فهرسة قاعدة بيانات SQL هي عملية تصنيف وترتيب سجلات البيانات. يقدّر أي شخص يعمل مع قاعدة بيانات توفير الوقت الذي توفره هذه الميزة عند البحث عن بيانات محددة. في هذه المقالة ، استكشفنا تعريف فهرس قاعدة البيانات SQL وأنواع وأهمية فهرس قاعدة البيانات. استمتع بالرحلة!
ما هو فهرس قاعدة البيانات؟
فهارس قاعدة البيانات هي هياكل بيانات تسهل عمليات البحث عن الجدول بشكل أسرع. ستظل قاعدة البيانات تعمل بدون فهارس ، ولكن قد تستغرق الاستعلامات وقتًا أطول لإرجاع النتائج. يحتوي كل فهرس على مفتاح يتكون من بيانات من عمود واحد أو أكثر في جدوله المقابل. قد تختار قاعدة البيانات استخدام فهرس لتسريع استرجاع السجل عندما يتطلب الاستعلام الوصول إلى جدول به فهرس.
عندما يقوم المستخدم بإدخال استعلام ، يقوم الاستعلام عادة ببحث خطي عبر كل صف ، والتحقق مما إذا كان أي منها يحتوي على المعلومات المطلوبة. يتم تبسيط ذلك باستخدام الفهرس ، مما يعزز الإنتاجية لأنه يقصر الوقت المستغرق لإكمال المهام.
أنواع فهارس قاعدة البيانات
هناك أنواع مختلفة من فهارس قاعدة البيانات. فيما يلي أنواع فهارس قاعدة البيانات:
# 1. الفهرس الأساسي في DBMS
فهرس قاعدة البيانات الأساسي هو ملف ذو مجالين ، ومرتّب ، وثابت الطول. يعمل الحقل الأول كمفتاح أساسي ، ويشير الحقل الثاني إلى كتلة البيانات التي تحتوي على المعلومات المحددة. هناك دائمًا تطابق واحد لواحد بين إدخالات فهرس قاعدة البيانات الأساسية. هناك نوعان مختلفان من الفهرسة الرئيسية المستخدمة في نظم إدارة قواعد البيانات.
- مؤشر كثيف
- مؤشر متفرق
# 2. الفهرس الثانوي في DBMS
المفتاح المرشح في نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) هو حقل له قيمة فريدة لكل إدخال. إنه نوع من الفهرس لا يجمع البيانات في مجموعات. تُستخدم طريقة فهرسة قاعدة البيانات على مستويين لتقليل حجم مستوى التعيين الأولي. لهذا السبب ، يتم اختيار مجموعة كبيرة من الأعداد الصحيحة للمرحلة الأولية ، بينما يظل حجم التعيين نفسه متواضعًا بشكل ثابت.
ماذا تفعل الفهرسة؟
يتم الحصول على جدول غير مصنف في ترتيب يحسن كفاءة البحث عبر الاستعلامات عن طريق الفهرسة. تتطلب الجداول غير المفهرسة بحثًا خطيًا عبر الصفوف لأن الاستعلام لا يمكن أن يعرف ترتيب الصفوف ويحسن نفسه وفقًا لذلك. وهذا يعني أن الاستعلامات ستحتاج إلى تجاوز كل صف للعثور على تلك التي تفي بالمعايير. يمكن أن يستغرق هذا بعض الوقت ، كما يمكنك أن تتوقع.
كيف يعمل فهرس قاعدة البيانات؟
من غير العملي توقع أن يقوم جدول قاعدة البيانات بإعادة تنظيم نفسه كلما تغيرت ظروف الاستعلام لتحسين أداء الاستعلام. في الواقع ، ما يحدث هو أن قاعدة البيانات تبني ملف هيكل البيانات ردا على الفهرس. من المحتمل أن يكون B-Tree هو نوع بنية البيانات المستخدمة. تتمتع B-Tree بالعديد من الفوائد ، ولكن حقيقة إمكانية فرزها بسهولة هي الأهم بالنسبة لاحتياجاتنا. نظرًا لما سبق ذكره ، لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن بنية البيانات المصنفة تعمل على تحسين فعالية بحثنا.
لاحظ أنه عندما ينشئ فهرس قاعدة البيانات بنية لعمود معين ، فإنه يخزن فقط المعلومات حول هذا العمود ؛ لم يتم تضمين أعمدة أخرى.
يمكنك أيضا قراءة:
تلميحات حول إنشاء فهرس قاعدة بيانات
فيما يلي النصائح لإنشاء فهرس قاعدة بيانات:
# 1. الفهرس حسب حجم العمل
يمكن صياغة فهرس قاعدة بيانات فعال استجابة لحجم البيانات التي تتم معالجتها. بدلاً من تأسيس عملية إنشاء الفهرس على عدد الجداول التي لديك (مما قد يجعل الوصول إليها أكثر صعوبة) ، ركز على إنشاء فهرس قاعدة بيانات يسهل البحث عن مصطلحات معينة.
# 2. يجب عليك الاستفادة من المسندات
يعد إنشاء فهرس قاعدة بيانات باستخدام المسندات خيارًا آخر قابل للتطبيق. المسند هو نوع من تعبير الشرط المستخدم لتحديد قيمة الحقيقة للبيان. بالإضافة إلى تبسيط تطوير فهرس قاعدة البيانات ، يساعد هذا المستخدم على اتخاذ خيارات مدروسة حول البيانات التي يجب استردادها.
من أجل العثور على الأدوات والإمدادات اللازمة لمشروع بناء ، قد تستخدم قاعدة البيانات المصممة لهذه الصناعة المسندات في فهرسها. قد يستخدمها الموظف للتحقق مما إذا كانت نفس المواد قد تم توظيفها في مشروع مماثل قبل بضعة أشهر أم لا.
# 3. قم بإنشاء فهرس قاعدة بيانات لعمليات البحث الأكثر شيوعًا
يتم أيضًا إنشاء فهرس مخصص لأكثر استعلامات SQL الخاصة بمؤشر قاعدة البيانات شيوعًا لتحقيق الكفاءة المثلى. قد يشتمل هذا على ملخص لجميع استعلامات SQL الخاصة بفهرس قاعدة البيانات الممكنة وتكرار استخدامها التقديري ، مع إبراز أهمها.
قد يكون هذا مفيدًا عندما يتعين على المدرسة إجراء بحث قياسي في قاعدة البيانات ، مثل معرفة الأطفال الذين تم استدعاءهم في المنزل أكثر أو الذين تغيبوا لفترة طويلة من الوقت بسبب المرض. هذا مفيد في حالة الطوارئ ، لأنه يسهل الاسترداد السريع والسهل لمعلومات الاتصال الخاصة بوالديهم.
# 4. تجنب الحاجة إلى الفرز عن طريق عمل فهرس
يمكن أن يؤدي إنشاء فهرس لا يتطلب الفرز إلى تسريع قدرة الاستعلام على استرداد البيانات المطلوبة. يمكن لمستخدم قاعدة البيانات في كثير من الأحيان فرز السجلات يدويًا باستخدام عبارات "تجميع حسب" و "ترتيب حسب". يمكنك تحسين سرعة قاعدة البيانات من خلال بناء فهرس على الأعمدة المستخدمة من قبل هذين النوعين. نظرًا لعدم ضرورة فرز السجلات ، يمكن تحسين الاستعلامات بشكل أكبر.
# 5. قم بعمل فهارس فريدة من نوعها
غالبًا ما يتم تكليف الموظفين بعمل عدد من الفهارس الفريدة من نوعها عند تطوير قاعدة بيانات فعالة. هذا أمر بالغ الأهمية لأنه يمنع تلف البيانات عن طريق القضاء على إمكانية التكرارات داخل أعمدة الجدول. يتم استخدام القيود ، أو القواعد التي يُتوقع دائمًا اتباعها في البيانات الموجودة في الجدول ، بواسطة الغالبية العظمى من أنظمة قواعد البيانات لإنشاء فهارس فريدة. يتم استخدام مفتاح أساسي أيضًا لتسهيل تحديد البيانات داخل الجدول.
# 6. ضع في اعتبارك المفاتيح الخارجية
يمكن للموظف تحسين أداء قاعدة البيانات عن طريق إنشاء فهارس تتعلق بكل مفتاح خارجي تستخدمه قاعدة البيانات. المفاتيح الخارجية هي مجموعة من الأعمدة في قاعدة بيانات واحدة توفر الوصول إلى الجداول في قاعدة بيانات أخرى. هذه الفهارس غير مطلوبة في معظم أنظمة قواعد البيانات ولكن يمكنها زيادة الإنتاجية على أي حال. قد لا تحتوي قاعدة البيانات على جميع المعلومات التي يحتاجها الموظف ، ولكن هذا المفتاح قد يقودهم إلى النتيجة الصحيحة في قاعدة بيانات أخرى.
# 7. إدراج الأعمدة حصريًا لاستخدام فهرس قاعدة البيانات
قد يجد الموظف أنه من المفيد إضافة العديد من أعمدة فهرس قاعدة البيانات فقط إلى قاعدة البيانات الخاصة بهم في ظل ظروف معينة. يمكن للعامل الآن استرداد معلومات الفهرس فقط بسرعة. هذا بحيث أن أي استعلامات أدخلها المستخدم ستضطر فقط إلى البحث داخل أعمدة الفهرس المضافة حديثًا. هذا يسرع عملية توفير البيانات المحددة التي يحتاجها الموظف. ولكن تجدر الإشارة إلى أنه يجب على العامل الآن التحقق من الاستعلامات الأخرى لمعرفة ما إذا كانت الأعمدة الجديدة ستؤثر على قدرته على أداء وظائفه.
# 8. تجنب وضع حد لعدد الفهارس
يوصى بعدم تقييد عدد الفهارس في قاعدة البيانات عند إنشائها. لتحسين قاعدة البيانات بشكل صحيح ، من الأفضل أن يكون لديك أكبر عدد ممكن من الفهارس لأن كل فهرس يعمل كمحسِّن يعمل على تسريع عملية استرداد البيانات. من الجدير بالذكر أن هذا ليس مفيدًا فقط للشخص المعني ؛ في معظم أماكن العمل ، تتم مشاركة قواعد البيانات والمعلومات التي تحتوي عليها مع الموظفين. هذا يعني أن لديها القدرة على تعزيز الإنتاج عبر المنظمة.
# 9. تحقق لمعرفة ما إذا كان هناك العديد من الآثار المترتبة على تعديل البيانات
لتوفير الوقت ، يمكن للعامل أن يفضل تخطي إدخال البيانات يدويًا. يمكنهم تحقيق ذلك من خلال التفكير في نتائج أي تغييرات يتم إجراؤها على البيانات. توجد بعض الخيارات لإنجاز هذا. قد ينظر الموظف ، على سبيل المثال ، إلى فهارس الجدول. هناك احتمال معقول بأن إضافة فهرس قاعدة بيانات آخر لن يؤثر بشكل كبير على الأداء إذا كان هناك بالفعل فهارس أكثر من الأعمدة. يمكن للموظف أيضًا التحقق من وقت تنفيذ الاستعلام عن طريق تشغيله مقابل الجدول. تعتمد قيمة إنشاء فهرس قاعدة بيانات على المدة التي يستغرقها تنفيذ الاستعلام.
إذا احتاج العامل إلى إضافة البيانات أو إزالتها لإنشاء الفهارس الخاصة به ، فيمكنه القيام بذلك بعد مراعاة التأثير على بقية قاعدة البيانات. سيكون من الحماقة ، على سبيل المثال ، التخلص من أرقام الهواتف التي تربط الشركة بموظف معين إذا كانت قاعدة البيانات مليئة بتفاصيل الاتصال للبائعين.
كيف يعمل فهرس قاعدة البيانات داخليًا
فهرس قاعدة البيانات SQL منظم داخليًا مثل الأشجار. تُصوَّر فهارس قاعدة البيانات بيانياً على شكل أشجار ، مع تسجيلات فردية للأوراق. تشكل العقد المتعددة المتصلة بواسطة المؤشرات بنية شجرة فهرس قاعدة البيانات.
عند تشغيل الأمر CREATE INDEX ، يتم إنشاء شجرة فهرس. خوارزمية في برنامج قاعدة البيانات مسؤولة عن إنشاء شجرة الفهرس. يبدأ إجراء إنشاء الفهرس بخطوة لفرز السجلات حسب مفتاح الفهرس. بمجرد إنشاء جميع العقد في فهرس الشجرة ، يتم إنشاء الهيكل فوقها. عند وجود العديد من السجلات في قاعدة بيانات ، قد يستغرق إنشاء شجرة فهرس وقتًا طويلاً.
من أجل العثور على صف معين في الجدول ، يجب أن نبدأ بحث الفهرس الخاص بنا في العقدة الطرفية. عند كل مفترق طرق ، يجب تحديد المسار الذي يجب اتخاذه. وهذا يستلزم إجراء تحليل متعمق لمعايير البحث والقيم التي تقع داخل كل مفترق. خذ حالة البحث عن الرقم 12 في شجرة ذات تشعبين كتوضيح أساسي للغاية. الأرقام من 0 إلى 10 موجودة في الفرع X ، بينما تقع الأرقام من 11 إلى 20 في الفرع Y. نظرًا لأن الرقم 12 أعلى من 11 ، يجب أن تبحث هناك.
تعتبر شجرة B مثالاً على شجرة فهرس متخصصة. الأشجار المتوازنة ، أو الأشجار B ، لها نفس عدد العقد من الجذر إلى كل عقدة ورقية.
كيف يعمل فهرس قاعدة البيانات تحت الغطاء
الفهرس هو مجرد بنية بيانات توفر وصولاً سهلاً إلى المعلومات ذات الصلة عن طريق تخزين المراجع إلى العناصر الفردية. في حالة عدم وجود فهرس ، غالبًا ما يتم الاحتفاظ بصفوف البيانات في قاعدة البيانات في "كومة" غير منظمة. يحتوي كل من Microsoft SQL Server وقاعدة بيانات Azure SQL على مفتاح تبديل يمكنك استخدامه لتمكين هذه الميزة أو تعطيلها.
في الواقع ، نادرًا ما يتم الاحتفاظ بالبيانات في حالة غير منظمة تمامًا. يتم استخدام المفاتيح الأساسية ، التي يمكن أن تكون في MySQL مثل الفهارس ، عادةً بدلاً من ذلك ؛ قد تأخذ شكل عدد صحيح يتزايد تلقائيًا. الكفاءة "الثنائية" للفرز (بقيم فريدة) مقصورة على استعلام يقوم بتصفية العمود المرتب ، على الرغم من ذلك ، لأنه يمكن استخدام عمود واحد فقط لفرز البيانات. يمكن البحث في جدول يحتوي على فهرس بكفاءة باستخدام البحث الثنائي حيث يمكن فرزه حسب العديد من الأعمدة.
عندما تقوم بفهرسة عمود ، فإنك تقوم بالفعل بإنشاء جدول جديد به عمودين: العمود الذي قمت بفهرسته ، ومؤشر لموقع العنصر الذي تبحث عنه. سيكون الفهرس بنفس طول الجدول الأصلي ، لكن اتساعه سيكون أصغر بكثير ، مما يتطلب عددًا أقل من كتل الأقراص لتخزينها واجتيازها. في MySQL ، تميل المؤشرات إلى أن يكون حجمها أقل من 5 بايت. للراغبين في الغوص بشكل أعمق ، تشرح مشاركة Stack Overflow "الأسطورية" المشار إليها أعلاه العمليات الحسابية وراء العدد اللازم من الكتل للتخزين.
ما لم تكن قد قمت بإنشائها من البداية ، فمن المحتمل أن تحتوي قاعدة البيانات الحالية على العديد من الفهارس.
أهمية فهرس قاعدة البيانات
لا يمكن إهمال أهمية فهرس قاعدة البيانات أبدًا ، ولكنها تتكبد تكاليف في شكل عمليات كتابة إضافية والحاجة إلى مساحة تخزين إضافية للحفاظ على النسخة المكررة من البيانات محدثة. أهمية أخرى لفهرس قاعدة البيانات هي أنها تتطلب صيانة منتظمة لضمان الأداء الأمثل. ومع ذلك ، فإن فوائد استخدام المؤشرات تفوق كثيرًا الإزعاج البسيط في صيانتها. تحتاج الفهارس إلى صيانة دورية لكي تعمل بشكل صحيح. تندرج عمليات إعادة بناء الفهرس وعمليات إعادة التنظيم والتحقق من التجزئة ضمن هذه الفئة من المهام.
تكلفة وجود الفهارس
مثل معظم الأشياء الأخرى في الحياة ، فإن المؤشرات تكلف المال. يجب تجديد جميع الفهارس الموجودة في الجدول إذا تم تغيير أي من الصفوف في هذا الجدول (من خلال INSERT أو UPDATE أو DELETE). تكلف هذه التعديلات وقتًا ، وفي حالة وجود فهارس متعددة في قاعدة بيانات ، قد يتأثر أداء العملية التي تقوم بتحرير الجداول على نطاق واسع.
يجب أن نزن الفوائد مقابل تكاليف إنشاء مؤشر قبل المتابعة. هل يمكننا توقع ارتفاع ملحوظ في الكفاءة؟ هل هذا جدول إحصائي أم تم التلاعب به على نطاق واسع؟ هل يمكننا التعايش مع انخفاض في الأداء بينما نقوم بتعديل الطاولة؟ ستخبرنا نتائج هذا الفحص ما إذا كان يجب عمل الفهرس أم لا. حتى أن بعض قواعد البيانات لديها القدرة على إنشاء الفهارس وإزالتها تلقائيًا حسب الحاجة.
أشياء لا ينبغي نسيانها حول فهرس قاعدة البيانات
فيما يلي أشياء لا يجب نسيانها بشأن فهرس قاعدة البيانات:
- تتضمن الفهرسة إضافة بنية بيانات مع أعمدة معايير البحث ومؤشر.
- المؤشر هو موقع قرص الذاكرة للصف الذي يحتوي على البيانات المتبقية.
- يؤدي فرز بنية بيانات الفهرس إلى تحسين أداء الاستعلام.
- يحدد الاستعلام موقع الصف المطلوب في الفهرس ؛ بمجرد تحديد موقعه ، يوفر الفهرس مرجعًا لبقية البيانات.
- باستخدام الفهرس ، يحتاج الاستعلام فقط إلى النظر إلى أربعة صفوف بدلاً من سبعة عشر.
ما هو فهرس الدمى؟
الفهرس هو قيمة عددية تستخدم كمقياس. إنه مصطلح يستخدم لوصف التحليل الكمي لحركة سوق الأوراق المالية. مؤشرات سوق الأوراق المالية ومؤشرات سوق السندات في الأسواق المالية تتكون كل منها من محفظة وهمية من الأوراق المالية تهدف إلى تمثيل السوق بأكمله أو مجموعة فرعية منه.
ما هو الغرض من الفهرسة؟
الفهرسة هي أداة إحصائية لمراقبة المؤشرات الاقتصادية مثل التضخم والبطالة ونمو الناتج المحلي الإجمالي والإنتاجية وعوائد سوق الأوراق المالية.
افكار اخيرة
يعتبر الفهرس أكثر فاعلية بكثير من جعل الموظفين يعيدون ترتيب قاعدة البيانات باستمرار استجابةً للاستفسارات الجديدة. من ناحية أخرى ، يقوم الفهرس بإنشاء تسلسل هرمي لقاعدة البيانات الداخلية الخاصة به. قد يستخدم فهرس قاعدة البيانات بنية B-Tree ، على سبيل المثال. أيضًا ، يتم دعم العقد التي تحتوي على فرعين أو أكثر ، وبالتالي يمكن للعمال التوسع إلى ما بعد عمليات البحث الثنائية البسيطة.
مقالات ذات صلة
- مطور قاعدة البيانات: الوصف الوظيفي والواجبات والراتب والشهادة
- إدارة قواعد البيانات: التعريف والأنواع والفوائد
- أفضل 27 برنامجًا لأنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) في عام 2023
- أدوات تحليل البيانات: 13+ أفضل أدوات تحليل البيانات 2023
مراجع حسابات
