‌ای را که باید خوانده شود، کاهش می‌دهد.

به عنوان مثال، یک جدول `Customers` با ستون‌های `CustomerID`، `FirstName`، `LastName` و `Country` را در نظر بگیرید. اگر شما اغلب جدول را بر اساس ستون `Country` کوئری می‌کنید، ممکن است یک نمایه بر روی آن ستون ایجاد کنید. هنگامی که کوئری مانند `SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'Germany'` را اجرا می‌کنید، موتور پایگاه داده از نمایه برای یافتن سریع ردیف‌هایی که `Country` در آنها 'Germany' است، بدون اسکن کل جدول `Customers` استفاده خواهد کرد.

انواع نمایه های پایگاه داده

چندین نوع نمایه پایگاه داده وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. رایج‌ترین انواع عبارتند از:

نمایه های درخت B (B-Tree Indexes)

نمایه های درخت B رایج‌ترین نوع نمایه در پایگاه داده‌های رابطه‌ای هستند. آنها برای طیف گسترده‌ای از کوئری‌ها، از جمله جستجوهای برابری، کوئری‌های بازه، و کوئری‌های مرتب شده مناسب هستند. نمایه های درخت B خود-متعادل هستند، به این معنی که حتی با تغییر داده‌ها در جدول، سطح عملکرد ثابتی را حفظ می‌کنند.

مثال: یک جدول `Products` با ستون‌های `ProductID`، `ProductName`، `Price` و `Category` را در نظر بگیرید. یک نمایه درخت B بر روی ستون `Price` می‌تواند به طور مؤثر از کوئری‌های زیر پشتیبانی کند:

• `SELECT * FROM Products WHERE Price = 19.99;`
• `SELECT * FROM Products WHERE Price BETWEEN 10.00 AND 50.00;`
• `SELECT * FROM Products ORDER BY Price;`

نمایه های هش (Hash Indexes)

نمایه های هش برای جستجوهای برابری بهینه‌سازی شده‌اند. آنها از یک تابع هش برای نگاشت کلید نمایه به یک مکان خاص در ساختار نمایه استفاده می‌کنند. نمایه های هش برای جستجوهای برابری بسیار سریع هستند، اما برای کوئری‌های بازه یا کوئری‌های مرتب شده مناسب نیستند.

مثال: یک نمایه هش بر روی ستون `ProductID` جدول `Products` می‌تواند به طور مؤثر از کوئری‌های زیر پشتیبانی کند:

• `SELECT * FROM Products WHERE ProductID = 12345;`

نمایه های تمام متن (Full-Text Indexes)

نمایه های تمام متن برای جستجو در داده‌های متنی استفاده می‌شوند. آنها به شما امکان می‌دهند جستجوهای پیچیده‌ای را بر روی ستون‌های متنی انجام دهید، مانند یافتن تمام اسنادی که حاوی کلمات کلیدی یا عبارات خاصی هستند. نمایه های تمام متن معمولاً از تکنیک‌هایی مانند ریشه‌یابی (stemming)، حذف کلمات توقف (stop word removal) و توکن‌سازی (tokenization) برای بهبود دقت جستجو استفاده می‌کنند.

مثال: یک جدول `Articles` با ستون `Content` که متن مقالات را ذخیره می‌کند، در نظر بگیرید. یک نمایه تمام متن بر روی ستون `Content` می‌تواند به طور مؤثر از کوئری‌های زیر پشتیبانی کند:

• `SELECT * FROM Articles WHERE MATCH(Content) AGAINST('artificial intelligence' IN NATURAL LANGUAGE MODE);`

نمایه های خوشه‌بندی شده (Clustered Indexes)

یک نمایه خوشه‌بندی شده، ترتیب فیزیکی داده‌ها را در جدول تعیین می‌کند. ردیف‌های داده در همان ترتیب کلیدهای نمایه ذخیره می‌شوند. یک جدول فقط می‌تواند یک نمایه خوشه‌بندی شده داشته باشد. نمایه های خوشه‌بندی شده معمولاً بر روی ستون‌هایی استفاده می‌شوند که به طور مکرر در کوئری‌های بازه استفاده می‌شوند یا برای مرتب‌سازی داده‌ها به کار می‌روند.

مثال: در جدولی از داده‌های سری زمانی (مانند خوانش سنسور)، یک نمایه خوشه‌بندی شده بر روی ستون timestamp، داده‌ها را بر اساس زمان مرتب می‌کند و کوئری‌های بازه را بر روی دوره‌های زمانی بسیار کارآمد می‌سازد.

نمایه های غیر خوشه‌بندی شده (Non-Clustered Indexes)

یک نمایه غیر خوشه‌بندی شده یک ساختار داده جداگانه است که کلیدهای نمایه و اشاره‌گرهایی به ردیف‌های داده را ذخیره می‌کند. ردیف‌های داده در همان ترتیب کلیدهای نمایه ذخیره نمی‌شوند. یک جدول می‌تواند چندین نمایه غیر خوشه‌بندی شده داشته باشد. نمایه های غیر خوشه‌بندی شده معمولاً بر روی ستون‌هایی استفاده می‌شوند که به طور مکرر در جستجوهای برابری استفاده می‌شوند یا برای پیوند دادن جداول به کار می‌روند.

مثال: یک نمایه بر روی ستون `email` از جدول `Users` یک نمایه غیر خوشه‌بندی شده خواهد بود، زیرا ترتیب آدرس‌های ایمیل معمولاً بر ترتیب ذخیره‌سازی جدول تأثیر نمی‌گذارد.

نمایه های ترکیبی (Composite Indexes)

یک نمایه ترکیبی (که به عنوان نمایه چند ستونی نیز شناخته می‌شود) نمایه‌ای بر روی دو یا چند ستون است. نمایه های ترکیبی زمانی مفید هستند که شما به طور مکرر جدول را بر اساس ترکیبی از ستون‌ها کوئری می‌کنید. ترتیب ستون‌ها در نمایه ترکیبی مهم است. موتور پایگاه داده می‌تواند از نمایه به طور مؤثر استفاده کند اگر کوئری از ستون‌های پیشرو نمایه در بند WHERE استفاده کند. با این حال، ممکن است نتواند از نمایه به طور مؤثر استفاده کند اگر کوئری فقط از ستون‌های انتهایی نمایه استفاده کند.

مثال: یک جدول `Orders` با ستون‌های `CustomerID`، `OrderDate` و `OrderStatus` را در نظر بگیرید. یک نمایه ترکیبی بر روی (`CustomerID`, `OrderDate`) می‌تواند به طور مؤثر از کوئری‌های زیر پشتیبانی کند:

• `SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = 123 AND OrderDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';`

با این حال، ممکن است نتواند به طور مؤثر از نمایه استفاده کند اگر کوئری فقط از ستون `OrderDate` استفاده کند.

انتخاب نوع نمایه مناسب

انتخاب نوع نمایه مناسب به ویژگی‌های خاص داده‌های شما و انواع کوئری‌هایی که نیاز دارید پشتیبانی کنید بستگی دارد. در اینجا یک راهنمای کلی آورده شده است:

• نمایه های درخت B: برای اکثر نیازهای نمایه سازی عمومی، از جمله جستجوهای برابری، کوئری‌های بازه و کوئری‌های مرتب شده استفاده کنید.
• نمایه های هش: فقط برای جستجوهای برابری، زمانی که عملکرد حیاتی است و کوئری‌های بازه مورد نیاز نیستند، استفاده کنید.
• نمایه های تمام متن: برای جستجو در داده‌های متنی استفاده کنید.
• نمایه های خوشه‌بندی شده: بر روی ستون‌هایی استفاده کنید که به طور مکرر در کوئری‌های بازه استفاده می‌شوند یا برای مرتب‌سازی داده‌ها به کار می‌روند. با دقت انتخاب کنید زیرا فقط یکی می‌تواند وجود داشته باشد.
• نمایه های غیر خوشه‌بندی شده: بر روی ستون‌هایی استفاده کنید که به طور مکرر در جستجوهای برابری استفاده می‌شوند یا برای پیوند دادن جداول به کار می‌روند.
• نمایه های ترکیبی: زمانی که شما به طور مکرر جدول را بر اساس ترکیبی از ستون‌ها کوئری می‌کنید، استفاده کنید.

تجزیه و تحلیل الگوهای کوئری و ویژگی‌های داده‌های خود برای تعیین مؤثرترین انواع نمایه برای مورد استفاده خاص شما مهم است. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ پایگاه داده برای شناسایی کوئری‌های کند و فرصت‌های نمایه سازی بالقوه را در نظر بگیرید.

بهترین شیوه‌ها برای نمایه سازی پایگاه داده

پیروی از این بهترین شیوه‌ها به شما کمک می‌کند تا نمایه های پایگاه داده مؤثر را طراحی و پیاده‌سازی کنید:

• نمایه سازی ستون‌های پرکاربرد: ستون‌هایی را که بیشتر در بندهای WHERE استفاده می‌شوند شناسایی کرده و نمایه هایی بر روی آن ستون‌ها ایجاد کنید.
• استفاده از نمایه های ترکیبی برای کوئری‌های چند ستونی: اگر شما به طور مکرر جدول را بر اساس ترکیبی از ستون‌ها کوئری می‌کنید، یک نمایه ترکیبی بر روی آن ستون‌ها ایجاد کنید.
• ترتیب ستون‌ها در نمایه های ترکیبی را در نظر بگیرید: ترتیب ستون‌ها در نمایه ترکیبی باید با ترتیبی که در بند WHERE استفاده می‌شوند مطابقت داشته باشد.
• از نمایه سازی بیش از حد اجتناب کنید: تعداد زیاد نمایه می‌تواند عملیات نوشتن (درج، به‌روزرسانی و حذف) را کند کند. فقط نمایه هایی را ایجاد کنید که برای بهبود عملکرد کوئری ضروری هستند.
• به طور منظم نمایه ها را نظارت و نگهداری کنید: نمایه ها می‌توانند در طول زمان قطعه قطعه شوند که می‌تواند عملکرد را کاهش دهد. به طور منظم نمایه های خود را بازسازی یا سازماندهی مجدد کنید تا عملکرد مطلوب حفظ شود.
• از نوع داده مناسب استفاده کنید: نمایه سازی یک نوع داده کوچکتر (مانند عدد صحیح) به طور کلی سریع‌تر و کارآمدتر از نمایه سازی یک نوع داده بزرگتر (مانند رشته طولانی) است.
• تست و اندازه‌گیری کنید: همیشه تأثیر عملکرد نمایه های خود را قبل از استقرار آنها در محیط تولید، تست کنید. از ابزارهای پروفایلینگ پایگاه داده برای اندازه‌گیری زمان اجرای کوئری با و بدون نمایه استفاده کنید.
• از قراردادهای نام‌گذاری پیروی کنید: ایجاد قراردادهای نام‌گذاری واضح و سازگار برای نمایه های شما، قابلیت نگهداری و همکاری را بهبود می‌بخشد. به عنوان مثال، ممکن است از یک پیشوند مانند `idx_` به همراه نام جدول و ستون(های) نمایه شده استفاده کنید.

نمایه سازی بیش از حد می‌تواند منجر به کاهش عملکرد شود زیرا موتور پایگاه داده مجبور است نمایه ها را هر زمان که داده‌ها تغییر می‌کنند، نگهداری کند. این می‌تواند عملیات نوشتن را کند کرده و فضای ذخیره‌سازی را افزایش دهد. بنابراین، دستیابی به تعادل بین عملکرد خواندن و نوشتن هنگام طراحی استراتژی نمایه سازی شما بسیار مهم است.

تکنیک‌های پیشرفته نمایه سازی

علاوه بر تکنیک‌های نمایه سازی پایه، چندین تکنیک پیشرفته وجود دارد که می‌تواند عملکرد کوئری را بیشتر بهبود بخشد:

نمایه های فیلتر شده (Filtered Indexes)

نمایه های فیلتر شده به شما امکان می‌دهند نمایه هایی بر روی زیرمجموعه‌ای از داده‌های موجود در یک جدول ایجاد کنید. این زمانی مفید است که شما فقط نیاز به بهینه‌سازی کوئری‌ها برای یک زیرمجموعه خاص از داده‌ها دارید. به عنوان مثال، ممکن است یک نمایه فیلتر شده بر روی جدولی از سفارشات برای بهینه‌سازی کوئری‌ها برای سفارشات ثبت شده در سال گذشته ایجاد کنید.

ستون‌های گنجانده شده (Included Columns)

ستون‌های گنجانده شده (که به عنوان نمایه های پوششی نیز شناخته می‌شوند) به شما امکان می‌دهند ستون‌های اضافی را در یک نمایه بگنجانید که بخشی از کلید نمایه نیستند. این زمانی مفید است که شما به طور مکرر نیاز به بازیابی آن ستون‌ها در کوئری‌های خود دارید. با گنجاندن ستون‌ها در نمایه، موتور پایگاه داده می‌تواند داده‌ها را مستقیماً از نمایه بازیابی کند بدون اینکه نیازی به دسترسی به جدول باشد، که عملکرد را بیشتر بهبود می‌بخشد.

نکات نمایه (Index Hints)

نکات نمایه به شما امکان می‌دهند موتور پایگاه داده را مجبور کنید از یک نمایه خاص برای یک کوئری استفاده کند. این زمانی مفید است که موتور پایگاه داده، نمایه بهینه را انتخاب نمی‌کند. با این حال، نکات نمایه باید با احتیاط استفاده شوند، زیرا می‌توانند مانع از استفاده موتور پایگاه داده از بهترین نمایه در صورت تغییر داده‌ها یا کوئری شوند.

مثال: در SQL Server، می‌توانید از نکته `WITH (INDEX(index_name))` برای اجبار بهینه‌ساز کوئری به استفاده از یک نمایه خاص استفاده کنید.

استفاده از این تکنیک‌های پیشرفته می‌تواند عملکرد کوئری‌های پیچیده را به طور قابل توجهی بهبود بخشد. با این حال، درک معامله‌ها و تست دقیق تأثیر عملکرد این تکنیک‌ها قبل از استقرار آنها در محیط تولید، مهم است.

نمایه سازی در سیستم‌های پایگاه داده مختلف

نحو و ویژگی‌های خاص نمایه سازی پایگاه داده بسته به سیستم پایگاه داده‌ای که استفاده می‌کنید متفاوت است. در اینجا یک نمای کلی از نمایه سازی در برخی از سیستم‌های پایگاه داده محبوب آورده شده است:

MySQL

MySQL از چندین نوع نمایه، از جمله نمایه های درخت B، نمایه های هش و نمایه های تمام متن پشتیبانی می‌کند. شما می‌توانید نمایه ها را با استفاده از عبارت `CREATE INDEX` ایجاد کنید. MySQL همچنین از نمایه های ترکیبی، نمایه های فیلتر شده (در برخی نسخه‌ها) و نمایه های فضایی پشتیبانی می‌کند.

PostgreSQL

PostgreSQL از طیف گسترده‌ای از انواع نمایه، از جمله نمایه های درخت B، نمایه های هش، نمایه های GiST (برای داده‌های فضایی) و نمایه های GIN (برای آرایه‌ها و جستجوی تمام متن) پشتیبانی می‌کند. شما می‌توانید نمایه ها را با استفاده از عبارت `CREATE INDEX` ایجاد کنید. PostgreSQL همچنین از نمایه های عبارت پشتیبانی می‌کند که به شما امکان می‌دهد نمایه هایی بر روی توابع یا عبارات ایجاد کنید.

SQL Server

SQL Server از نمایه های خوشه‌بندی شده، نمایه های غیر خوشه‌بندی شده، نمایه های فیلتر شده و نمایه های تمام متن پشتیبانی می‌کند. شما می‌توانید نمایه ها را با استفاده از عبارت `CREATE INDEX` ایجاد کنید. SQL Server همچنین از ستون‌های گنجانده شده و نکات نمایه پشتیبانی می‌کند.

Oracle

Oracle از نمایه های درخت B، نمایه های بیت‌مپ و نمایه های مبتنی بر تابع پشتیبانی می‌کند. شما می‌توانید نمایه ها را با استفاده از عبارت `CREATE INDEX` ایجاد کنید. Oracle همچنین از جداول سازماندهی شده با نمایه پشتیبانی می‌کند، جایی که داده‌ها در همان ترتیب نمایه ذخیره می‌شوند.

پایگاه داده‌های NoSQL

نمایه سازی در پایگاه داده‌های NoSQL بسته به سیستم پایگاه داده خاص، بسیار متفاوت است. برخی از پایگاه داده‌های NoSQL، مانند MongoDB و Cassandra، از نمایه های ثانویه پشتیبانی می‌کنند که به شما امکان می‌دهند داده‌ها را بر اساس فیلدهایی غیر از کلید اصلی کوئری کنید. سایر پایگاه داده‌های NoSQL ممکن است از تکنیک‌های نمایه سازی متفاوتی استفاده کنند، مانند نمایه های معکوس یا درختان LSM.

مشورت با مستندات سیستم پایگاه داده خاص شما برای آشنایی با گزینه‌های نمایه سازی موجود و بهترین شیوه‌ها مهم است.

نظارت و نگهداری نمایه ها

نمایه ها راه‌حل «تنظیم کن و فراموش کن» نیستند. آنها برای اطمینان از عملکرد مطلوب به نظارت و نگهداری مستمر نیاز دارند. در اینجا چند وظیفه کلیدی برای انجام آورده شده است:

• تحلیل قطعه قطعه شدن نمایه: به طور منظم قطعه قطعه شدن نمایه را بررسی کنید. نمایه های به شدت قطعه قطعه شده می‌توانند منجر به کاهش قابل توجه عملکرد شوند. اکثر سیستم‌های پایگاه داده ابزارهایی برای تحلیل قطعه قطعه شدن نمایه ارائه می‌دهند.
• بازسازی/سازماندهی مجدد نمایه: بر اساس تحلیل قطعه قطعه شدن، نمایه ها را در صورت نیاز بازسازی یا سازماندهی مجدد کنید. بازسازی یک نمایه جدید ایجاد می‌کند، در حالی که سازماندهی مجدد، نمایه موجود را از نظر فیزیکی دوباره مرتب می‌کند. انتخاب به سطح قطعه قطعه شدن و سیستم پایگاه داده خاص بستگی دارد.
• آمار استفاده از نمایه: نحوه استفاده مکرر از نمایه ها را نظارت کنید. نمایه های استفاده نشده فضای ذخیره‌سازی را مصرف می‌کنند و می‌توانند عملیات نوشتن را کند کنند. حذف نمایه های استفاده نشده را در نظر بگیرید.
• نظارت بر عملکرد کوئری: به طور مداوم عملکرد کوئری را نظارت کنید تا کوئری‌های کندی را که ممکن است نشان‌دهنده مشکلات نمایه سازی باشند، شناسایی کنید. از ابزارهای پروفایلینگ پایگاه داده برای تجزیه و تحلیل طرح‌های اجرای کوئری و شناسایی گلوگاه‌ها استفاده کنید.
• به‌روزرسانی‌های منظم: با تغییر داده‌ها و الگوهای کوئری شما، استراتژی نمایه سازی خود را مرور کرده و در صورت نیاز تنظیمات لازم را انجام دهید.

نتیجه‌گیری

نمایه سازی پایگاه داده یک تکنیک حیاتی برای بهبود عملکرد کوئری و اطمینان از پاسخگویی برنامه‌های شما است. با درک انواع مختلف نمایه، پیروی از بهترین شیوه‌ها، و نظارت و نگهداری نمایه های خود، می‌توانید عملکرد پایگاه داده خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده و تجربه کاربری بهتری را ارائه دهید. به یاد داشته باشید که استراتژی نمایه سازی خود را با داده‌ها و الگوهای کوئری خاص خود تطبیق دهید، و به طور مداوم نمایه های خود را در حین تکامل پایگاه داده خود، نظارت و تنظیم کنید. یک استراتژی نمایه سازی با طراحی خوب، سرمایه‌گذاری است که در دراز مدت با بهبود عملکرد برنامه، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت کاربر، بازدهی خواهد داشت.

این راهنمای جامع مروری دقیق بر نمایه سازی پایگاه داده ارائه داد. به یاد داشته باشید که بیشتر کاوش کنید و اطلاعات را مطابق با سیستم پایگاه داده و نیازهای برنامه خاص خود تطبیق دهید. یادگیری و تطبیق مداوم استراتژی نمایه سازی شما کلید حفظ عملکرد مطلوب پایگاه داده است.