Hiệu suất là một yếu tố cốt lõi trong việc xây dựng các ứng dụng chất lượng cao. Một trong những khía cạnh quan trọng của hiệu suất chính là tốc độ truy xuất dữ liệu mà ứng dụng cần để hoạt động hiệu quả. Bên cạnh việc tối ưu hóa truy vấn và bộ nhớ đệm, việc triển khai và sử dụng index cũng là ưu tiên hàng đầu của các nhà phát triển khi xây dựng các ứng dụng có khả năng truy xuất dữ liệu nhanh chóng. Do đó, việc hiểu và sử dụng đúng index trong database là cần thiết để đảm bảo hiệu suất tối ưu cho hệ thống.
Đọc bài viết sau để hiểu thêm về:
- Các loại index trong database
- Một số cấu trúc index phổ biến
- Một số thao tác với index
- Ưu – nhược điểm của index
Index trong database là gì?
Index trong database là một cấu trúc dữ liệu đặc biệt giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu từ các bảng bằng cách cung cấp một cách nhanh chóng những điều kiện tìm kiếm hàng dựa trên giá trị của một hoặc nhiều cột.
Nó hoạt động giống như mục lục của một cuốn sách, giúp bạn tìm kiếm thông tin nhanh chóng mà không cần phải duyệt qua toàn bộ nội dung. Khi sử dụng index, cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm, truy vấn và lấy dữ liệu từ các bảng một cách nhanh hơn nhiều.
Ví dụ ta có bảng Students với các thuộc tính như ID, Name, Age như sau:
| ID | Name | Age |
| 1 | John | 20 |
| 2 | Mary | 22 |
| 3 | John | 21 |
| 4 | Anna | 19 |
Giả sử bạn muốn tìm tất cả các sinh viên có tên là “John”, cơ sở dữ liệu sẽ phải quét toàn bộ bảng để tìm kết quả. Tuy nhiên, nếu bạn tạo một index trên cột Name, việc tìm kiếm này sẽ trở nên nhanh hơn nhiều vì database chỉ cần tham chiếu trực tiếp đến vị trí của các bản ghi có tên “John” thay vì quét cả bảng.
Để minh họa rõ ràng hơn, bạn có thể tưởng tượng index giống như một danh sách chỉ mục sắp xếp các giá trị của cột Name (John, Mary, Anna) kèm theo vị trí của chúng trong bảng như sau:
| Name | Pointer (ID) | |
| 1 | Anna | 4 |
| 2 | John | 1 |
| 3 | John | 3 |
| 4 | Mary | 2 |
Trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu, Index đóng vai trò rất quan trọng trong việc tối ưu hóa truy vấn, giúp tăng tốc độ tìm kiếm và truy xuất dữ liệu. Tuy nhiên index có rất nhiều loại khác nhau dựa trên mục đích sử dụng, cấu trúc và phương thức quản lý. Dưới đây là phân loại chi tiết về các loại Index trong cơ sở dữ liệu.
Đọc thêm: Database schema là gì? Cách tổ chức lược đồ cơ sở dữ liệu tối ưu
Phân loại index trong database theo mục đích sử dụng
Clustered Index
Clustered Index sắp xếp dữ liệu vật lý trong bảng theo thứ tự của giá trị cột được chỉ định làm index. Dữ liệu được lưu trữ trong các nút lá của cây B+ (B+ tree).
Hình trên cho thấy cách một Clustered Index sắp xếp dữ liệu dựa trên cột ID. Các bản ghi được lưu trữ trong các nút lá của B+ tree và mỗi nút lá chứa toàn bộ bản ghi dữ liệu. Tuy nhiên nếu thêm một bản ghi mới có ID = 16, B+ tree sẽ tự động cân bằng lại để phù hợp với bản ghi mới như sau:
Có thể thấy sự thay đổi cấu trúc B+ tree sau khi thêm bản ghi với ID = 16. Nó bắt đầu bằng cách truy xuất các trang chỉ mục có liên quan, sau đó tiến hành tái cấu trúc B+ tree để chứa bản ghi mới. Khi quá trình tái cấu trúc hoàn tất, công cụ sẽ lưu các trang (page) đã cập nhật và ghi chúng trở lại bộ nhớ, đảm bảo rằng cây B+ vẫn ở trạng thái được tối ưu hóa. Tuy nhiên cần lưu ý là mỗi bảng chỉ có thể có một clustered index.
Clustered Index thích hợp cho các bảng mà bạn thường thực hiện truy vấn với điều kiện phạm vi (ví dụ: truy vấn tất cả các bản ghi giữa hai giá trị). Ví dụ điển hình là khi bạn có một bảng giao dịch và cần truy xuất tất cả giao dịch trong khoảng thời gian nhất định dựa trên cột transaction_date. Clustered Index giúp tối ưu hóa các truy vấn tìm kiếm theo thứ tự thời gian.
Non-Clustered Index
Không giống như Clustered Index, Non-Clustered Index không sắp xếp dữ liệu theo hướng vật lý trong bảng. Thay vào đó, các nút lá chỉ chứa các con trỏ hoặc ID trỏ tới vị trí của bản ghi dữ liệu thực tế. Cơ sở dữ liệu sẽ xây dựng một B+ tree với các giá trị của cột được index làm khóa, nhưng bản thân dữ liệu không được lưu trữ trong các nút lá.
Hình trên cho thấy cách sử dụng Non-clustered index với cột email làm khoá. Có thể thấy cách tổ chức dữ liệu khá giống với Clustered index nhưng khác biệt ở chỗ các bản ghi không được lưu trữ trong các nút lá ở Non-clustered index. Thay vào đó, các nút lá chỉ chứa ID hoặc vị trí của bản ghi trong bộ nhớ, tùy thuộc vào cơ sở dữ liệu. Phần lớn các hệ quản trị cơ sở dữ liệu sử dụng ID của bản ghi làm giá trị trong các nút lá nhưng PostgreSQL sẽ sử dụng vị trí (location) của bản ghi trong bộ nhớ.
Nếu thêm một bản ghi mới có ID là 16 vào B+ tree, cấu trúc sẽ thay đổi như sau:
Có thể thấy mỗi khi chúng ta thực hiện các thao tác như chèn, cập nhật hoặc xóa, hệ thống sẽ thực hiện một loạt các hoạt động như truy xuất các trang chỉ mục có liên quan, sau đó tiến hành tái cấu trúc cây B+ để chứa bản ghi mới. Sau khi quá trình tái cấu trúc hoàn tất, công cụ sẽ lưu các trang đã cập nhật các nút lá bằng cách thêm thông tin về ID hoặc vị trí của bản ghi mới đảm bảo rằng cây B+ vẫn ở trạng thái được tối ưu hóa. Ngoài ra, không giống như clustered-index, mỗi bảng có thể có nhiều non-clustered index.
Non-Clustered Index phù hợp cho các cột không cần sắp xếp dữ liệu vật lý, nhưng được truy vấn thường xuyên. Ví dụ, trong một bảng người dùng, nếu bạn cần truy vấn dữ liệu thường xuyên dựa trên địa chỉ email, thì sử dụng Non-Clustered Index cho cột email sẽ giúp tăng tốc độ truy vấn.
Unique index
Là loại index đảm bảo không có hai bản ghi nào trong bảng có cùng giá trị trong các cột được lập chỉ mục. Unique Index thường được sử dụng trong các trường hợp cần đảm bảo rằng không có hai bản ghi nào có giá trị trùng lặp ở một cột hoặc nhiều cột, giúp bảo toàn tính toàn vẹn của dữ liệu.
Ví dụ, khi thiết lập một hệ thống đăng ký tài khoản, bạn có thể dùng Unique Index trên cột email để đảm bảo rằng không có hai người dùng nào sử dụng cùng một email.
Full-text index
Được sử dụng để tối ưu hóa các truy vấn tìm kiếm văn bản lớn, hỗ trợ các kiểu tìm kiếm phức tạp như tìm kiếm theo từ khóa, cụm từ hoặc độ tương đồng. Full-text index giúp tìm kiếm từ khóa trong các văn bản dài hiệu quả hơn so với việc sử dụng các loại index khác.
Full-text Index thường phù hợp cho các bảng lưu trữ dữ liệu văn bản dài, như trong hệ thống quản lý nội dung hoặc blog. Khi người dùng muốn tìm kiếm các bài viết chứa một số từ khóa nhất định, Full-text Index sẽ giúp tăng tốc độ tìm kiếm các chuỗi văn bản dài.
Tuy nhiên, Full-text Index không có sẵn ở tất cả hệ quản trị cơ sở dữ liệu, chúng thường được sử dụng trong MySQL hay SQL Server.
Composite index
Là loại index được tạo trên nhiều cột thay vì chỉ một cột đơn lẻ. Nó được sử dụng khi truy vấn thường tìm kiếm trên nhiều cột, giúp tăng hiệu suất khi cần so sánh nhiều trường.
Composite Index thường được sử dụng trong các trường hợp khi truy vấn của bạn dựa trên nhiều cột, mà trong đó, thứ tự các cột có thể ảnh hưởng đến hiệu quả truy vấn. Ví dụ, trong một bảng orders, nếu bạn thường tìm kiếm dựa trên cả customer_id và order_date, thì Composite Index trên hai cột này sẽ giúp cải thiện hiệu suất truy vấn.
Phân loại index trong database theo cấu trúc
Có nhiều loại cấu trúc dữ liệu khác nhau được sử dụng để xây dựng chỉ mục (indexes) trong cơ sở dữ liệu, một số loại phổ biến gồm:
B+ tree index
Là một trong những cấu trúc chỉ mục phổ biến nhất với đặc điểm tự cân bằng với các nút lá chứa con trỏ đến dữ liệu thực tế. Đặc điểm của nó là mỗi nút có thể chứa nhiều khóa và con trỏ đến các nút con, giúp tối ưu hóa cho các truy vấn phạm vi (range queries). Cấu trúc này cho phép tìm kiếm, thêm và xóa dữ liệu một cách hiệu quả, phù hợp với hầu hết các hệ quản trị cơ sở dữ liệu.
Hash index
Là loại chỉ mục sử dụng hàm băm (hash function) để ánh xạ các khóa đến vị trí lưu trữ cụ thể trong chỉ mục. Hash index hoạt động rất nhanh với các truy vấn tìm kiếm khớp chính xác (exact-match queries) (=), nhưng không phù hợp cho các truy vấn phạm vi (>, <, BETWEEN). Chỉ mục này thường được sử dụng trong các cơ sở dữ liệu dựa trên bộ nhớ hoặc làm chỉ mục phụ.
Bitmap index
Bitmap indexes thường được sử dụng cho các cột có độ phân biệt thấp (low-cardinality), nghĩa là các cột chỉ có một số lượng nhỏ giá trị duy nhất. Loại chỉ mục này rất hiệu quả trong các truy vấn phức tạp và khối lượng công việc thiên về đọc, nhưng lại kém hiệu quả cho các thao tác ghi dữ liệu thường xuyên.
Sparse Index
Sparse Index lưu trữ thông tin chỉ về một tập hợp con của các dòng dữ liệu trong bảng, thay vì lưu trữ toàn bộ bảng. Điều này giúp tiết kiệm không gian và tối ưu hóa hiệu suất truy vấn trong các trường hợp không cần index toàn bộ dữ liệu.
Ngoài các loại chỉ mục trên, còn có nhiều loại khác như LSM Tree, GiST, Gin, R-Tree, SSTable,… phục vụ cho các trường hợp khác nhau.
Phân loại index trong database theo phương thức quản lý
Phân loại này dựa trên cách mà index được quản lý trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu.
Primary Index
Là chỉ mục được tạo trên cột khóa chính (primary key) của bảng. Primary index giúp đảm bảo tính duy nhất của mỗi bản ghi trong bảng và tăng tốc độ tìm kiếm theo cột khóa chính.
Primary Index thường là clustered index, các bản ghi trong bảng được sắp xếp vật lý dựa trên giá trị của các cột khóa chính. Ví dụ ta có một bảng employees, Primary Index được sử dụng trên cột employee_id giúp đảm bảo rằng mỗi bản ghi là duy nhất và tăng tốc độ truy vấn tìm kiếm theo employee_id.
Secondary Index
Là chỉ mục được tạo trên các cột không phải khóa chính để tăng tốc độ tìm kiếm trên các cột khác ngoài khóa chính. Secondary index rất hữu ích khi cần tối ưu hóa truy vấn trên nhiều cột không phải là khóa chính.
Secondary Index hay được sử dụng cho các cột không phải là khóa chính nhưng thường được truy vấn. Ví dụ, trong bảng customers, nếu các truy vấn thường được thực hiện dựa trên phone_number (mà không phải là khóa chính), thì sử dụng Secondary Index trên cột này sẽ cải thiện hiệu suất truy vấn.
Một số thao tác với index trong database
Tạo index
Để tạo index trong database, bạn có thể sử dụng lệnh CREATE INDEX. Việc tạo index sẽ giúp cải thiện hiệu suất truy vấn, đặc biệt là khi bảng chứa nhiều dữ liệu và cần truy vấn thường xuyên trên các cột cụ thể.
Cú pháp:
CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);
Ví dụ để tạo một Non-Clustered Index trên cột Name của bảng Students để tăng tốc độ tìm kiếm sinh viên theo tên ta dùng cú pháp sau:
CREATE INDEX idx_students_name ON Students (Name);
Đôi khi, bạn cần tạo một index trên nhiều cột cùng lúc để tối ưu cho các truy vấn kết hợp nhiều điều kiện và index này gọi là composite index.
Ví dụ để tạo một Composite Index trên cả hai cột Name và Age ta sử dụng cú pháp sau:
CREATE INDEX idx_students_name_age ON Students (Name, Age);
Tạo unique index
Nếu bạn muốn đảm bảo rằng các giá trị trong một cột là duy nhất (như số định danh hoặc email), bạn có thể dùng Unique Index. Unique index đảm bảo không có hai bản ghi nào có cùng giá trị trong cột được index.
Cú pháp:
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);
Ví dụ để tạo Unique Index trên cột Email của bảng Students ta sử dụng cú pháp sau:
CREATE UNIQUE INDEX idx_students_email_unique ON Students (Email);
Xóa index
Khi không còn cần thiết sử dụng index hoặc nếu index làm giảm hiệu suất ghi (INSERT, UPDATE, DELETE), bạn có thể xóa index bằng cách sử dụng lệnh DROP INDEX.
Cú pháp:
DROP INDEX index_name ON table_name;
Ví dụ để xóa Non-Clustered Index trên cột Name và từ đó cơ sở dữ liệu sẽ không còn sử dụng index này khi thực hiện truy vấn nữa, ta dùng cú pháp sau:
DROP INDEX idx_students_name;
Kiểm tra index hiện có
Để xem các index hiện có trong một bảng, bạn có thể truy vấn hệ thống thông tin của cơ sở dữ liệu. Ví dụ, trong MySQL, bạn có thể sử dụng câu lệnh sau để kiểm tra các index trên bảng Students:
SHOW INDEX FROM Students;
Xem index được áp dụng trong một câu truy vấn
Để kiểm tra chỉ mục nào được áp dụng trong một câu truy vấn và xem cách cơ sở dữ liệu tối ưu hóa truy vấn, ta có thể sử dụng EXPLAIN. Câu lệnh này sẽ hiển thị thông tin về kế hoạch thực hiện truy vấn, bao gồm chỉ mục được sử dụng, số lượng bản ghi được quét và nhiều thông tin khác.
Cú pháp:
EXPLAIN <câu truy vấn>
Ví dụ để kiểm tra xem liệu chỉ mục idx_students_name có được áp dụng khi tìm kiếm sinh viên theo tên trong bảng Students hay không, bạn có thể dùng lệnh sau:
EXPLAIN SELECT * FROM Students WHERE Name = 'John';
Tạo index với điều kiện lọc (Filtered Index)
Trong một số hệ quản trị như SQL Server, khi bạn chỉ muốn tạo chỉ mục trên những bản ghi thỏa mãn một điều kiện cụ thể, bạn có thể sử dụng Filtered Index. Index này giúp giảm kích thước index và cải thiện hiệu suất cho các truy vấn chỉ liên quan đến tập hợp con của dữ liệu.
Ví dụ để tạo chỉ mục cho những sinh viên trên 18 tuổi trong bảng Students, ta có cú pháp như sau:
CREATE INDEX idx_students_age_filtered ON Students (Age) WHERE Age > 18;
Sử dụng index để sắp xếp
Index sắp xếp là loại chỉ mục được tạo ra để tối ưu hóa việc sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần. Khi bạn thường xuyên thực hiện các truy vấn yêu cầu sắp xếp dữ liệu (sử dụng mệnh đề ORDER BY), việc sử dụng index sắp xếp sẽ giúp tăng tốc độ truy vấn đáng kể.
Trong các phiên bản MySQL trước 8.0, việc quét một chỉ mục theo thứ tự ngược có thể tốn rất nhiều tài nguyên và làm giảm hiệu suất do MySQL cần thực hiện sắp xếp lại dữ liệu theo cách thủ công. Tuy nhiên, kể từ phiên bản MySQL 8.0, người dùng có thể tạo chỉ mục giảm dần (descending indexes), giúp việc quét chỉ mục theo thứ tự ngược trở nên hiệu quả hơn mà không làm giảm hiệu suất truy vấn.
Ta có thể tạo index sắp xếp trong quá trình tạo bảng với cú pháp:
CREATE TABLE table_name ( column_name1 datatype, column_name2 datatype, INDEX index_name1 (column_name1 ASC, column_name2 DESC), INDEX index_name2 (column_name1 DESC, column_name2 ASC) );
Ví dụ để tạo bảng Students với chỉ mục giảm dần trên cột Name và kết hợp với cột Age theo thứ tự tăng dần, ta sử dụng cú pháp sau:
CREATE TABLE Students ( ID INT, Name VARCHAR(100), Age INT, INDEX idx_name_age (Name DESC, Age ASC) );
Hoặc bạn có thể tạo index cho bảng đã tồn tại với cú pháp:
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name1 ASC, column_name2 DESC);
Ví dụ giả sử bảng Students đã tồn tại, và bạn muốn tạo một chỉ mục giảm dần trên cột Name để tối ưu hóa các truy vấn sắp xếp theo tên sinh viên giảm dần, bạn có thể sử dụng cú pháp sau:
CREATE INDEX idx_students_name_desc ON Students (Name DESC);
Sau khi đã tạo index idx_students_name_desc, ta có thể sử dụng câu truy vấn sau để gọi index này và sắp xếp kết quả theo thứ tự giảm dần của cột Name
SELECT * FROM Students ORDER BY Name DESC;
Một số quy tắc chọn index index trong database phù hợp
Truy xuất dựa trên một trường duy nhất
Khi truy vấn thường xuyên dựa trên một trường cụ thể, việc tạo index trên cột đó sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất truy vấn vì cơ sở dữ liệu chỉ cần tra cứu dựa trên chỉ mục của một cột. Ví dụ, nếu bạn thường xuyên tìm kiếm sinh viên dựa trên ID, việc tạo index trên cột ID sẽ tăng tốc độ truy vấn.
Truy xuất dựa trên nhiều trường với toán tử AND
Nếu truy vấn của bạn dựa trên nhiều cột và sử dụng toán tử AND, bạn có thể tạo một index kết hợp (concatenated index) trên các cột này để cải thiện hiệu suất. Cơ sở dữ liệu sẽ sử dụng index để tìm dữ liệu phù hợp với cả hai điều kiện.
Ví dụ để lấy thông tin của các sinh viên có độ tuổi 20 và đến từ Hà Nội thì việc tạo một index kết hợp trên cả cột Age và City sẽ giúp việc tìm thông tin nhanh chóng hơn.
SELECT * FROM Students WHERE Age = 20 AND City = 'Hanoi';
Lưu ý là thứ tự các cột trong chỉ mục kết hợp rất quan trọng. Nếu thứ tự các cột trong chỉ mục không khớp với cách chúng được sử dụng trong câu truy vấn, chỉ mục có thể không được tận dụng hiệu quả hoặc thậm chí không được sử dụng. Ví dụ, trong chỉ mục kết hợp (Age, City), chỉ mục sẽ hoạt động tốt khi truy vấn sử dụng cả hai cột hoặc bắt đầu với cột đầu tiên Age.
Tuy nhiên, nếu bạn chỉ truy vấn theo City mà không có Age, chỉ mục này có thể sẽ không được sử dụng hiệu quả.
Truy xuất với toán tử OR
Khi sử dụng toán tử OR, việc tạo index thường KHÔNG mang lại hiệu suất cao vì cơ sở dữ liệu phải kiểm tra nhiều điều kiện độc lập. Trong trường hợp này, việc tạo index không mang lại nhiều lợi ích.
Truy xuất kết hợp AND và OR
Khi điều kiện truy vấn chứa cả AND và OR, bạn có thể sử dụng index nếu các điều kiện OR được nhóm lại. Cơ sở dữ liệu sẽ sử dụng index cho điều kiện AND để truy xuất dữ liệu hiệu quả hơn.
Tạo quá nhiều chỉ mục trên một bảng
Tạo quá nhiều chỉ mục trên một bảng có thể làm tăng thời gian thực hiện các thao tác ghi (INSERT, UPDATE, DELETE), vì mỗi lần dữ liệu thay đổi, index cũng phải được cập nhật. Điều này có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống khi thực hiện các thao tác ghi.
Đặt chỉ mục trên các cột có ít giá trị riêng lẻ
Nếu bạn tạo chỉ mục trên các cột có ít giá trị riêng lẻ (như cột Giới tính chỉ có giá trị “Nam” hoặc “Nữ”), thì chỉ mục này sẽ không mang lại lợi ích đáng kể. Điều này là do cơ sở dữ liệu phải duyệt qua nhiều bản ghi có cùng giá trị, không chỉ làm giảm lợi ích của chỉ mục mà còn tiêu tốn tài nguyên để duy trì chỉ mục đó.
Lập chỉ mục trên các cột không được sử dụng trong truy vấn
Nếu cột không được sử dụng thường xuyên trong các truy vấn, việc lập chỉ mục trên cột đó là không cần thiết và có thể làm tăng tài nguyên quản lý mà không cải thiện hiệu suất truy vấn. Hãy chỉ tạo index trên các cột mà bạn thực sự thường xuyên sử dụng trong các câu truy vấn.
Lập chỉ mục trên các cột thường xuyên bị thay đổi
Đặt chỉ mục trên các cột mà giá trị thường xuyên thay đổi (như cột updated_at hay cột về trạng thái,…) có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống. Mỗi lần giá trị của cột thay đổi, cơ sở dữ liệu sẽ phải cập nhật chỉ mục, làm tăng chi phí cập nhật và giảm hiệu suất.
Sử dụng phép tính toán trên cột có chỉ mục
Khi sử dụng phép tính toán trên cột có chỉ mục trong truy vấn, cơ sở dữ liệu sẽ không thể sử dụng chỉ mục, dẫn đến không cải thiện hiệu suất truy vấn. Ví dụ, nếu bạn có chỉ mục trên cột Name, nhưng truy vấn như sau:
SELECT * FROM Students WHERE Name LIKE '%nguyen%';
Trong trường hợp này, chỉ mục không thể hỗ trợ quá trình tìm kiếm này vì việc tìm kiếm không khớp chính xác ở đầu chuỗi. Chỉ mục thường chỉ hoạt động hiệu quả khi bạn tìm kiếm từ đầu chuỗi. Và điều này khiến truy vấn mất nhiều thời gian hơn vì cơ sở dữ liệu phải quét toàn bộ bảng thay vì sử dụng chỉ mục để tìm kiếm nhanh hơn.
Ưu điểm của index trong database
- Cải thiện hiệu suất truy vấn: Index giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Bằng cách tạo chỉ mục trên một cột, cơ sở dữ liệu có thể nhanh chóng tìm kiếm các hàng có giá trị cụ thể mà không cần quét toàn bộ bảng.
- Tối ưu hóa sắp xếp dữ liệu: Index giúp giảm bớt thời gian sắp xếp dữ liệu bằng cách chỉ sắp xếp các hàng liên quan, thay vì toàn bộ bảng.
- Hiệu suất ổn định: Index giúp duy trì hiệu suất nhất quán khi kích thước bảng tăng lên. Các truy vấn sẽ không bị giảm tốc độ ngay cả khi số lượng hàng tăng.
- Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu: Index có thể đảm bảo rằng các giá trị được nhập vào các cột là duy nhất (ví dụ: Unique Index), ngăn chặn việc lưu trữ dữ liệu trùng lặp.
- Giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên: Nhờ việc tăng tốc độ truy vấn, các truy vấn sẽ hoàn thành nhanh hơn, đồng nghĩa với việc giảm tải cho hệ thống. Khi thời gian truy vấn giảm, hệ thống sẽ ít phải sử dụng CPU, bộ nhớ và các tài nguyên khác, giúp cải thiện hiệu suất tổng thể của cơ sở dữ liệu.
Nhược điểm của index trong database
- Tốn thêm không gian lưu trữ: Index yêu cầu thêm không gian để lưu trữ cấu trúc dữ liệu index, làm tăng tổng kích thước của cơ sở dữ liệu.
- Tăng chi phí bảo trì cơ sở dữ liệu: Mỗi khi dữ liệu trong bảng được thêm, xóa hoặc cập nhật, index cũng cần được cập nhật, điều này làm tăng chi phí bảo trì.
- Giảm hiệu suất chèn và cập nhật: Việc thêm mới hoặc cập nhật dữ liệu có thể chậm hơn vì cơ sở dữ liệu phải cập nhật cấu trúc index.
- Khó lựa chọn index phù hợp: Quyết định chọn index nào là tối ưu có thể khó khăn và yêu cầu phân tích chi tiết về dữ liệu và các mẫu truy vấn.
Tổng kết index trong database
Index trong cơ sở dữ liệu là một công cụ quan trọng giúp tối ưu hóa hiệu suất truy vấn, cải thiện tốc độ truy xuất dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán của hệ thống ngay cả khi dữ liệu tăng lên. Tuy nhiên, việc sử dụng index cũng đi kèm với những thách thức như tăng không gian lưu trữ và chi phí bảo trì.
Để tối ưu hóa cơ sở dữ liệu, cần hiểu rõ các loại index, cách sử dụng chúng và áp dụng các chiến lược phù hợp cho từng loại dữ liệu và yêu cầu truy vấn. Khi được sử dụng đúng cách, index có thể mang lại lợi ích lớn trong việc đảm bảo hệ thống cơ sở dữ liệu hoạt động hiệu quả và bền vững.
Đọc thêm: Transaction trong database: Các thao tác cơ bản với transaction