[データベース]インデックスの意味やメリットとデメリットを解説

インデックス (索引)インデックスとは、データベース上のデータを高速に検索するために、予め作成する索引です

インデックスは、更新速度とストレージの容量を犠牲に※、テーブルの検索速度を向上させます。
※データとは別に、インデックスの更新や保存が必要なため

CREATE TABLE test(id INT PRIMARY KEY, str varchar(10), new int, INDEX(str));

SHOW INDEX FROM test;

ALTER TABLE test ADD INDEX インデックス名(new);

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インデックスの種類

ここでは、様々な観点からインデックスの種類を説明します。

DBMS におけるインデックス

DBMS に設定するインデックスの種類は次の２つです。

インデックスの種類	説明
プライマリーインデックス	主キーのインデックス
セカンダリーインデックス	主キー以外のインデックス

通常、主キーを設定すると自動的にプライマリーインデックスが作成されます。

これは、主キーを設定する目的に、レコードを一意に特定することが挙げられるためです。
（主キーは重複や NULL が無いので、必ず１つのレコードが見つかる）

インデックスの密度

インデックスは、密度によって Dense インデックスと Sparse インデックスに分類します。

基本的に全てのレコードにインデックスをつけたいので Dense インデックス利用します。

一方で、ベクトルデータベースなどでは、あまりにもインデックスが大きくなりすぎるので、Sparse インデックスを使ってストレージ容量や計算コストを削減します。

アルゴリズムの種類

インデックスのアルゴリズムには、次のような種類が存在します。

インデックスの種類	利用用途
B-Tree インデックス	DBMS のインデックスと言えば、ほぼこれ
ビットマップインデックス	OR 検索に対して利用可能
ハッシュインデックス	等値検索 (=) が非常に高速
転置インデックス	全文検索のインデックスと言えばこれ

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B-Tree インデックス

ここでは、ほとんどの DBMS のデフォルトで利用する B-Tree インデックスを解説します。

B-Tree インデックスの構造

ID = 1〜7 の B-Tree インデックスの構造は、以下のとおりです。

B-Tree を使って、ID = 3 を検索する場合は以下のとおりです。

よって、インデックスを使用すると、最悪計算量は 3 [= \( O(log_{2} N)\)] です。

インデックスを使用しないと、7 個の ID を全て検索するので、最悪計算時間は 7 [= \( O(N)\)]です。

そのため、インデックスを使用すると、検索が高速になります。

B-Tree インデックスの使い方

インデックスを作った列を、SQL の WHERE や JOIN で指定すれば使えます。

SQL がインデックスを使っているかどうかは、explain で確認できます。

EXPLAIN SELECT * FROM tbl WHERE col_1 = 1;

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+

type が ALL 以外なら、インデックスを使ってます。 (type の意味はこちら)
インデックスに使う列は、key で確認できます。(PRIMARY は主キーの列)

B-Tree インデックスが使えない例

以下の SQL はインデックスが利用できません。

SELECT * FROM tbl WHERE col_1 * 1.1 > 10;

インデックスには col_1 の値が保持されてますが、col_1 * 1.1 という値は無いため NG です。

SELECT * FROM tbl WHERE MOD(col_1, 2) > 0;

NG1 と同じ理由で、インデックスに保持している値が MOD(col_1, 2) では無いためです。

SELECT * FROM tbl WHERE col_1 <> 10;

NOT は B-Tree の右も左もノードを探索する必要があるのでインデックスの意味がないです。

SELECT * FROM tbl WHERE col_1 = 1 OR col_2 = 2;

インデックスの無いカラムが含まれる場合は、インデックスを使いません。

SELECT * FROM tbl WHERE col_1 = 1 OR col_2 = 2;

SELECT * FROM tbl WHERE col_1 LIKE '%a';

インデックスは前方一致で作成します。(本の索引で、a で終わる単語が検索出来ないのと同じ)

SELECT * FROM tbl WHERE col_1 = 1;

文字列カラムと数字との比較では、MySQL はカラム上のインデックスを使用して、値をすばやく検索できません。 str_col がインデックスの付いた文字列カラムである場合は、次のステートメントで検索を実行するときに、そのインデックスを使用できません。
SELECT * FROM tbl_name WHERE str_col=1;
その理由は、'1'、' 1'、'1a' のように、値 1 に変換できるさまざまな文字列があるためです。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/type-conversion.html

※逆に数字カラムと文字列の比較は、インデックスが効いた (MySQL 8.0.37)

インデックスを作成する基準

インデックスを作成する基準	説明
サイズの大きなテーブル	インデックスを探索するオーバーヘッドがあるため。小さなテーブルだと直接テーブルをスキャンした方が速い
主キーに不要	主キーは自動的にインデックスが作成される。そのため、自分で作成する必要なし
WHERE や JOIN に使用する列	インデックスを使わないと意味がない。むしろ、インデックスの作成で更新が遅くなるので悪影響
カーディナリティの高い列 (異なる値が多い列)	カーディナリティが低い (同じ値が多い) と、同じ値を持つ全ての行をスキャンする必要があるため (つまり、行をあまり絞り込めない)