Индексирование: скорее искусство, чем наука
Невозможно писать эффективные запросы, ничего не зная про индексы таблиц. Без хороших индексов даже самые простенькие запросы могут ужасающим образом замедлить работу системы. Единственный способ защиты от этого, - знать строение данных и рассматривать индексы в качестве неотъемлемой части ваших запросов.
Те индексы, которые прекрасно работали во время проектирования и тестирования, могут оказаться практически неприемлемыми на этапе промышленной эксплуатации системы. Это часто вызвано тем, что представление разработчиков о структуре данных имеет мало общего с реальностью. Автор данной статьи видел системы, которые замечательно работали у одних клиентов, и показывали совершенно неудовлетворительные результаты у других. Это было связано с тем, что способ кластеризации данных в таблице не позволял оптимизатору запросов должным образом применять индексы. Если вам поступают жалобы на производительность вашей системы, то имейте в виду эту ситуацию и не полагайтесь на то, что одни и те же индексы подойдут всем вашим клиентам.
А теперь очертим основы концепции правильного выбора типа индексов и столбцов, по которым они должны строиться. Прежде всего, поскольку для каждой таблицы можно создать только один кластеризованный индекс, его надо строить так, чтобы удовлетворить максимально возможное число запросов. Кластеризованные индексы более всего полезны для запросов, использующих условия на диапазон значений. Это обусловлено тем, что уровень листьев такого индекса содержит данные, отсортированные в порядке значений индекса. Наибольший выигрыш от применения кластеризованного индекса получается в тех случаях, когда оборот WHERE запроса содержит операторы >, < или BETWEEN .... AND, а также оборот GROUP BY, в которых столбцы перечислены в том же порядке, что и в индексе. Хотя это может и не помочь в поиске строк, но кластеризованный индекс способен улучшить производительность системы при обработке оборотов ORDER BY, если и в индексе и в обороте ORDER BY использованы одни и те же столбцы, причем в совпадающем порядке.
Поскольку промежуточный уровень кластеризованного индекса крайне мал, он прекрасно работает при поиске уникальных значений. Однако некластеризованные индексы лучше работают для "точечных" запросов, которые должны найти небольшое число строк. Обороты WHERE с оператором = являются первыми кандидатами на построение некластеризованных индексов по соответствующим столбцам. Этот тип индекса также очень хорош для функций агрегирования MIN и MAX, потому что легко найти первую и последнюю записи для диапазона значений, если воспользоваться уровнем листьев индекса. Наконец, некластеризованные индексы очень существенно ускоряют выполнение функции COUNT, так как сканирование уровня листьев индекса происходит намного быстрее сканирования таблицы.
