ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಇಂದಿನ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಖಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯ ವಲಯಗಳಾದ್ಯಂತ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತವೆ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ದಕ್ಷತೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ನಿಧಾನಗತಿಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡಬಹುದು, ಆದಾಯ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದು. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳಿದ್ದರೂ, ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನ ಆಳವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಓದುಗರು ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುವಂತೆ ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಕಾಣದ ಅಡಚಣೆ: ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ

ಜಾಗತಿಕ ಮಾರಾಟದ ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳಿಂದ ಸಾವಿರಾರು, ಬಹುಶಃ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಬಳಕೆದಾರರು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ಅನುವಾದಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಆಗಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ:

• ನಿಧಾನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರಾಶಾದಾಯಕ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಸೈಟ್ ತೊರೆಯಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಬಳಲಿಕೆ: ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಅತಿಯಾದ CPU, ಮೆಮೊರಿ, ಮತ್ತು I/O ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಡೆತಡೆಗಳು: ಬ್ಯಾಚ್ ಜಾಬ್‌ಗಳು, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ, ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳಬಹುದು.
• ನಕಾರಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಹಾರದ ಪರಿಣಾಮ: ಮಾರಾಟ ನಷ್ಟ, ಗ್ರಾಹಕರ ಅಸಮಾಧಾನ, ಮತ್ತು ಬ್ರಾಂಡ್ પ્રતિಷ್ಠೆಗೆ ಹಾನಿ.

ಕೆಲವು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳ ವಿಳಂಬ ಕೂಡ ಬಳಕೆದಾರರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಟ್ರಾಫಿಕ್, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ, ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವಾಗದೆ, ಒಂದು ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಯಾವುವು? ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ

ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮರುಪಡೆಯುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವೇಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಒಂದು ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪುಸ್ತಕದ ಹಿಂಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಂತಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪ್ರತಿ ಪುಟವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ನೀವು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತೀರಿ, ಅದು ಆ ವಿಷಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಪುಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೋಗಬಹುದು.

ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿನಂತಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕಲು "ಫುಲ್ ಟೇಬಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್" ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಅದು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ, ಇದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್, ಟೇಬಲ್‌ನ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾದ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಮೂಲ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅನುಗುಣವಾದ ಸಾಲುಗಳಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು, ಪೂರ್ಣ ಟೇಬಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್‌ಗಳು: ವೇಗ vs. ಓವರ್‌ಹೆಡ್

ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಓದುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೂ, ಅವುಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ವೆಚ್ಚಗಳಿವೆ:

• ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಗಣನೀಯವಾಗಿರಬಹುದು.
• ಬರೆಯುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅಥವಾ ಅಳಿಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ, ಅನುಗುಣವಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ `INSERT`, `UPDATE`, ಮತ್ತು `DELETE` ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ನಿರ್ವಹಣೆ: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟ್ (ಚದುರಿ) ಆಗಬಹುದು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳಿಗೆ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಅಥವಾ ಪುನರ್ರಚನೆಯಂತಹ ಆವರ್ತಕ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್‌ಗಾಗಿ ಅವುಗಳ ಮೇಲಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ನವೀಕೃತವಾಗಿರಿಸಬೇಕು.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಕಲೆಯು ಓದುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬರೆಯುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರ ನಡುವೆ ಸರಿಯಾದ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದರಲ್ಲಿದೆ. ಅತಿಯಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಕಡಿಮೆ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್‌ನಷ್ಟೇ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಬಹುದು.

ಪ್ರಮುಖ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರಗಳ ವಿವರಣೆ

ರಿಲೇಶನಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ (RDBMS) ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

1. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು

ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಭೌತಿಕ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸಾಲುಗಳು ಸ್ವತಃ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾತ್ರ ಇರಬಹುದು. ಇದು ಒಂದು ನಿಘಂಟಿನಂತಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪದಗಳು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ನೀವು ಒಂದು ಪದವನ್ನು ಹುಡುಕಿದಾಗ, ನೀವು ನೇರವಾಗಿ ಅದರ ಭೌತಿಕ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತೀರಿ.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ಲೀಫ್ ಲೆವೆಲ್ (ಕೊನೆಯ ಮಟ್ಟ) ಟೇಬಲ್‌ನ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಜನವರಿ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಚ್ ನಡುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು"), ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಈಗಾಗಲೇ ವಿಂಗಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿದೆ.
• ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟೇಬಲ್‌ನ ಪ್ರೈಮರಿ ಕೀ ಮೇಲೆ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರೈಮರಿ ಕೀಗಳು ಅನನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು `WHERE` ಮತ್ತು `JOIN` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಬೇಕಾದ `ORDER BY` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೂ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಪರಿಗಣನೆಗಳು: ಸರಿಯಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಡೇಟಾದ ಭೌತಿಕ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕೀ ಅನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಪೇಜ್ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.

2. ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು

ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಸಾಲುಗಳಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಪುಸ್ತಕದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ: ಇದು ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಪುಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ವಿಷಯ (ಪುಟಗಳು) ಬೇರೆಡೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಬಹು ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಇರಬಹುದು.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ಲೀಫ್ ಲೆವೆಲ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕೀ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಾಲು ಲೊಕೇಟರ್ ಅನ್ನು (ಭೌತಿಕ ಸಾಲು ID ಅಥವಾ ಅನುಗುಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸಾಲಿಗಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕೀ) ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕೀ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು `WHERE` ಕ್ಲಾಸ್ ಬಳಸುವ `SELECT` ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಪ್ರೈಮರಿ ಕೀ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಯೂನಿಕ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹುಡುಕುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು, ಫಾರಿನ್ ಕೀ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು (ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು), `GROUP BY` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು.
• ಪರಿಗಣನೆಗಳು: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಸಿದಾಗ, ಅದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸದ ಇತರ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಬುಕ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಲುಕಪ್" ಅಥವಾ "ಕೀ ಲುಕಪ್" ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.

3. ಬಿ-ಟ್ರೀ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು (B+-ಟ್ರೀ)

ಬಿ-ಟ್ರೀ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ B+-ಟ್ರೀ) SQL ಸರ್ವರ್, MySQL (InnoDB), PostgreSQL, ಒರಾಕಲ್, ಮತ್ತು ಇತರ ಆಧುನಿಕ RDBMSಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಮತ್ತು ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಎರಡೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಿ-ಟ್ರೀ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಇದು ಸ್ವಯಂ-ಸಮತೋಲನದ ಟ್ರೀ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಾಟಗಳು, ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರವೇಶ, ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು, ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಡೇಟಾ ಬೆಳೆದಂತೆ, ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವು ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
• ರಚನೆ: ಇದು ರೂಟ್ ನೋಡ್, ಇಂಟರ್ನಲ್ ನೋಡ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಲೀಫ್ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳು ಲೀಫ್ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಶ್ರೇಣಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ (ಉದಾ., `WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'`), ಸಮಾನತೆ ಲುಕಪ್‌ಗಳಿಗೆ (`WHERE customer_id = 123`), ಮತ್ತು ವಿಂಗಡಣೆಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
• ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆ: ಅದರ ಬಹುಮುಖತೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

4. ಹ್ಯಾಶ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು

ಹ್ಯಾಶ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಹ್ಯಾಶ್ ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಅವು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕೀಯ ಹ್ಯಾಶ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಬಿ-ಟ್ರೀಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಅವು ವಿಂಗಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ನೀವು ಒಂದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹುಡುಕಿದಾಗ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟರ್ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಸಮಾನತೆ ಲುಕಪ್‌ಗಳಿಗೆ (`WHERE user_email = 'john.doe@example.com'`) ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಡೇಟಾಗೆ ನೇರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಮಿತಿಗಳು: ಶ್ರೇಣಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ, `ORDER BY` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಿಗೆ, ಅಥವಾ ಭಾಗಶಃ ಕೀ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು "ಹ್ಯಾಶ್ ಕೊಲಿಷನ್‌ಗಳಿಗೆ" ಒಳಗಾಗಬಹುದು, ಇದು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸದಿದ್ದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಬಹುದು.
• ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ಅನನ್ಯ ಅಥವಾ ಬಹುತೇಕ-ಅನನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಸಮಾನತೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು RDBMSಗಳು (MySQLನ MEMORY ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಇಂಜಿನ್ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ PostgreSQL ವಿಸ್ತರಣೆಗಳಂತೆ) ಹ್ಯಾಶ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮಿತಿಗಳಿಂದಾಗಿ ಬಿ-ಟ್ರೀಗಳಿಗಿಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.

5. ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು

ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ವಿಶೇಷವಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳಾಗಿದ್ದು, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ (OLAP) ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಹಿವಾಟು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ (OLTP). ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ (ಕೆಲವೇ ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳು) ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ 'ಲಿಂಗ', 'ಸ್ಥಿತಿ' (ಉದಾ., 'ಸಕ್ರಿಯ', 'ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ'), ಅಥವಾ 'ಪ್ರದೇಶ' ಗಳಿಗೆ ಇವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೂ, ಒಂದು ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ (ಬಿಟ್‌ಗಳ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್, 0ಗಳು ಮತ್ತು 1ಗಳು) ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಟ್ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಸಾಲಿಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ, '1' ಆ ಸಾಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು '0' ಅದು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು ಕಡಿಮೆ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ `AND` ಅಥವಾ `OR` ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಈ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಬಿಟ್‌ವೈಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಬಹಳ ಬೇಗನೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಕಡಿಮೆ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಡೇಟಾಗೆ ಬಹಳ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್. ಬಹು ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣ `WHERE` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ (`WHERE status = 'Active' AND region = 'Europe'`).
• ಮಿತಿಗಳು: ಹೆಚ್ಚಿನ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲೀನ OLTP ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಪ್ಡೇಟ್‌ಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಲಾಕಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಉದಾ., ಒರಾಕಲ್, ಕೆಲವು PostgreSQL ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು).

6. ವಿಶೇಷ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು

ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಹಲವಾರು ವಿಶೇಷ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಸೂಕ್ತವಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ:

• ಕಾಂಪೋಸಿಟ್/ಕಾಂಪೌಂಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು:
  • ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಟೇಬಲ್‌ನ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ರಚಿಸಲಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್.
  • ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಕಾಲಮ್‌ನಿಂದ, ನಂತರ ಎರಡನೆಯದರಿಂದ, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಎಡಭಾಗದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. "ಎಡಭಾಗದ ಪೂರ್ವಪ್ರತ್ಯಯ ನಿಯಮ" ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ: (A, B, C) ಮೇಲಿನ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು (A), (A, B), ಅಥವಾ (A, B, C) ಮೇಲಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ (B, C) ಅಥವಾ (C) ಮಾತ್ರವಲ್ಲ.
  • ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುವ ಹುಡುಕಾಟ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು, ಉದಾ., ಗ್ರಾಹಕರ ಲುಕಪ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ `(last_name, first_name)` ಮೇಲಿನ ಇಂಡೆಕ್ಸ್. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇದ್ದರೆ "ಕವರಿಂಗ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್" ಆಗಿ ಸಹ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
• ಯೂನಿಕ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು:
  • ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅನನ್ಯತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್. ನೀವು ನಕಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ದೋಷವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
  • ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅನನ್ಯತೆ ನಿರ್ಬಂಧ ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಿ-ಟ್ರೀ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ.
  • ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲುಕಪ್‌ಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೊದಲ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡ ನಂತರ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ.
  • ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: `PRIMARY KEY` ಮತ್ತು `UNIQUE` ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ಫಿಲ್ಟರ್ಡ್/ಪಾರ್ಶಿಯಲ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು:
  • ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: `WHERE` ಕ್ಲಾಸ್‌ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ, ಟೇಬಲ್‌ನಿಂದ ಸಾಲುಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್.
  • ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಫಿಲ್ಟರ್ ಷರತ್ತನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಶೇಕಡಾವಾರು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾ., `WHERE status = 'Active'`).
  • ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: SQL ಸರ್ವರ್ ಮತ್ತು PostgreSQL ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪವಿಭಾಗಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ಫುಲ್-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು:
  • ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ದೊಡ್ಡ ಪಠ್ಯ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಕೀವರ್ಡ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು.
  • ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಅವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪದಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಪದಗಳನ್ನು (ಸ್ಟಾಪ್ ವರ್ಡ್ಸ್) ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾ., "run" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದು "running", "ran" ಅನ್ನು ಸಹ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ).
  • ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಪಠ್ಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗೆ `LIKE '%text%'` ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಠ.
  • ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ವಿಷಯ ವೇದಿಕೆಗಳು.

ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು: ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿಯೋಜನೆ

ಒಂದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪರಿಗಣನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

1. ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದು-ಬರೆಯುವ ಅನುಪಾತವಿರುವ ಟೇಬಲ್‌ಗಳು

ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಓದುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ (`SELECT`) ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಟೇಬಲ್ `INSERT`, `UPDATE`, ಅಥವಾ `DELETE` ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು `SELECT` ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದರೆ, ಅದು ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಪ್ರಬಲ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿನ `Products` ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಬಾರಿ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

2. `WHERE` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು

ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಯಾವುದೇ ಕಾಲಮ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಫಲಿತಾಂಶದ ಗುಂಪನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಿರಿದಾಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ `user_id`, `product_category`, `order_status`, ಅಥವಾ `country_code` ಸೇರಿವೆ.

3. `JOIN` ಷರತ್ತುಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು

ಬಹು ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. `JOIN` ಹೇಳಿಕೆಗಳ `ON` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫಾರಿನ್ ಕೀಗಳು) ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು ಟೇಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, `Orders` ಮತ್ತು `Customers` ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು `customer_id` ಮೇಲೆ ಜಾಯಿನ್ ಮಾಡುವುದು ಎರಡೂ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ `customer_id` ಮೇಲಿನ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

4. `ORDER BY` ಮತ್ತು `GROUP BY` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು

ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿದಾಗ (`ORDER BY`) ಅಥವಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದಾಗ (`GROUP BY`), ಡೇಟಾಬೇಸ್ ದುಬಾರಿ ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಇಂಡೆಕ್ಸ್, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕ್ಲಾಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವ ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ಬಯಸಿದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿಂಗಡಣೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.

5. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು

ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಎಂದರೆ ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಒಂದು ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ (ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳು) ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ `email_address`, `customer_id`, ಅಥವಾ `unique_product_code`. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಎಂದರೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಹುಡುಕಾಟದ ಜಾಗವನ್ನು ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲುಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಿರಿದಾಗಿಸಬಹುದು.

ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., `gender`, `is_active`) ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಇನ್ನೂ ಟೇಬಲ್‌ನ ಸಾಲುಗಳ ದೊಡ್ಡ ಶೇಕಡಾವಾರನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಸೇರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ.

6. ಫಾರಿನ್ ಕೀಗಳು

ಕೆಲವು ORMಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಫಾರಿನ್ ಕೀ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಇದು ಜಾಯಿನ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಪೋಷಕ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ `INSERT`, `UPDATE`, ಮತ್ತು `DELETE` ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರೆಫರೆನ್ಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಗ್ರಿಟಿ ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹ.

7. ಕವರಿಂಗ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು

ಕವರಿಂಗ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ತನ್ನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (SQL ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೀ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಾಗಿ ಅಥವಾ `INCLUDE` ಕಾಲಮ್‌ಗಳಾಗಿ ಅಥವಾ MySQL ನಲ್ಲಿ `STORING` ಆಗಿ). ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸದೆ, ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಓದುವುದರಿಂದಲೇ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪೂರೈಸಬಹುದಾದಾಗ, ಅದನ್ನು "ಇಂಡೆಕ್ಸ್-ಮಾತ್ರ ಸ್ಕ್ಯಾನ್" ಅಥವಾ "ಕವರಿಂಗ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡಿಸ್ಕ್ ರೀಡ್‌ಗಳು ಸಣ್ಣ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚನೆಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ `SELECT customer_name, customer_email FROM Customers WHERE customer_id = 123;` ಎಂದು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ನೀವು `customer_id` ಮೇಲೆ `customer_name` ಮತ್ತು `customer_email` ಅನ್ನು *ಒಳಗೊಂಡಿರುವ* ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಮುಖ್ಯ `Customers` ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಮುಟ್ಟುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು: ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಅನುಷ್ಠಾನದವರೆಗೆ

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಯಾವುವು ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನಿಯೋಜನೆ, ಮತ್ತು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬೇಡುತ್ತದೆ.

1. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: OLTP vs. OLAP

ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು.

• OLTP (ಆನ್‌ಲೈನ್ ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್): ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಣ್ಣ, ಪರಮಾಣು ವಹಿವಾಟುಗಳಿಂದ (ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು, ಅಪ್ಡೇಟ್‌ಗಳು, ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳು, ಏಕ-ಸಾಲು ಲುಕಪ್‌ಗಳು) ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಚೆಕ್‌ಔಟ್‌ಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಬಳಕೆದಾರ ಲಾಗಿನ್‌ಗಳು. OLTP ಗಾಗಿ, ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಓದುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಬರೆಯುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಪ್ರೈಮರಿ ಕೀಗಳು, ಫಾರಿನ್ ಕೀಗಳು, ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಬಿ-ಟ್ರೀ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿವೆ.
• OLAP (ಆನ್‌ಲೈನ್ ಅನಾಲಿಟಿಕಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್): ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಕೀರ್ಣ, ದೀರ್ಘ-ಚಾಲನೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಾಗಿ ಅನೇಕ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಮಾಸಿಕ ಮಾರಾಟ ವರದಿಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್. OLAP ಗಾಗಿ, ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು (ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಿದರೆ), ಹೆಚ್ಚು ಡಿ-ನಾರ್ಮಲೈಸ್ಡ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಡಿಮೆ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ.

ಅನೇಕ ಆಧುನಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವವುಗಳು, ಒಂದು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಆಗಿದ್ದು, ವಹಿವಾಟು ವೇಗ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ ಎರಡಕ್ಕೂ ಅನುಕೂಲವಾಗುವ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಗತ್ಯಪಡಿಸುತ್ತವೆ.

2. ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ (EXPLAIN/ANALYZE)

ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವೆಂದರೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ MySQL/PostgreSQL ನಲ್ಲಿ `EXPLAIN` ಮೂಲಕ ಅಥವಾ SQL ಸರ್ವರ್/ಒರಾಕಲ್‌ನಲ್ಲಿ `SET SHOWPLAN_ALL ON` / `EXPLAIN PLAN` ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು). ಈ ಯೋಜನೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಜಿನ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ಅದು ಯಾವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದಾದರೂ ಇದ್ದರೆ, ಅದು ಪೂರ್ಣ ಟೇಬಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು, ವಿಂಗಡಣೆಗಳು, ಅಥವಾ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ.

ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಏನು ನೋಡಬೇಕು:

• ಟೇಬಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು: ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲನ್ನು ಓದುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಸೂಚನೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಸಂಕೇತ.
• ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು: ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗವನ್ನು ಓದುತ್ತಿದೆ. ಟೇಬಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಿಂತ ಉತ್ತಮ, ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಸೀಕ್" ಸಾಧ್ಯ.
• ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಸೀಕ್‌ಗಳು: ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲುಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೋಗಲು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನೇ ನೀವು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು: ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದರೆ (ಉದಾ., MySQL ನಲ್ಲಿ `Using filesort`, SQL ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ `Sort` ಆಪರೇಟರ್), ಇದರರ್ಥ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹಿಂಪಡೆದ ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುವಿಂಗಡಿಸುತ್ತಿದೆ. `ORDER BY` ಅಥವಾ `GROUP BY` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗೆ ಹೊಂದುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಇದನ್ನು ನಿವಾರಿಸಬಹುದು.
• ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಟೇಬಲ್‌ಗಳು: ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಟೇಬಲ್‌ಗಳ ರಚನೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು, ಇದು ಉತ್ತಮ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಥವಾ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

3. ಅತಿಯಾದ-ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ

ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿದರೂ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ (`INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`) ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅತಿಯಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಇವುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು:

• ನಿಧಾನಗತಿಯ ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಎಲ್ಲಾ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
• ಹೆಚ್ಚಿದ ಶೇಖರಣಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು: ಹೆಚ್ಚು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳ.
• ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಗೊಂದಲ: ಅತಿಯಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್‌ಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸಬಹುದು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಪರಿಣಾಮದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ. ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಅಥವಾ ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರಶ್ನಿಸದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ನಿಯಮ.

4. ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಳುವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿಡಿ

ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಿ. ಕಿರಿದಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ (ಕಡಿಮೆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಶೇಖರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕವರಿಂಗ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆದರೆ, ನಿಮ್ಮ RDBMS ಅದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೆ ಆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಾನ್-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ `INCLUDE` (ಅಥವಾ `STORING`) ಕಾಲಮ್‌ಗಳಾಗಿ ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

5. ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ

• ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ: ಏಕ-ಕಾಲಮ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.
• ಬಳಕೆಯ ಆವರ್ತನ: `WHERE`, `JOIN`, `ORDER BY`, ಅಥವಾ `GROUP BY` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿ.
• ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು: ಇಂಟಿಜರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗಿಂತ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಲು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಎಡಭಾಗದ ಪೂರ್ವಪ್ರತ್ಯಯ ನಿಯಮ: ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚಿಸುವಾಗ (ಉದಾ., `(A, B, C)` ಮೇಲೆ), ಅತ್ಯಂತ ಆಯ್ದ ಕಾಲಮ್ ಅಥವಾ `WHERE` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ಇರಿಸಿ. ಇದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು `A`, `A` ಮತ್ತು `B`, ಅಥವಾ `A`, `B`, ಮತ್ತು `C` ಮೇಲೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ `B` ಅಥವಾ `C` ಮೇಲೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

6. ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಿ

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ-ವಹಿವಾಟು ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ, ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು, ಅಪ್ಡೇಟ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟ್ (ಚದುರಿ) ಆಗಬಹುದು. ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಮವು ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಭೌತಿಕ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಅಸಮರ್ಥ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

• ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ vs. ಪುನರ್ರಚನೆ:
  • ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಮರು-ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು RDBMS ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಡೌನ್‌ಟೈಮ್ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.
  • ಪುನರ್ರಚನೆ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ ಲೀಫ್ ಲೆವೆಲ್ ಅನ್ನು ಡಿಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ (ಡೌನ್‌ಟೈಮ್ ಇಲ್ಲ) ಆದರೆ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಿಂತ ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.
• ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಿ: ಇದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಡಿಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್‌ಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಟೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಹಳೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಅನ್ನು ಉಪ-ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಪರಿಪೂರ್ಣ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ನಂತರ.

7. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಒಂದು-ಬಾರಿಯ ಕಾರ್ಯವಲ್ಲ, ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ (CPU, ಮೆಮೊರಿ, ಡಿಸ್ಕ್ I/O), ಮತ್ತು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ದೃಢವಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ. ವಿಚಲನಗಳಿಗೆ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಖ್ಯೆ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳು ಬದಲಾಗಬಹುದು.

8. ವಾಸ್ತವಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ

ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲದೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಡಿ. ಉತ್ಪಾದನೆ-ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಏಕಕಾಲೀನ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಲೋಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಅನುಭವಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸಹ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಲೆಗಳಿಗೆ ಬೀಳಬಹುದು. ಜಾಗೃತಿಯೇ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ.

1. ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು

ಅಪಾಯ: "ಹೆಚ್ಚು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ" ಎಂಬ ತಪ್ಪು ನಂಬಿಕೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಇದು ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದು: ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ, ಇದು ಬರೆಯುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, DML ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅತಿಯಾದ ಶೇಖರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಅನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಪರಿಹಾರ: ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಅಗತ್ಯವಿರುವುದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿ, `WHERE`, `JOIN`, `ORDER BY`, ಮತ್ತು `GROUP BY` ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಹೊಂದಿರುವವುಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.

2. ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು

ಅಪಾಯ: `INSERT`, `UPDATE`, ಮತ್ತು `DELETE` ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತಾ ಕೇವಲ `SELECT` ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುವುದು. ಇದು ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದು: ವೇಗದ ಉತ್ಪನ್ನ ಲುಕಪ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆದರೆ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಆರ್ಡರ್ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಬಳಸಲಾಗದಂತಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ನಂತರ DML ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ. ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಕುಸಿದರೆ, ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಏಕಕಾಲೀನ ಬರವಣಿಗೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

3. ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದಿರುವುದು ಅಥವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡದಿರುವುದು

ಅಪಾಯ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ನಂತರ ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಹಳೆಯದಾಗಲು ಬಿಡುವುದು. ಇದು ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದು: ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟ್ ಆದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಹಳೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಅನ್ನು ಕೆಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ/ಪುನರ್ರಚನೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅಪ್ಡೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನಿಯಮಿತ ನಿರ್ವಹಣಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ. ಆಟೋಮೇಷನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಇದನ್ನು ಆಫ್-ಪೀಕ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

4. ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗೆ ತಪ್ಪು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಅಪಾಯ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶ್ರೇಣಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹ್ಯಾಶ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು, ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲೀನ OLTP ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಸುವುದು. ಇದು ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದು: ತಪ್ಪಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್‌ನಿಂದ ಬಳಸಲ್ಪಡದೆ ಇರಬಹುದು ಅಥವಾ ಗಂಭೀರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು (ಉದಾ., OLTP ನಲ್ಲಿ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅತಿಯಾದ ಲಾಕಿಂಗ್). ಪರಿಹಾರ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗೆ (OLTP vs. OLAP) ಹೊಂದಿಸಿ.

5. ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಕೊರತೆ

ಅಪಾಯ: ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಊಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸದೆ ಕುರುಡಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಇದು ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದು: ಅಸಮರ್ಥ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್, ಅತಿಯಾದ-ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್, ಮತ್ತು ವ್ಯರ್ಥ ಪ್ರಯತ್ನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರ: ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯ RDBMS ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಓದುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಕಲಿಯಲು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸತ್ಯದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೂಲವಾಗಿದೆ.

6. ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು

ಅಪಾಯ: `is_active` (ಇದು ಕೇವಲ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: true/false) ನಂತಹ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕ-ಕಾಲಮ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ರಚಿಸುವುದು. ಇದು ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದು: ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಣ್ಣ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ ನಂತರ ಮುಖ್ಯ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಅನೇಕ ಲುಕಪ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಪೂರ್ಣ ಟೇಬಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ತನ್ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿರಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಹಾರ: ಕಡಿಮೆ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅಂತಹ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ನಂತರ, ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನ *ಕೊನೆಯ* ಕಾಲಮ್‌ನಂತೆ ಸೇರಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು. OLAP ಗಾಗಿ, ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಅಂತಹ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಬಹುದು.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಪದರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.

1. ವಿತರಿಸಿದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶಾರ್ಡಿಂಗ್

ನಿಜವಾದ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಹು ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ, ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಶಾರ್ಡ್ (ವಿಭಜನೆ) ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ತತ್ವಗಳು ಇನ್ನೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು:

• ಶಾರ್ಡ್ ಕೀ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್: ಶಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕಾಲಮ್ (ಉದಾ., `user_id` ಅಥವಾ `region_id`) ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕ್ರಾಸ್-ಶಾರ್ಡ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು: ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಬಹು ಶಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೂ ಇವುಗಳು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ.
• ಡೇಟಾ ಲೊಕಾಲಿಟಿ: ಒಂದೇ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಶಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ.

2. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ

ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಷ್ಯಾದ ಬಳಕೆದಾರರು ಆಗಾಗ್ಗೆ `product_category` ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಯುರೋಪಿನ ಬಳಕೆದಾರರು `manufacturer_id` ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು.

• ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ: ವಿವಿಧ ಭೌಗೋಳಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಗುಂಪುಗಳಿಂದ ಅನನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಸೂಕ್ತವಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್: ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ರೀಡ್ ರೆಪ್ಲಿಕಾಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ.

3. ಸಮಯ ವಲಯಗಳು ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕ/ಸಮಯ ಡೇಟಾ

`DATETIME` ಕಾಲಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಯ ವಲಯಗಳಾದ್ಯಂತ, ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಉದಾ., UTC) ಮತ್ತು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೇಲಿನ ಶ್ರೇಣಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ದಿನಾಂಕ/ಸಮಯ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಸಮಯ-ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಈವೆಂಟ್ ಲಾಗಿಂಗ್, ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳು ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.

4. ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆ

ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಓದುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿವೆ. ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬೆಳೆದಂತೆ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸರಿಯಾದ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೇಲಿನ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ರೀಡ್ ರೆಪ್ಲಿಕಾಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

5. ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವ

ನೇರವಾಗಿ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಕಾಳಜಿಯಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ನೀವು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು (ಉದಾ., PII, ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾ). ಗಡಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ.

ತೀರ್ಮಾನ: ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನ ನಿರಂತರ ಪ್ರಯಾಣ

ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುವವರಿಗೆ, ಅನಿವಾರ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ಥಿರ ಕಾರ್ಯವಲ್ಲ ಆದರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅನುಷ್ಠಾನ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯ ನಿರಂತರ ಪ್ರಯಾಣವಾಗಿದೆ.

ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಿರುವ ಮೂಲಕ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಜಾಗತಿಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿನ ಹೂಡಿಕೆಯು ಸ್ಪಂದನಾಶೀಲ, ದೃಢವಾದ, ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಲಾಭಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.