Index 在資料庫的領域裡算是很基本且極為重要的項目,因為它幫助我們可以在龐大的資料裡快速地找到資料.這一篇文章就來說明 Index 運作的原理.
Index 也是一種典型的用空間換取時間的做法.這感覺就像是書籍裡最後面會有一些專有名詞在那一個頁數中可以找到,透過書籍的 Index,你可以很快找到你要找的專有名詞.同樣的,在資料庫裡也是類似像這樣的做法.資料庫引擎可以將你感興趣的資料製做成 Index,如此一來,資料庫引擎只要在 Index 上尋找目標,就可以很快速地得知該筆資料的位置是在資料庫檔案裡的什麼地方.這些就是 Index 概念.舉個例子,在資料庫裡有一個學生資料的表格,表格的 primary key 是學生證號碼,其他的欄位有名字,班級,地址,電話,性別等等.誠如以前的文章曾提過,這個表格有 primary key,所以基本上來說資料庫引擎就會以 primary key 的排序順序做為資料在 page 上儲存的順序.因此,當我們用學生證號碼做為尋找資料的依據時,資料庫引擎就會在 page 上依序地找出我們要的學生證號碼那筆資料.這是在沒有 Index 的情況下.如果你腦筋動的快,你會發現既然學生的資料已經是用學生證號碼排序好了,當我們要用學生證號碼來尋找時,何不用 binary search 呢 ? 沒錯,若你能這樣想,恭喜你已經漸漸習慣了用電腦科學來想事情了.但在這裡,binary search 真正能派上用場嗎 ? 那就要看資料是用何種方式儲存在 page 裡了.如果是用 directory based 的方式,還可行,但若是其他的儲存方式,那基本上不太實用.所以,為了不受儲存方式的干擾,我們可以用更多的空間來儲存成一個方便資料庫引擎搜找的資料結構,同時也享受快速尋找的好處.於是,有什麼資料結構適合呢 ? 答案就是 Tree.
如果我們把學生證號碼做成 Tree,如下的範例圖:
圖中數字為學生證號碼.資料庫引擎會依據學生證號碼的資料做成 Tree,也就是圖片上 Index tree 的部份,然後在 Index Tree 的末端節點上會放入該筆資料位置的 pointer.因此,只要 Index 一建立好之後,資料庫引擎就可以在 Tree 上遊走尋找想要的資料,若找到目標時,也可以馬上切換到該筆資料的位置.這就是為什麼透過 Index 的使用可以讓資料庫引擎快速找到資料的原因.
如果現在的情況改成要用學生的名字來做為搜尋目標,那麼上圖的 Index 就幫不上忙了,因為那個 Index 是以學生證號碼來建立 Tree.所以若我們希望用學生名字來搜尋時也能像之前的效果一樣,則資料庫引擎就必須以學生名字再來建立另外一個 Tree.所以,Index 的建立就必須是有意義的,如果隨便建立一些資料庫引擎用不到的 Index,那只是增加了資料庫引擎對資料維護上的成本而且也浪費更多硬碟空間.
這篇文章先為基本的 Index 概念先開個頭,之後的文章會再來介紹更多有關 Index 的故事.
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