தரவுத்தள வினவல் மேம்படுத்தல்: உலகளாவிய செயல்திறனுக்கான இன்டெக்ஸ் உத்திகளில் தேர்ச்சி பெறுதல்

இன்றைய ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட டிஜிட்டல் உலகில், பயன்பாடுகள் கண்டங்கள் மற்றும் நேர மண்டலங்களில் உள்ள பயனர்களுக்கு சேவை செய்கின்றன, உங்கள் தரவுத்தளத்தின் செயல்திறன் மிக முக்கியமானது. மெதுவாக செயல்படும் தரவுத்தளம் பயனர் அனுபவத்தைக் கெடுக்கலாம், வருவாய் இழப்பிற்கு வழிவகுக்கலாம், மற்றும் வணிக செயல்பாடுகளை கணிசமாகத் தடுக்கலாம். தரவுத்தள மேம்படுத்தலில் பல அம்சங்கள் இருந்தாலும், மிக அடிப்படையான மற்றும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் உத்திகளில் ஒன்று தரவுத்தள இன்டெக்ஸுகளின் அறிவார்ந்த பயன்பாட்டைச் சுற்றியுள்ளது.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி, பயனுள்ள இன்டெக்ஸ் உத்திகள் மூலம் தரவுத்தள வினவல் மேம்படுத்தலை ஆழமாக ஆராய்கிறது. இன்டெக்ஸுகள் என்றால் என்ன, பல்வேறு வகைகளைப் பிரித்தறிவது, அவற்றின் மூலோபாய பயன்பாட்டைப் பற்றி விவாதிப்பது, சிறந்த நடைமுறைகளை கோடிட்டுக் காட்டுவது, மற்றும் பொதுவான ஆபத்துக்களை முன்னிலைப்படுத்துவது ஆகியவற்றை நாங்கள் ஆராய்வோம், அதே நேரத்தில் சர்வதேச வாசகர்கள் மற்றும் பல்வேறு தரவுத்தள சூழல்களுக்குப் பொருத்தமானதாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய உலகளாவிய கண்ணோட்டத்தை பராமரிப்போம்.

கண்ணுக்குத் தெரியாத தடை: தரவுத்தள செயல்திறன் உலகளவில் ஏன் முக்கியமானது

ஒரு உலகளாவிய விற்பனை நிகழ்வின் போது ஒரு இ-காமர்ஸ் தளத்தை கற்பனை செய்து பாருங்கள். வெவ்வேறு நாடுகளைச் சேர்ந்த ஆயிரக்கணக்கான, ஒருவேளை மில்லியன் கணக்கான பயனர்கள் ஒரே நேரத்தில் தயாரிப்புகளைப் பார்க்கிறார்கள், தங்கள் கார்டுகளில் பொருட்களைச் சேர்க்கிறார்கள், மற்றும் பரிவர்த்தனைகளை முடிக்கிறார்கள். இந்த ஒவ்வொரு செயலும் பொதுவாக ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட தரவுத்தள வினவல்களாக மாறுகிறது. இந்த வினவல்கள் திறனற்றதாக இருந்தால், அமைப்பு விரைவாகச் செயலிழந்து, பின்வருவனவற்றிற்கு வழிவகுக்கும்:

• மெதுவான மறுமொழி நேரங்கள்: பயனர்கள் எரிச்சலூட்டும் தாமதங்களை அனுபவிக்கிறார்கள், இது கைவிடுதலுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• வளங்கள் தீர்ந்துபோதல்: சேவையகங்கள் அதிகப்படியான CPU, நினைவகம், மற்றும் I/O-ஐப் பயன்படுத்துகின்றன, இது உள்கட்டமைப்பு செலவுகளை அதிகரிக்கிறது.
• செயல்பாட்டு இடையூறுகள்: தொகுதிப் பணிகள், அறிக்கையிடல், மற்றும் பகுப்பாய்வு வினவல்கள் ஸ்தம்பிக்கக்கூடும்.
• எதிர்மறையான வணிகத் தாக்கம்: இழந்த விற்பனை, வாடிக்கையாளர் அதிருப்தி, மற்றும் பிராண்ட் நற்பெயருக்கு சேதம்.

சில மில்லி விநாடிகள் தாமதம் கூட பயனர் ஈடுபாடு மற்றும் மாற்று விகிதங்களில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும், குறிப்பாக அதிக போக்குவரத்து, போட்டி நிறைந்த உலகளாவிய சந்தைகளில். இங்குதான் மூலோபாய வினவல் மேம்படுத்தல், குறிப்பாக இன்டெக்சிங் மூலம், ஒரு நன்மையாக மட்டுமல்ல, அவசியமாகவும் மாறுகிறது.

தரவுத்தள இன்டெக்ஸுகள் என்றால் என்ன? ஒரு அடிப்படை புரிதல்

அதன் மையத்தில், ஒரு தரவுத்தள இன்டெக்ஸ் என்பது ஒரு தரவு கட்டமைப்பாகும், இது ஒரு தரவுத்தள அட்டவணையில் தரவு மீட்டெடுப்பு நடவடிக்கைகளின் வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது. இது ஒரு புத்தகத்தின் பின்புறத்தில் காணப்படும் இன்டெக்ஸைப் போன்றது. ஒரு குறிப்பிட்ட தலைப்பில் தகவலைக் கண்டுபிடிக்க ஒவ்வொரு பக்கத்தையும் ஸ்கேன் செய்வதற்குப் பதிலாக, நீங்கள் இன்டெக்ஸைப் பார்க்கிறீர்கள், அது அந்தத் தலைப்பு விவாதிக்கப்படும் பக்க எண்களை வழங்குகிறது, இது உங்களை நேரடியாக தொடர்புடைய உள்ளடக்கத்திற்குச் செல்ல அனுமதிக்கிறது.

ஒரு தரவுத்தளத்தில், இன்டெக்ஸ் இல்லாமல், தரவுத்தள அமைப்பு கோரப்பட்ட தரவைக் கண்டுபிடிக்க "முழு அட்டவணை ஸ்கேன்" செய்ய வேண்டும். அதாவது, அது அட்டவணையில் உள்ள ஒவ்வொரு வரிசையையும், ஒன்றன் பின் ஒன்றாக, வினவலின் நிபந்தனைகளுக்கு பொருந்தும் வரிசைகளைக் கண்டுபிடிக்கும் வரை படிக்கிறது. பெரிய அட்டவணைகளுக்கு, இது நம்பமுடியாத அளவிற்கு மெதுவாகவும், வளங்களை அதிகம் பயன்படுத்தக்கூடியதாகவும் இருக்கும்.

ஒரு இன்டெக்ஸ், இருப்பினும், ஒரு அட்டவணையின் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நெடுவரிசைகளிலிருந்து தரவின் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட நகலை, அசல் அட்டவணையில் உள்ள தொடர்புடைய வரிசைகளுக்கான சுட்டிகளுடன் சேமிக்கிறது. ஒரு இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்ட நெடுவரிசையில் ஒரு வினவல் செயல்படுத்தப்படும்போது, தரவுத்தளம் அந்த இன்டெக்ஸைப் பயன்படுத்தி தொடர்புடைய வரிசைகளை விரைவாகக் கண்டறிய முடியும், இது முழு அட்டவணை ஸ்கேன் செய்வதற்கான தேவையைத் தவிர்க்கிறது.

சமரசங்கள்: வேகம் மற்றும் கூடுதல் சுமை

இன்டெக்ஸுகள் வாசிப்பு செயல்திறனை கணிசமாக அதிகரித்தாலும், அவை அவற்றின் செலவுகள் இல்லாமல் இல்லை:

• சேமிப்பு இடம்: இன்டெக்ஸுகள் கூடுதல் வட்டு இடத்தை எடுத்துக்கொள்கின்றன. பல இன்டெக்ஸுகளுடன் கூடிய மிகப் பெரிய அட்டவணைகளுக்கு, இது கணிசமானதாக இருக்கலாம்.
• எழுதுதல் கூடுதல் சுமை: ஒவ்வொரு முறையும் ஒரு இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்ட நெடுவரிசையில் தரவு செருகப்படும்போது, புதுப்பிக்கப்படும்போது, அல்லது நீக்கப்படும்போது, அதனுடன் தொடர்புடைய இன்டெக்ஸும் புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும். இது எழுதும் செயல்பாடுகளுக்கு கூடுதல் சுமையைச் சேர்க்கிறது, இது `INSERT`, `UPDATE`, மற்றும் `DELETE` வினவல்களை மெதுவாக்கக்கூடும்.
• பராமரிப்பு: இன்டெக்ஸுகள் காலப்போக்கில் சிதறடிக்கப்படலாம், இது செயல்திறனை பாதிக்கிறது. அவற்றை மீண்டும் உருவாக்குதல் அல்லது மறுசீரமைத்தல் போன்ற அவ்வப்போது பராமரிப்பு தேவைப்படுகிறது, மேலும் வினவல் மேம்படுத்திக்கு వాటిపై புள்ளிவிவரங்கள் புதுப்பித்த நிலையில் வைத்திருக்கப்பட வேண்டும்.

எனவே, இன்டெக்சிங்கின் கலை என்பது வாசிப்பு செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் எழுதும் கூடுதல் சுமையைக் குறைப்பதற்கும் இடையில் சரியான சமநிலையைக் கண்டறிவதாகும். அதிகப்படியான இன்டெக்சிங், குறைவான இன்டெக்சிங்கைப் போலவே தீங்கு விளைவிக்கும்.

முக்கிய இன்டெக்ஸ் வகைகள் விளக்கப்பட்டுள்ளன

ரிலேஷனல் டேட்டாபேஸ் மேனேஜ்மென்ட் சிஸ்டம்ஸ் (RDBMS) பல்வேறு வகையான இன்டெக்ஸுகளை வழங்குகின்றன, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு சூழ்நிலைகளுக்கு உகந்ததாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த வகைகளைப் புரிந்துகொள்வது மூலோபாய இன்டெக்ஸ் இடத்திற்கு முக்கியமானது.

1. கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸுகள் (Clustered Indexes)

ஒரு கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸ் ஒரு அட்டவணையில் தரவு சேமிப்பகத்தின் இயற்பியல் வரிசையை தீர்மானிக்கிறது. தரவு வரிசைகள் கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸின் வரிசையில் சேமிக்கப்படுவதால், ஒரு அட்டவணையில் ஒரே ஒரு கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸ் மட்டுமே இருக்க முடியும். இது ஒரு அகராதி போன்றது, அங்கு வார்த்தைகள் அகர வரிசைப்படி இயற்பியலாக வரிசைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன. நீங்கள் ஒரு வார்த்தையைத் தேடும்போது, அதன் இயற்பியல் இடத்திற்கு நேரடியாகச் செல்கிறீர்கள்.

• எப்படி வேலை செய்கிறது: ஒரு கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸின் இலை மட்டம் அட்டவணையின் உண்மையான தரவு வரிசைகளைக் கொண்டுள்ளது.
• நன்மைகள்: வரம்பு வினவல்களின் அடிப்படையில் தரவை மீட்டெடுப்பதற்கு மிகவும் விரைவானது (எ.கா., "ஜனவரி மற்றும் மார்ச் மாதங்களுக்கு இடையில் உள்ள அனைத்து ஆர்டர்களும்"), மற்றும் பல வரிசைகளை மீட்டெடுக்கும் வினவல்களுக்கு மிகவும் திறமையானது, ஏனெனில் தரவு ஏற்கனவே வரிசைப்படுத்தப்பட்டு வட்டில் அருகருகே உள்ளது.
• பயன்பாட்டு வழக்குகள்: பொதுவாக ஒரு அட்டவணையின் முதன்மை விசையின் மீது உருவாக்கப்படுகிறது, ஏனெனில் முதன்மை விசைகள் தனித்துவமானவை மற்றும் `WHERE` மற்றும் `JOIN` உட்பிரிவுகளில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன. `ORDER BY` உட்பிரிவுகளில் பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசைகளுக்கும் இது சிறந்தது, அங்கு முழு முடிவுத் தொகுப்பும் வரிசைப்படுத்தப்பட வேண்டும்.
• கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை: சரியான கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது, ஏனெனில் இது தரவின் இயற்பியல் சேமிப்பிடத்தைத் தீர்மானிக்கிறது. கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸ் விசை அடிக்கடி புதுப்பிக்கப்பட்டால், அது பக்கப் பிளவுகள் மற்றும் சிதறலுக்கு வழிவகுத்து, செயல்திறனைப் பாதிக்கலாம்.

2. நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸுகள் (Non-Clustered Indexes)

ஒரு நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸ் என்பது ஒரு தனி தரவு அமைப்பாகும், இது இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்ட நெடுவரிசைகளையும் உண்மையான தரவு வரிசைகளுக்கான சுட்டிகளையும் கொண்டுள்ளது. இதை ஒரு புத்தகத்தின் பாரம்பரிய இன்டெக்ஸைப் போல நினைத்துப் பாருங்கள்: இது சொற்களையும் பக்க எண்களையும் பட்டியலிடுகிறது, ஆனால் உண்மையான உள்ளடக்கம் (பக்கங்கள்) வேறு இடத்தில் உள்ளது. ஒரு அட்டவணையில் பல நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸுகள் இருக்கலாம்.

• எப்படி வேலை செய்கிறது: ஒரு நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸின் இலை மட்டம் இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்ட விசை மதிப்புகள் மற்றும் ஒரு வரிசை இருப்பிடத்தைக் கொண்டுள்ளது (ஒரு இயற்பியல் வரிசை ஐடி அல்லது தொடர்புடைய தரவு வரிசைக்கான கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸ் விசை).
• நன்மைகள்: கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸ் விசையைத் தவிர மற்ற நெடுவரிசைகளைப் பயன்படுத்தும் `WHERE` உட்பிரிவு உள்ள `SELECT` அறிக்கைகளை விரைவுபடுத்துவதற்கு சிறந்தது. முதன்மை விசையைத் தவிர மற்ற நெடுவரிசைகளில் தனித்துவமான கட்டுப்பாடுகளுக்குப் பயனுள்ளது.
• பயன்பாட்டு வழக்குகள்: அடிக்கடி தேடப்படும் நெடுவரிசைகள், வெளிநாட்டு விசை நெடுவரிசைகள் (இணைப்புகளை விரைவுபடுத்த), `GROUP BY` உட்பிரிவுகளில் பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசைகள்.
• கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை: ஒவ்வொரு நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸும் எழுதும் செயல்பாடுகளுக்கு கூடுதல் சுமையைச் சேர்க்கிறது மற்றும் வட்டு இடத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது. ஒரு வினவல் நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸைப் பயன்படுத்தும்போது, அது பெரும்பாலும் இன்டெக்ஸில் சேர்க்கப்படாத பிற நெடுவரிசைகளை மீட்டெடுக்க "புக்மார்க் லுக்அப்" அல்லது "கீ லுக்அப்" செய்கிறது, இது கூடுதல் I/O செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.

3. B-ட்ரீ இன்டெக்ஸுகள் (B+-Tree)

B-ட்ரீ (குறிப்பாக B+-ட்ரீ) என்பது SQL சர்வர், MySQL (InnoDB), PostgreSQL, ஆரக்கிள் மற்றும் பிற நவீன RDBMS களில் மிகவும் பொதுவான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இன்டெக்ஸ் கட்டமைப்பாகும். கிளஸ்டர்டு மற்றும் நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸுகள் இரண்டும் பெரும்பாலும் B-ட்ரீ கட்டமைப்புகளை செயல்படுத்துகின்றன.

• எப்படி வேலை செய்கிறது: இது ஒரு சுய-சமநிலை மர தரவு அமைப்பாகும், இது வரிசைப்படுத்தப்பட்ட தரவைப் பராமரிக்கிறது மற்றும் தேடல்கள், தொடர்ச்சியான அணுகல், செருகல்கள் மற்றும் நீக்கல்களை மடக்கை நேரத்தில் (logarithmic time) அனுமதிக்கிறது. இதன் பொருள் தரவு வளரும்போது, ஒரு பதிவைக் கண்டுபிடிக்க எடுக்கும் நேரம் மிக மெதுவாக அதிகரிக்கிறது.
• கட்டமைப்பு: இது ஒரு ரூட் நோட், இன்டர்னல் நோட்கள் மற்றும் லீஃப் நோட்களைக் கொண்டுள்ளது. அனைத்து தரவு சுட்டிகளும் இலை முனைகளில் சேமிக்கப்படுகின்றன, அவை திறமையான வரம்பு ஸ்கேன்களை அனுமதிக்க ஒன்றாக இணைக்கப்பட்டுள்ளன.
• நன்மைகள்: வரம்பு வினவல்களுக்கு சிறந்தது (எ.கா., `WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'`), சமத்துவத் தேடல்கள் (`WHERE customer_id = 123`), மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல்.
• பொருந்தக்கூடிய தன்மை: அதன் பல்துறைத்திறன் பெரும்பாலான இன்டெக்சிங் தேவைகளுக்கு இயல்புநிலை தேர்வாக அமைகிறது.

4. ஹாஷ் இன்டெக்ஸுகள் (Hash Indexes)

ஹாஷ் இன்டெக்ஸுகள் ஒரு ஹாஷ் டேபிள் கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. அவை இன்டெக்ஸ் விசையின் ஹாஷ் மற்றும் தரவுக்கான ஒரு சுட்டியை சேமிக்கின்றன. B-ட்ரீக்களைப் போலன்றி, அவை வரிசைப்படுத்தப்படவில்லை.

• எப்படி வேலை செய்கிறது: நீங்கள் ஒரு மதிப்பைத் தேடும்போது, அமைப்பு அந்த மதிப்பை ஹாஷ் செய்து, சுட்டி சேமிக்கப்பட்டுள்ள இடத்திற்கு நேரடியாகச் செல்கிறது.
• நன்மைகள்: சமத்துவத் தேடல்களுக்கு (`WHERE user_email = 'john.doe@example.com'`) மிகவும் விரைவானது, ஏனெனில் அவை தரவுக்கு நேரடி அணுகலை வழங்குகின்றன.
• வரம்புகள்: வரம்பு வினவல்கள், `ORDER BY` உட்பிரிவுகள், அல்லது பகுதி விசைத் தேடல்களுக்குப் பயன்படுத்த முடியாது. அவை "ஹாஷ் மோதல்களுக்கும்" ஆளாகக்கூடும், இது சரியாகக் கையாளப்படாவிட்டால் செயல்திறனைக் குறைக்கலாம்.
• பயன்பாட்டு வழக்குகள்: தனித்துவமான அல்லது gần தனித்துவமான மதிப்புகள் கொண்ட நெடுவரிசைகளுக்கு சிறந்தது, அங்கு சமத்துவத் தேடல்கள் மட்டுமே செய்யப்படுகின்றன. சில RDBMS (MySQL இன் MEMORY சேமிப்பு இயந்திரம் அல்லது குறிப்பிட்ட PostgreSQL நீட்டிப்புகள் போன்றவை) ஹாஷ் இன்டெக்ஸுகளை வழங்குகின்றன, ஆனால் அவற்றின் வரம்புகள் காரணமாக பொது நோக்கத்திற்கான இன்டெக்சிங்கிற்கு B-ட்ரீக்களை விட மிகவும் குறைவு.

5. பிட்மேப் இன்டெக்ஸுகள் (Bitmap Indexes)

பிட்மேப் இன்டெக்ஸுகள் பரிவர்த்தனை அமைப்புகளை (OLTP) விட தரவுக் கிடங்கு சூழல்களில் (OLAP) அடிக்கடி காணப்படும் சிறப்பு இன்டெக்ஸுகளாகும். குறைந்த கார்டினாலிட்டி (குறைந்த தனித்துவமான மதிப்புகள்) கொண்ட நெடுவரிசைகளுக்கு அவை மிகவும் பயனுள்ளவை, যেমন 'பாலினம்', 'நிலை' (எ.கா., 'செயலில்', 'செயலற்றது'), அல்லது 'பிராந்தியம்'.

• எப்படி வேலை செய்கிறது: இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்ட நெடுவரிசையில் உள்ள ஒவ்வொரு தனித்துவமான மதிப்பிற்கும், ஒரு பிட்மேப் (பிட்களின் ஒரு சரம், 0கள் மற்றும் 1கள்) உருவாக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு பிட்டும் அட்டவணையில் உள்ள ஒரு வரிசைக்கு ஒத்திருக்கிறது, ஒரு '1' அந்த வரிசை அந்த குறிப்பிட்ட மதிப்பைக் கொண்டிருப்பதைக் குறிக்கிறது மற்றும் ஒரு '0' அது இல்லை என்பதைக் குறிக்கிறது. பல குறைந்த-கார்டினாலிட்டி நெடுவரிசைகளில் `AND` அல்லது `OR` நிபந்தனைகளை உள்ளடக்கிய வினவல்கள் இந்த பிட்மேப்புகளில் பிட்வைஸ் செயல்பாடுகளைச் செய்வதன் மூலம் மிக விரைவாக தீர்க்கப்படலாம்.
• நன்மைகள்: குறைந்த-கார்டினாலிட்டி தரவுகளுக்கு மிகவும் கச்சிதமானது. பல நிபந்தனைகளை இணைக்கும் சிக்கலான `WHERE` உட்பிரிவுகளுக்கு மிகவும் திறமையானது (`WHERE status = 'Active' AND region = 'Europe'`).
• வரம்புகள்: அதிக-கார்டினாலிட்டி நெடுவரிசைகளுக்குப் பொருந்தாது. உயர்-ஒத்திசைவு OLTP சூழல்களில் மோசமான செயல்திறன், ஏனெனில் புதுப்பிப்புகளுக்கு பெரிய பிட்மேப்களை மாற்றியமைக்க வேண்டும், இது பூட்டுதல் சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• பயன்பாட்டு வழக்குகள்: தரவுக் கிடங்குகள், பகுப்பாய்வு தரவுத்தளங்கள், முடிவு ஆதரவு அமைப்புகள் (எ.கா., ஆரக்கிள், சில PostgreSQL நீட்டிப்புகள்).

6. சிறப்பு இன்டெக்ஸ் வகைகள்

முக்கிய வகைகளுக்கு அப்பால், பல சிறப்பு இன்டெக்ஸுகள் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மேம்படுத்தல் வாய்ப்புகளை வழங்குகின்றன:

• கூட்டு/காம்பவுண்ட் இன்டெக்ஸுகள்:
  • வரையறை: ஒரு அட்டவணையின் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நெடுவரிசைகளில் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு இன்டெக்ஸ்.
  • எப்படி வேலை செய்கிறது: இன்டெக்ஸ் உள்ளீடுகள் முதல் நெடுவரிசையால் வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன, பின்னர் இரண்டாவது, மற்றும் பல.
  • நன்மைகள்: நெடுவரிசைகளின் கலவைகளின் மீது வடிகட்டும் அல்லது இன்டெக்ஸில் உள்ள இடதுபுற நெடுவரிசைகளின் அடிப்படையில் தரவை மீட்டெடுக்கும் வினவல்களுக்கு திறமையானது. "இடதுபுற முன்னொட்டு விதி" இங்கு முக்கியமானது: (A, B, C) மீதான ஒரு இன்டெக்ஸ் (A), (A, B), அல்லது (A, B, C) மீதான வினவல்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம், ஆனால் (B, C) அல்லது (C) க்கு தனியாகப் பயன்படுத்தப்படாது.
  • பயன்பாட்டு வழக்குகள்: அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் தேடல் கலவைகள், எ.கா., வாடிக்கையாளர் தேடல்களுக்கு `(last_name, first_name)` இல் ஒரு இன்டெக்ஸ். ஒரு வினவலுக்குத் தேவையான அனைத்து நெடுவரிசைகளும் இன்டெக்ஸில் இருந்தால், இது ஒரு "கவரிங் இன்டெக்ஸாகவும்" செயல்பட முடியும்.
• தனித்துவமான இன்டெக்ஸுகள்:
  • வரையறை: இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்ட நெடுவரிசைகளில் தனித்துவத்தை அமல்படுத்தும் ஒரு இன்டெக்ஸ். நீங்கள் ஒரு நகல் மதிப்பைச் செருக முயற்சித்தால், தரவுத்தளம் ஒரு பிழையை எழுப்பும்.
  • எப்படி வேலை செய்கிறது: இது பொதுவாக ஒரு B-ட்ரீ இன்டெக்ஸாகும், கூடுதல் தனித்துவக் கட்டுப்பாட்டுச் சரிபார்ப்புடன்.
  • நன்மைகள்: தரவு ஒருமைப்பாட்டை உறுதி செய்கிறது மற்றும் தேடல்களை கணிசமாக விரைவுபடுத்துகிறது, ஏனெனில் தரவுத்தளம் முதல் பொருத்தத்தைக் கண்டறிந்த பிறகு தேடுவதை நிறுத்த முடியும் என்று জানে.
  • பயன்பாட்டு வழக்குகள்: `PRIMARY KEY` மற்றும் `UNIQUE` கட்டுப்பாடுகளுக்கு தானாக உருவாக்கப்படுகிறது. தரவுத் தரத்தைப் பராமரிக்க அவசியம்.
• வடிகட்டப்பட்ட/பகுதி இன்டெக்ஸுகள்:
  • வரையறை: ஒரு `WHERE` உட்பிரிவால் வரையறுக்கப்பட்ட, ஒரு அட்டவணையில் இருந்து வரிசைகளின் ஒரு துணைக்குழுவை மட்டுமே உள்ளடக்கிய ஒரு இன்டெக்ஸ்.
  • எப்படி வேலை செய்கிறது: வடிகட்டி நிபந்தனையை பூர்த்தி செய்யும் வரிசைகள் மட்டுமே இன்டெக்ஸில் சேர்க்கப்படுகின்றன.
  • நன்மைகள்: இன்டெக்ஸின் அளவையும் அதைப் பராமரிப்பதற்கான கூடுதல் சுமையையும் குறைக்கிறது, குறிப்பாக பெரிய அட்டவணைகளுக்கு, அங்கு வரிசைகளின் ஒரு சிறிய சதவீதம் மட்டுமே அடிக்கடி வினவப்படுகிறது (எ.கா., `WHERE status = 'Active'`).
  • பயன்பாட்டு வழக்குகள்: SQL சர்வர் மற்றும் PostgreSQL இல் தரவின் குறிப்பிட்ட துணைக்குழுக்களில் வினவல்களை மேம்படுத்துவதற்கு பொதுவானது.
• முழு உரை இன்டெக்ஸுகள்:
  • வரையறை: பெரிய உரைத் தொகுதிகளுக்குள் திறமையான முக்கிய வார்த்தைத் தேடல்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட சிறப்பு இன்டெக்ஸுகள்.
  • எப்படி வேலை செய்கிறது: அவை உரையை வார்த்தைகளாக உடைத்து, பொதுவான வார்த்தைகளை (நிறுத்த வார்த்தைகள்) புறக்கணித்து, மொழியியல் பொருத்தத்தை அனுமதிக்கின்றன (எ.கா., "run" என்று தேடுவது "running", "ran" ஐயும் கண்டுபிடிக்கும்).
  • நன்மைகள்: உரைத் தேடல்களுக்கு `LIKE '%text%'` ஐ விட மிகவும் சிறந்தது.
  • பயன்பாட்டு வழக்குகள்: தேடுபொறிகள், ஆவண மேலாண்மை அமைப்புகள், உள்ளடக்க தளங்கள்.

இன்டெக்ஸுகளை எப்போது, ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்: மூலோபாய இடம்

ஒரு இன்டெக்ஸை உருவாக்கும் முடிவு தன்னிச்சையானது அல்ல. இது வினவல் முறைகள், தரவு பண்புகள், மற்றும் கணினி பணிச்சுமையின் கவனமான பரிசீலனை தேவைப்படுகிறது.

1. அதிக வாசிப்பு-க்கு-எழுதுதல் விகிதம் கொண்ட அட்டவணைகள்

இன்டெக்ஸுகள் முதன்மையாக வாசிப்பு செயல்பாடுகளுக்கு (`SELECT`) நன்மை பயக்கும். ஒரு அட்டவணை `INSERT`, `UPDATE`, அல்லது `DELETE` செயல்பாடுகளை விட அதிக `SELECT` வினவல்களை அனுபவித்தால், அது இன்டெக்சிங்கிற்கு ஒரு வலுவான வேட்பாளர். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு இ-காமர்ஸ் தளத்தில் உள்ள `Products` அட்டவணை எண்ணற்ற முறை படிக்கப்படும், ஆனால் ஒப்பீட்டளவில் அரிதாகவே புதுப்பிக்கப்படும்.

2. `WHERE` உட்பிரிவுகளில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசைகள்

தரவை வடிகட்டப் பயன்படுத்தப்படும் எந்த நெடுவரிசையும் ஒரு இன்டெக்ஸிற்கான முக்கிய வேட்பாளராகும். இது தரவுத்தளத்தை முழு அட்டவணையையும் ஸ்கேன் செய்யாமல் முடிவுத் தொகுப்பை விரைவாகக் குறைக்க அனுமதிக்கிறது. பொதுவான எடுத்துக்காட்டுகளில் `user_id`, `product_category`, `order_status`, அல்லது `country_code` ஆகியவை அடங்கும்.

3. `JOIN` நிபந்தனைகளில் உள்ள நெடுவரிசைகள்

பல அட்டவணைகளை உள்ளடக்கிய சிக்கலான வினவல்களுக்கு திறமையான இணைப்புகள் முக்கியமானவை. `JOIN` அறிக்கைகளின் `ON` உட்பிரிவுகளில் பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசைகளை இன்டெக்ஸ் செய்வது (குறிப்பாக வெளிநாட்டு விசைகள்) அட்டவணைகளுக்கு இடையில் தொடர்புடைய தரவை இணைக்கும் செயல்முறையை வியத்தகு முறையில் விரைவுபடுத்தும். எடுத்துக்காட்டாக, `Orders` மற்றும் `Customers` அட்டவணைகளை `customer_id` இல் இணைப்பது இரண்டு அட்டவணைகளிலும் `customer_id` இல் ஒரு இன்டெக்ஸிலிருந்து பெரிதும் பயனடையும்.

4. `ORDER BY` மற்றும் `GROUP BY` உட்பிரிவுகளில் உள்ள நெடுவரிசைகள்

நீங்கள் தரவை வரிசைப்படுத்தும்போது (`ORDER BY`) அல்லது தொகுக்கும்போது (`GROUP BY`), தரவுத்தளம் ஒரு விலையுயர்ந்த வரிசைப்படுத்தல் செயல்பாட்டைச் செய்ய வேண்டியிருக்கலாம். தொடர்புடைய நெடுவரிசைகளில் ஒரு இன்டெக்ஸ், குறிப்பாக உட்பிரிவில் உள்ள நெடுவரிசைகளின் வரிசைக்கு பொருந்தும் ஒரு கூட்டு இன்டெக்ஸ், தரவுத்தளத்தை ஏற்கனவே விரும்பிய வரிசையில் தரவை மீட்டெடுக்க அனுமதிக்கலாம், இது ஒரு வெளிப்படையான வரிசைப்படுத்தலின் தேவையை நீக்குகிறது.

5. அதிக கார்டினாலிட்டி கொண்ட நெடுவரிசைகள்

கார்டினாலிட்டி என்பது ஒரு நெடுவரிசையில் உள்ள வரிசைகளின் எண்ணிக்கையுடன் ஒப்பிடும்போது தனித்துவமான மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. அதிக கார்டினாலிட்டி (பல தனித்துவமான மதிப்புகள்) கொண்ட நெடுவரிசைகளில் ஒரு இன்டெக்ஸ் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், যেমন `email_address`, `customer_id`, அல்லது `unique_product_code`. அதிக கார்டினாலிட்டி என்பது இன்டெக்ஸ் தேடல் இடத்தை ஒரு சில குறிப்பிட்ட வரிசைகளுக்கு விரைவாகக் குறைக்க முடியும் என்பதாகும்.

மாறாக, குறைந்த-கார்டினாலிட்டி நெடுவரிசைகளை (எ.கா., `gender`, `is_active`) தனிமையில் இன்டெக்ஸ் செய்வது பெரும்பாலும் குறைவான செயல்திறன் கொண்டது, ஏனெனில் இன்டெக்ஸ் இன்னும் அட்டவணையின் வரிசைகளின் ஒரு பெரிய சதவீதத்தைக் குறிக்கலாம். அத்தகைய சந்தர்ப்பங்களில், இந்த நெடுவரிசைகள் அதிக-கார்டினாலிட்டி நெடுவரிசைகளுடன் ஒரு கூட்டு இன்டெக்ஸின் ஒரு பகுதியாக சேர்க்கப்படுவது நல்லது.

6. ஃபாரின் கீகள் (Foreign Keys)

சில ORM கள் அல்லது தரவுத்தள அமைப்புகளால் மறைமுகமாக இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்டாலும், வெளிநாட்டு விசை நெடுவரிசைகளை வெளிப்படையாக இன்டெக்ஸ் செய்வது பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட சிறந்த நடைமுறையாகும். இது இணைப்புகளில் செயல்திறனுக்காக மட்டுமல்ல, பெற்றோர் அட்டவணையில் `INSERT`, `UPDATE`, மற்றும் `DELETE` செயல்பாடுகளின் போது மேற்கோள் ஒருமைப்பாடு சோதனைகளை விரைவுபடுத்தவும் உதவுகிறது.

7. கவரிங் இன்டெக்ஸுகள் (Covering Indexes)

ஒரு கவரிங் இன்டெக்ஸ் என்பது ஒரு நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸாகும், இது ஒரு குறிப்பிட்ட வினவலுக்குத் தேவையான அனைத்து நெடுவரிசைகளையும் அதன் வரையறையில் கொண்டுள்ளது (விசை நெடுவரிசைகளாகவோ அல்லது SQL சர்வரில் `INCLUDE` நெடுவரிசைகளாகவோ அல்லது MySQL இல் `STORING` ஆகவோ). ஒரு வினவல் அட்டவணையில் உள்ள உண்மையான தரவு வரிசைகளை அணுகத் தேவையில்லாமல், இன்டெக்ஸை மட்டுமே படிப்பதன் மூலம் முழுமையாக திருப்தி அடைய முடிந்தால், அது "இன்டெக்ஸ்-மட்டும் ஸ்கேன்" அல்லது "கவரிங் இன்டெக்ஸ் ஸ்கேன்" என்று அழைக்கப்படுகிறது. இது I/O செயல்பாடுகளை வியத்தகு முறையில் குறைக்கிறது, ஏனெனில் வட்டு வாசிப்புகள் சிறிய இன்டெக்ஸ் அமைப்புடன் மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளன.

எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் அடிக்கடி `SELECT customer_name, customer_email FROM Customers WHERE customer_id = 123;` என்று வினவினால், மற்றும் உங்களிடம் `customer_id` இல் ஒரு இன்டெக்ஸ் இருந்தால், அது `customer_name` மற்றும் `customer_email` ஐ *உள்ளடக்கியிருந்தால்*, தரவுத்தளம் பிரதான `Customers` அட்டவணையைத் தொடவே தேவையில்லை.

இன்டெக்ஸ் உத்தி சிறந்த நடைமுறைகள்: கோட்பாட்டிலிருந்து செயல்படுத்தல் வரை

ஒரு பயனுள்ள இன்டெக்ஸ் உத்தியை செயல்படுத்துவதற்கு இன்டெக்ஸுகள் என்ன என்பதை அறிவதை விட அதிகம் தேவைப்படுகிறது; இது பகுப்பாய்வு, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்ச்சியான பராமரிப்புக்கான ஒரு முறையான அணுகுமுறையைக் கோருகிறது.

1. உங்கள் பணிச்சுமையைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: OLTP vs. OLAP

முதல் படி உங்கள் தரவுத்தள பணிச்சுமையை வகைப்படுத்துவதாகும். இது குறிப்பாக உலகளாவிய பயன்பாடுகளுக்கு உண்மை, அவை வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் பல்வேறு பயன்பாட்டு முறைகளைக் கொண்டிருக்கலாம்.

• OLTP (ஆன்லைன் பரிவர்த்தனை செயலாக்கம்): அதிக அளவு சிறிய, அணு பரிவர்த்தனைகளால் (செருகல்கள், புதுப்பிப்புகள், நீக்கல்கள், ஒற்றை-வரிசை தேடல்கள்) வகைப்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டுகள்: இ-காமர்ஸ் செக்அவுட்கள், வங்கி பரிவர்த்தனைகள், பயனர் உள்நுழைவுகள். OLTP க்கு, இன்டெக்சிங் வாசிப்பு செயல்திறனை குறைந்தபட்ச எழுதும் கூடுதல் சுமையுடன் சமநிலைப்படுத்த வேண்டும். முதன்மை விசைகள், வெளிநாட்டு விசைகள் மற்றும் அடிக்கடி வினவப்படும் நெடுவரிசைகளில் B-ட்ரீ இன்டெக்ஸுகள் மிக முக்கியமானவை.
• OLAP (ஆன்லைன் பகுப்பாய்வு செயலாக்கம்): பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் சிக்கலான, நீண்டகாலம் இயங்கும் வினவல்களால் வகைப்படுத்தப்படுகிறது, இது பெரும்பாலும் பல அட்டவணைகளில் திரட்டல்கள் மற்றும் இணைப்புகளை உள்ளடக்கியது, அறிக்கையிடல் மற்றும் வணிக நுண்ணறிவுக்காக. எடுத்துக்காட்டுகள்: மாதாந்திர விற்பனை அறிக்கைகள், போக்கு பகுப்பாய்வு, தரவு சுரங்கம். OLAP க்கு, பிட்மேப் இன்டெக்ஸுகள் (ஆதரிக்கப்பட்டால் மற்றும் பொருந்தினால்), அதிக அளவு இயல்பாக்கப்பட்ட அட்டவணைகள் மற்றும் பெரிய கூட்டு இன்டெக்ஸுகள் பொதுவானவை. எழுதும் செயல்திறன் ஒரு குறைவான கவலை.

பல நவீன பயன்பாடுகள், குறிப்பாக உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கு சேவை செய்பவை, ஒரு கலப்பினமாக உள்ளன, இது பரிவர்த்தனை வேகம் மற்றும் பகுப்பாய்வு நுண்ணறிவு இரண்டையும் பூர்த்தி செய்யும் கவனமான இன்டெக்சிங்கைக் கோருகிறது.

2. வினவல் திட்டங்களை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள் (EXPLAIN/ANALYZE)

வினவல் செயல்திறனைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் ஒற்றை மிக சக்திவாய்ந்த கருவி வினவல் செயல்படுத்தல் திட்டம் ஆகும் (பெரும்பாலும் MySQL/PostgreSQL இல் `EXPLAIN` வழியாக அல்லது SQL சர்வர்/ஆரக்கிளில் `SET SHOWPLAN_ALL ON` / `EXPLAIN PLAN` வழியாக அணுகப்படுகிறது). இந்த திட்டம் உங்கள் வினவலை தரவுத்தள இயந்திரம் எவ்வாறு செயல்படுத்த விரும்புகிறது என்பதை வெளிப்படுத்துகிறது: அது எந்த இன்டெக்ஸுகளைப் பயன்படுத்தும், ஏதேனும் இருந்தால், அது முழு அட்டவணை ஸ்கேன்கள், வரிசைப்படுத்தல்கள் அல்லது தற்காலிக அட்டவணை உருவாக்கங்களைச் செய்கிறதா என்பதை.

ஒரு வினவல் திட்டத்தில் என்ன பார்க்க வேண்டும்:

• அட்டவணை ஸ்கேன்கள்: தரவுத்தளம் ஒவ்வொரு வரிசையையும் படிக்கிறது என்பதற்கான அறிகுறி. பெரும்பாலும் ஒரு இன்டெக்ஸ் காணவில்லை அல்லது பயன்படுத்தப்படவில்லை என்பதற்கான அறிகுறி.
• இன்டெக்ஸ் ஸ்கேன்கள்: தரவுத்தளம் ஒரு இன்டெக்ஸின் ஒரு பெரிய பகுதியை படிக்கிறது. ஒரு அட்டவணை ஸ்கேனை விட சிறந்தது, ஆனால் சில நேரங்களில் ஒரு "இன்டெக்ஸ் சீக்" சாத்தியமாகும்.
• இன்டெக்ஸ் சீக்குகள்: மிகவும் திறமையான இன்டெக்ஸ் செயல்பாடு, அங்கு தரவுத்தளம் இன்டெக்ஸைப் பயன்படுத்தி குறிப்பிட்ட வரிசைகளுக்கு நேரடியாகச் செல்கிறது. இதுதான் நீங்கள் நோக்கமாகக் கொள்ள வேண்டும்.
• வரிசைப்படுத்தல் செயல்பாடுகள்: வினவல் திட்டம் வெளிப்படையான வரிசைப்படுத்தல் செயல்பாடுகளைக் காட்டினால் (எ.கா., MySQL இல் `Using filesort`, SQL சர்வரில் `Sort` ஆபரேட்டர்), தரவுத்தளம் மீட்டெடுப்புக்குப் பிறகு தரவை மீண்டும் வரிசைப்படுத்துகிறது என்று அர்த்தம். `ORDER BY` அல்லது `GROUP BY` உட்பிரிவுக்குப் பொருந்தும் ஒரு இன்டெக்ஸ் பெரும்பாலும் இதை அகற்ற முடியும்.
• தற்காலிக அட்டவணைகள்: தற்காலிக அட்டவணைகளின் உருவாக்கம் ஒரு செயல்திறன் தடையாக இருக்கலாம், இது சிறந்த இன்டெக்சிங் மூலம் மேம்படுத்தப்படக்கூடிய சிக்கலான செயல்பாடுகளைக் குறிக்கிறது.

உங்கள் மிக முக்கியமான அல்லது மெதுவான வினவல்களுக்கான வினவல் திட்டங்களை தவறாமல் மதிப்பாய்வு செய்வது இன்டெக்ஸ் வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண அவசியம்.

3. அதிகப்படியான இன்டெக்சிங்கைத் தவிர்க்கவும்

இன்டெக்ஸுகள் வாசிப்புகளை விரைவுபடுத்தினாலும், ஒவ்வொரு இன்டெக்ஸும் எழுதும் செயல்பாடுகளுக்கு (`INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`) கூடுதல் சுமையைச் சேர்க்கிறது மற்றும் வட்டு இடத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது. அதிகப்படியான இன்டெக்ஸுகளை உருவாக்குவது பின்வருவனவற்றிற்கு வழிவகுக்கும்:

• மெதுவான எழுதும் செயல்திறன்: ஒரு இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்ட நெடுவரிசையில் ஏற்படும் ஒவ்வொரு மாற்றத்திற்கும் தொடர்புடைய அனைத்து இன்டெக்ஸுகளையும் புதுப்பிக்க வேண்டும்.
• அதிகரித்த சேமிப்புத் தேவைகள்: அதிக இன்டெக்ஸுகள் என்றால் அதிக வட்டு இடம்.
• வினவல் மேம்படுத்தி குழப்பம்: அதிகப்படியான இன்டெக்ஸுகள் வினவல் மேம்படுத்திக்கு உகந்த திட்டத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பதை கடினமாக்கலாம், சில நேரங்களில் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்.

அடிக்கடி செயல்படுத்தப்படும், அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் வினவல்களுக்கு செயல்திறனை வெளிப்படையாக மேம்படுத்தும் இடங்களில் மட்டுமே இன்டெக்ஸுகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துங்கள். அரிதாக அல்லது ஒருபோதும் வினவப்படாத நெடுவரிசைகளை இன்டெக்ஸ் செய்வதைத் தவிர்ப்பது ஒரு நல்ல நடைமுறை.

4. இன்டெக்ஸுகளை மெலிதாகவும் பொருத்தமானதாகவும் வைத்திருங்கள்

இன்டெக்ஸிற்கு தேவையான நெடுவரிசைகளை மட்டுமே சேர்க்கவும். ஒரு குறுகிய இன்டெக்ஸ் (குறைவான நெடுவரிசைகள்) பொதுவாக பராமரிக்க விரைவானது மற்றும் குறைவான சேமிப்பிடத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது. இருப்பினும், குறிப்பிட்ட வினவல்களுக்கு கவரிங் இன்டெக்ஸுகளின் சக்தியை நினைவில் கொள்ளுங்கள். ஒரு வினவல் இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட்டவற்றுடன் கூடுதல் நெடுவரிசைகளை அடிக்கடி மீட்டெடுத்தால், உங்கள் RDBMS அதை ஆதரித்தால், அந்த நெடுவரிசைகளை ஒரு நான்-கிளஸ்டர்டு இன்டெக்ஸில் `INCLUDE` (அல்லது `STORING`) நெடுவரிசைகளாகச் சேர்ப்பதைக் கவனியுங்கள்.

5. கூட்டு இன்டெக்ஸுகளில் சரியான நெடுவரிசைகள் மற்றும் வரிசையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்

• கார்டினாலிட்டி: ஒற்றை-நெடுவரிசை இன்டெக்ஸுகளுக்கு, அதிக கார்டினாலிட்டி கொண்ட நெடுவரிசைகளுக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள்.
• பயன்பாட்டு அதிர்வெண்: `WHERE`, `JOIN`, `ORDER BY`, அல்லது `GROUP BY` உட்பிரிவுகளில் மிகவும் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசைகளை இன்டெக்ஸ் செய்யுங்கள்.
• தரவு வகைகள்: முழு எண் வகைகள் பொதுவாக எழுத்து அல்லது பெரிய பொருள் வகைகளை விட இன்டெக்ஸ் செய்யவும் தேடவும் வேகமானவை.
• கூட்டு இன்டெக்ஸுகளுக்கான இடதுபுற முன்னொட்டு விதி: ஒரு கூட்டு இன்டெக்ஸை உருவாக்கும்போது (எ.கா., `(A, B, C)` இல்), மிகவும் தேர்ந்தெடுக்கும் நெடுவரிசையை அல்லது `WHERE` உட்பிரிவுகளில் மிகவும் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசையை முதலில் வைக்கவும். இது `A`, `A` மற்றும் `B`, அல்லது `A`, `B`, மற்றும் `C` இல் வடிகட்டும் வினவல்களுக்கு இன்டெக்ஸைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இது `B` அல்லது `C` இல் மட்டும் வடிகட்டும் வினவல்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படாது.

6. இன்டெக்ஸுகளை தவறாமல் பராமரிக்கவும் மற்றும் புள்ளிவிவரங்களைப் புதுப்பிக்கவும்

தரவுத்தள இன்டெக்ஸுகள், குறிப்பாக உயர்-பரிவர்த்தனை சூழல்களில், செருகல்கள், புதுப்பிப்புகள் மற்றும் நீக்கல்கள் காரணமாக காலப்போக்கில் சிதறடிக்கப்படலாம். சிதறல் என்பது இன்டெக்ஸின் தர்க்கரீதியான வரிசை அதன் இயற்பியல் வரிசையுடன் வட்டில் பொருந்தவில்லை என்பதாகும், இது திறனற்ற I/O செயல்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.

• மீண்டும் உருவாக்குதல் vs. மறுசீரமைத்தல்:
  • மீண்டும் உருவாக்குதல்: இன்டெக்ஸை கைவிட்டு மீண்டும் உருவாக்குகிறது, சிதறலை நீக்கி புள்ளிவிவரங்களை மீண்டும் உருவாக்குகிறது. இது அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது மற்றும் RDBMS மற்றும் பதிப்பைப் பொறுத்து வேலையில்லா நேரம் தேவைப்படலாம்.
  • மறுசீரமைத்தல்: இன்டெக்ஸின் இலை மட்டத்தை சிதறல் நீக்குகிறது. இது ஒரு ஆன்லைன் செயல்பாடு (வேலையில்லா நேரம் இல்லை) ஆனால் சிதறலை அகற்றுவதில் மீண்டும் உருவாக்குவதை விட குறைவான செயல்திறன் கொண்டது.
• புள்ளிவிவரங்களைப் புதுப்பிக்கவும்: இது இன்டெக்ஸ் சிதறல் நீக்குதலை விடவும் மிகவும் முக்கியமானது. தரவுத்தள வினவல் மேம்படுத்திகள் வினவல் செயல்படுத்தல் திட்டங்கள் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க அட்டவணைகள் மற்றும் இன்டெக்ஸுகளுக்குள் உள்ள தரவு விநியோகம் பற்றிய துல்லியமான புள்ளிவிவரங்களை பெரிதும் நம்பியுள்ளன. காலாவதியான புள்ளிவிவரங்கள் சரியான இன்டெக்ஸ் இருந்தாலும், மேம்படுத்தி ஒரு துணை-உகந்த திட்டத்தைத் தேர்ந்தெடுக்க வழிவகுக்கும். புள்ளிவிவரங்கள் தவறாமல் புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும், குறிப்பாக குறிப்பிடத்தக்க தரவு மாற்றங்களுக்குப் பிறகு.

7. செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும்

தரவுத்தள மேம்படுத்தல் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறையாகும், ஒரு முறை செய்யும் பணி அல்ல. வினவல் செயல்திறன், வளப் பயன்பாடு (CPU, நினைவகம், வட்டு I/O), மற்றும் இன்டெக்ஸ் பயன்பாட்டைக் கண்காணிக்க வலுவான கண்காணிப்பு கருவிகளைச் செயல்படுத்தவும். விலகல்களுக்கு அடிப்படைகளையும் விழிப்பூட்டல்களையும் அமைக்கவும். உங்கள் பயன்பாடு உருவாகும்போது, பயனர் தளம் வளரும்போது, அல்லது தரவு முறைகள் மாறும்போது செயல்திறன் தேவைகள் மாறக்கூடும்.

8. யதார்த்தமான தரவு மற்றும் பணிச்சுமைகளில் சோதிக்கவும்

முழுமையான சோதனை இல்லாமல் ஒரு தயாரிப்பு சூழலில் நேரடியாக குறிப்பிடத்தக்க இன்டெக்சிங் மாற்றங்களை ஒருபோதும் செயல்படுத்த வேண்டாம். உற்பத்தி போன்ற தரவு அளவுகள் மற்றும் உங்கள் பயன்பாட்டின் பணிச்சுமையின் யதார்த்தமான பிரதிநிதித்துவத்துடன் ஒரு சோதனை சூழலை உருவாக்கவும். ஒரே நேரத்தில் பயனர்களை உருவகப்படுத்தவும், உங்கள் இன்டெக்சிங் மாற்றங்களின் தாக்கத்தை பல்வேறு வினவல்களில் அளவிடவும் சுமை சோதனை கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

பொதுவான இன்டெக்சிங் ஆபத்துகள் மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு தவிர்ப்பது

அனுபவம் வாய்ந்த டெவலப்பர்கள் மற்றும் தரவுத்தள நிர்வாகிகள் கூட இன்டெக்சிங் விஷயத்தில் பொதுவான பொறிகளில் விழலாம். விழிப்புணர்வு தவிர்ப்பதற்கான முதல் படியாகும்.

1. எல்லாவற்றையும் இன்டெக்ஸ் செய்தல்

ஆபத்து: "அதிக இன்டெக்ஸுகள் எப்போதும் சிறந்தவை" என்ற தவறான நம்பிக்கை. ஒவ்வொரு நெடுவரிசையையும் இன்டெக்ஸ் செய்தல் அல்லது ஒரு அட்டவணையில் ஏராளமான கூட்டு இன்டெக்ஸுகளை உருவாக்குதல். ஏன் இது மோசமானது: விவாதிக்கப்பட்டபடி, இது எழுதும் கூடுதல் சுமையை கணிசமாக அதிகரிக்கிறது, DML செயல்பாடுகளை மெதுவாக்குகிறது, அதிகப்படியான சேமிப்பிடத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது, மற்றும் வினவல் மேம்படுத்தியை குழப்பலாம். தீர்வு: தேர்ந்தெடுத்துச் செயல்படுங்கள். தேவையானதை மட்டும் இன்டெக்ஸ் செய்யுங்கள், `WHERE`, `JOIN`, `ORDER BY`, மற்றும் `GROUP BY` உட்பிரிவுகளில் அடிக்கடி வினவப்படும் நெடுவரிசைகளில் கவனம் செலுத்துங்கள், குறிப்பாக அதிக கார்டினாலிட்டி கொண்டவை.

2. எழுதும் செயல்திறனைப் புறக்கணித்தல்

ஆபத்து: `INSERT`, `UPDATE`, மற்றும் `DELETE` செயல்பாடுகளில் ஏற்படும் தாக்கத்தைப் புறக்கணித்து, `SELECT` வினவல் செயல்திறனில் மட்டுமே கவனம் செலுத்துதல். ஏன் இது மோசமானது: மின்னல் வேகமான தயாரிப்புத் தேடல்கள் ஆனால் பனிப்பாறை போன்ற மெதுவான ஆர்டர் செருகல்கள் கொண்ட ஒரு இ-காமர்ஸ் அமைப்பு விரைவாகப் பயன்படுத்த முடியாததாகிவிடும். தீர்வு: இன்டெக்ஸுகளைச் சேர்த்த பிறகு அல்லது மாற்றியமைத்த பிறகு DML செயல்பாடுகளின் செயல்திறனை அளவிடவும். எழுதும் செயல்திறன் ஏற்றுக்கொள்ள முடியாத அளவிற்கு குறைந்தால், இன்டெக்ஸ் உத்தியை மறுபரிசீலனை செய்யுங்கள். இது குறிப்பாக உலகளாவிய பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது, அங்கு ஒரே நேரத்தில் எழுதுவது பொதுவானது.

3. இன்டெக்ஸுகளைப் பராமரிக்காமல் அல்லது புள்ளிவிவரங்களைப் புதுப்பிக்காமல் இருப்பது

ஆபத்து: இன்டெக்ஸுகளை உருவாக்கிவிட்டு அவற்றைப் பற்றி மறந்துவிடுவது. சிதறல் உருவாகவும், புள்ளிவிவரங்கள் காலாவதியாகும்படியும் அனுமதிப்பது. ஏன் இது மோசமானது: சிதறிய இன்டெக்ஸுகள் அதிக வட்டு I/O க்கு வழிவகுத்து, வினவல்களை மெதுவாக்குகின்றன. காலாவதியான புள்ளிவிவரங்கள் வினவல் மேம்படுத்தி மோசமான முடிவுகளை எடுக்க காரணமாகின்றன, திறமையான இன்டெக்ஸுகளைப் புறக்கணிக்கக்கூடும். தீர்வு: இன்டெக்ஸ் மீண்டும் உருவாக்குதல்/மறுசீரமைத்தல் மற்றும் புள்ளிவிவரங்கள் புதுப்பிப்புகளை உள்ளடக்கிய ஒரு வழக்கமான பராமரிப்புத் திட்டத்தைச் செயல்படுத்தவும். ஆட்டோமேஷன் ஸ்கிரிப்டுகள் இதை உச்ச நேரம் இல்லாத நேரத்தில் கையாள முடியும்.

4. பணிச்சுமைக்கு தவறான இன்டெக்ஸ் வகையைப் பயன்படுத்துதல்

ஆபத்து: எடுத்துக்காட்டாக, வரம்பு வினவல்களுக்கு ஹாஷ் இன்டெக்ஸைப் பயன்படுத்த முயற்சிப்பது, அல்லது உயர்-ஒத்திசைவு OLTP அமைப்பில் பிட்மேப் இன்டெக்ஸைப் பயன்படுத்துவது. ஏன் இது மோசமானது: தவறாகப் பொருத்தப்பட்ட இன்டெக்ஸ் வகைகள் மேம்படுத்தியால் பயன்படுத்தப்படாது அல்லது கடுமையான செயல்திறன் சிக்கல்களை ஏற்படுத்தும் (எ.கா., OLTP இல் பிட்மேப் இன்டெக்ஸுகளுடன் அதிகப்படியான பூட்டுதல்). தீர்வு: ஒவ்வொரு இன்டெக்ஸ் வகையின் பண்புகளையும் வரம்புகளையும் புரிந்து கொள்ளுங்கள். உங்கள் குறிப்பிட்ட வினவல் முறைகள் மற்றும் தரவுத்தள பணிச்சுமைக்கு (OLTP vs. OLAP) இன்டெக்ஸ் வகையைப் பொருத்தவும்.

5. வினவல் திட்டங்களைப் பற்றிய புரிதல் இல்லாமை

ஆபத்து: வினவல் செயல்திறன் சிக்கல்களைப் பற்றி யூகிப்பது அல்லது முதலில் வினவல் செயல்படுத்தல் திட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்யாமல் கண்மூடித்தனமாக இன்டெக்ஸுகளைச் சேர்ப்பது. ஏன் இது மோசமானது: திறனற்ற இன்டெக்சிங், அதிகப்படியான இன்டெக்சிங், மற்றும் வீணான முயற்சிக்கு வழிவகுக்கிறது. தீர்வு: நீங்கள் தேர்ந்தெடுத்த RDBMS இல் வினவல் செயல்படுத்தல் திட்டங்களைப் படிக்கவும் விளக்கவும் கற்றுக்கொள்வதற்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள். உங்கள் வினவல்கள் எவ்வாறு செயல்படுத்தப்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கான உறுதியான உண்மை ஆதாரம் இதுவாகும்.

6. குறைந்த கார்டினாலிட்டி நெடுவரிசைகளை தனிமையில் இன்டெக்ஸ் செய்தல்

ஆபத்து: `is_active` போன்ற ஒரு நெடுவரிசையில் ஒற்றை-நெடுவரிசை இன்டெக்ஸை உருவாக்குதல் (இதில் இரண்டு தனித்துவமான மதிப்புகள் மட்டுமே உள்ளன: உண்மை/பொய்). ஏன் இது மோசமானது: தரவுத்தளம் ஒரு சிறிய இன்டெக்ஸை ஸ்கேன் செய்துவிட்டு, பிரதான அட்டவணைக்கு பல தேடல்களைச் செய்வது உண்மையில் ஒரு முழு அட்டவணை ஸ்கேன் செய்வதை விட மெதுவாக இருக்கும் என்று தீர்மானிக்கலாம். இன்டெக்ஸ் திறமையாக இருக்க போதுமான வரிசைகளை வடிகட்டவில்லை. தீர்வு: குறைந்த-கார்டினாலிட்டி நெடுவரிசையில் ஒரு தனித்த இன்டெக்ஸ் அரிதாகவே பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், அத்தகைய நெடுவரிசைகள் ஒரு கூட்டு இன்டெக்ஸில் *கடைசி* நெடுவரிசையாக, அதிக-கார்டினாலிட்டி நெடுவரிசைகளைப் பின்பற்றி சேர்க்கப்படும்போது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். OLAP க்கு, பிட்மேப் இன்டெக்ஸுகள் அத்தகைய நெடுவரிசைகளுக்கு பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்.

தரவுத்தள மேம்படுத்தலில் உலகளாவிய பரிசீலனைகள்

உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான தரவுத்தள தீர்வுகளை வடிவமைக்கும்போது, இன்டெக்சிங் உத்திகள் கூடுதல் சிக்கலான மற்றும் முக்கியத்துவ அடுக்குகளைப் பெறுகின்றன.

1. விநியோகிக்கப்பட்ட தரவுத்தளங்கள் மற்றும் ஷார்டிங்

உண்மையான உலகளாவிய அளவிற்கு, தரவுத்தளங்கள் பெரும்பாலும் பல புவியியல் பிராந்தியங்களில் விநியோகிக்கப்படுகின்றன அல்லது சிறிய, நிர்வகிக்கக்கூடிய அலகுகளாக ஷார்டு (பிரிக்கப்படுகின்றன). முக்கிய இன்டெக்சிங் கோட்பாடுகள் இன்னும் பொருந்தும் போது, நீங்கள் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்:

• ஷார்டு கீ இன்டெக்சிங்: ஷார்டிங்கிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசை (எ.கா., `user_id` அல்லது `region_id`) திறமையாக இன்டெக்ஸ் செய்யப்பட வேண்டும், ஏனெனில் இது தரவு எவ்வாறு முனைகளுக்கு இடையில் விநியோகிக்கப்படுகிறது மற்றும் அணுகப்படுகிறது என்பதை தீர்மானிக்கிறது.
• கிராஸ்-ஷார்டு வினவல்கள்: பல ஷார்டுகளை உள்ளடக்கிய வினவல்களை இன்டெக்ஸுகள் மேம்படுத்த உதவலாம், இருப்பினும் இவை இயல்பாகவே மிகவும் சிக்கலானவை மற்றும் செலவு மிக்கவை.
• தரவு இருப்பிடம்: ஒரு பிராந்தியம் அல்லது ஷார்டுக்குள் பிரதானமாக தரவை அணுகும் வினவல்களுக்கு இன்டெக்ஸுகளை மேம்படுத்தவும்.

2. பிராந்திய வினவல் முறைகள் மற்றும் தரவு அணுகல்

ஒரு உலகளாவிய பயன்பாடு வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் உள்ள பயனர்களிடமிருந்து வெவ்வேறு வினவல் முறைகளைக் காணலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஆசியாவில் உள்ள பயனர்கள் அடிக்கடி `product_category` மூலம் வடிகட்டலாம், அதே நேரத்தில் ஐரோப்பாவில் உள்ள பயனர்கள் `manufacturer_id` மூலம் வடிகட்டுவதற்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம்.

• பிராந்திய பணிச்சுமைகளை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள்: வெவ்வேறு புவியியல் பயனர் குழுக்களிடமிருந்து தனித்துவமான வினவல் முறைகளைப் புரிந்துகொள்ள பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட இன்டெக்சிங்: பிராந்திய-குறிப்பிட்ட இன்டெக்ஸுகள் அல்லது குறிப்பிட்ட பிராந்தியங்களில் பெரிதும் பயன்படுத்தப்படும் நெடுவரிசைகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் கூட்டு இன்டெக்ஸுகளை உருவாக்குவது நன்மை பயக்கும், குறிப்பாக உங்களிடம் பிராந்திய தரவுத்தள நிகழ்வுகள் அல்லது வாசிப்புப் பிரதிகள் இருந்தால்.

3. நேர மண்டலங்கள் மற்றும் தேதி/நேரத் தரவு

`DATETIME` நெடுவரிசைகளைக் கையாளும்போது, குறிப்பாக நேர மண்டலங்களில், சேமிப்பகத்தில் நிலைத்தன்மையை உறுதிசெய்யவும் (எ.கா., UTC) மற்றும் இந்த புலங்களில் வரம்பு வினவல்களுக்கு இன்டெக்ஸ் செய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளவும். தேதி/நேர நெடுவரிசைகளில் உள்ள இன்டெக்ஸுகள் நேர-தொடர் பகுப்பாய்வு, நிகழ்வு பதிவு மற்றும் அறிக்கையிடலுக்கு முக்கியமானவை, இவை உலகளாவிய செயல்பாடுகளில் பொதுவானவை.

4. அளவிடுதல் மற்றும் உயர் கிடைக்கும் தன்மை

இன்டெக்ஸுகள் வாசிப்பு செயல்பாடுகளை அளவிடுவதற்கு அடிப்படையானவை. ஒரு உலகளாவிய பயன்பாடு வளரும்போது, அதிகரித்து வரும் ஒரே நேரத்தில் வினவல்களின் எண்ணிக்கையைக் கையாளும் திறன் திறமையான இன்டெக்சிங்கை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. மேலும், சரியான இன்டெக்சிங் உங்கள் முதன்மை தரவுத்தளத்தின் சுமையைக் குறைக்கலாம், இது வாசிப்புப் பிரதிகளை அதிக போக்குவரத்தைக் கையாள அனுமதிக்கிறது மற்றும் ஒட்டுமொத்த கணினி கிடைக்கும் தன்மையை மேம்படுத்துகிறது.

5. இணக்கம் மற்றும் தரவு இறையாண்மை

இது நேரடியாக ஒரு இன்டெக்சிங் கவலை இல்லை என்றாலும், நீங்கள் இன்டெக்ஸ் செய்யத் தேர்ந்தெடுக்கும் நெடுவரிசைகள் சில நேரங்களில் ஒழுங்குமுறை இணக்கத்துடன் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம் (எ.கா., PII, நிதித் தரவு). எல்லைகளுக்கு அப்பால் முக்கியமான தகவல்களைக் கையாளும்போது தரவு சேமிப்பகம் மற்றும் அணுகல் முறைகள் குறித்து கவனமாக இருங்கள்.

முடிவு: மேம்படுத்தலின் தொடர்ச்சியான பயணம்

மூலோபாய இன்டெக்சிங் மூலம் தரவுத்தள வினவல் மேம்படுத்தல் என்பது தரவு-இயக்கப்படும் பயன்பாடுகளுடன் பணிபுரியும் எந்தவொரு தொழில்முறை நிபுணருக்கும், குறிப்பாக உலகளாவிய பயனர் தளத்திற்கு சேவை செய்பவர்களுக்கு, இன்றியமையாத ஒரு திறமையாகும். இது ஒரு நிலையான பணி அல்ல, ஆனால் பகுப்பாய்வு, செயல்படுத்தல், கண்காணிப்பு மற்றும் செம்மைப்படுத்துதலின் தொடர்ச்சியான பயணமாகும்.

வெவ்வேறு வகையான இன்டெக்ஸுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், அவற்றை எப்போது, ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை அறிவதன் மூலம், சிறந்த நடைமுறைகளைக் கடைப்பிடிப்பதன் மூலம், மற்றும் பொதுவான ஆபத்துக்களைத் தவிர்ப்பதன் மூலம், நீங்கள் குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் ஆதாயங்களைத் திறக்கலாம், உலகளவில் பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தலாம், மற்றும் உங்கள் தரவுத்தள உள்கட்டமைப்பு ஒரு மாறும் உலகளாவிய டிஜிட்டல் பொருளாதாரத்தின் கோரிக்கைகளைச் சந்திக்க திறமையாக அளவிடுவதை உறுதி செய்யலாம்.

செயல்படுத்தல் திட்டங்களைப் பயன்படுத்தி உங்கள் மெதுவான வினவல்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் தொடங்கவும். ஒரு கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் வெவ்வேறு இன்டெக்ஸ் உத்திகளுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள். உங்கள் தரவுத்தளத்தின் ஆரோக்கியத்தையும் செயல்திறனையும் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும். இன்டெக்ஸ் உத்திகளில் தேர்ச்சி பெறுவதற்கான முதலீடு, ஒரு பதிலளிக்கக்கூடிய, வலுவான, மற்றும் உலகளவில் போட்டித்தன்மை வாய்ந்த பயன்பாட்டின் வடிவத்தில் பலனைத் தரும்.