شاخص Covering در SQL
شاخص Covering (پوششی) نوع خاصی از شاخص در پایگاه داده های SQL است که برای بهبود عملکرد پرس و جوهایی طراحی شده است که تنها به مجموعه زیرمجموعه ای از ستون های یک جدول نیاز دارند.
برخلاف سایر انواع شاخص ها که صرفاً برای جستجوی سریع تر داده ها بر اساس یک ستون خاص به کار می روند، شاخص Covering تمام ستون های مورد نیاز در یک پرس و جو را در بر می گیرد. این امر باعث می شود موتور پایگاه داده بتواند مستقیماً از شاخص برای بازیابی نتایج پرس و جو استفاده کند، بدون اینکه نیاز به مراجعه به داده های اصلی جدول باشد.
مزایای شاخص Covering
- کاهش I/O: با استفاده از شاخص Covering، موتور پایگاه داده می تواند تمام داده های مورد نیاز برای پرس و جو را از خود شاخص بخواند. این امر باعث کاهش I/O (عملیات ورودی/خروجی) روی دیسک و در نتیجه بهبود عملکرد پرس و جو می شود.
- سرعت بخشیدن به پرس و جو: از آنجایی که موتور پایگاه داده نیازی به خواندن داده های اصلی جدول ندارد، پرس و جوهای با شاخص Covering می توانند بسیار سریعتر از پرس و جوهایی که از شاخص های معمولی استفاده می کنند، اجرا شوند.
معایب شاخص Covering
- فضای ذخیره سازی بیشتر: شاخص Covering فضای ذخیره سازی بیشتری نسبت به سایر انواع شاخص ها اشغال می کند، زیرا تمام ستون های مورد نیاز در پرس و جو را در بر می گیرد.
- هزینه نگهداری بالاتر: درج، حذف و به روز رسانی داده ها در جدولی با شاخص Covering می تواند کمی بیشتر طول بکشد، زیرا شاخص Covering نیز باید به روز شود.
- مناسب برای پرس و جوهای خاص: شاخص Covering فقط برای پرس و جوهایی که به زیرمجموعه ای از ستون های جدول نیاز دارند، مفید است.
موارد استفاده از شاخص Covering
- پرس و جوهای SELECT ساده: اگر پرس و جوی شما فقط به چند ستون از یک جدول نیاز دارد، استفاده از شاخص Covering می تواند عملکرد آن را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
- پرس و جوهایی با WHERE clause ساده: اگر پرس و جوی شما دارای یک شرط WHERE ساده است که از ستون های موجود در شاخص Covering استفاده می کند، می تواند از مزایای این نوع شاخص بهره مند شود.
- پرس و جوهای view (نما): اگر نماهای شما فقط به زیرمجموعه ای از ستون های جدول پایه نیاز دارند، می توانید از شاخص های Covering در جدول پایه برای بهبود عملکرد پرس و جوهای view استفاده کنید.
مثال استفاده از شاخص Covering
فرض کنید جدولی به نام “Orders” با ستون های “id”, “customer_id”, “product_id”, “quantity”, “price” و “order_date” داریم.
می خواهیم پرس و جویی را برای یافتن تمام سفارشات با “customer_id” برابر با ۱۰ انجام دهیم و فقط ستون های “id” و “quantity” را برگردانیم.
بدون شاخص Covering:
SELECT id, quantity
FROM Orders
WHERE customer_id = ۱۰;
در این حالت، موتور پایگاه داده باید کل جدول “Orders” را اسکن کند تا ردیف هایی را که شرط “WHERE” را برآورده می کنند پیدا کند. سپس، فقط ستون های “id” و “quantity” را برای آن ردیف ها استخراج می کند و به عنوان نتیجه پرس و جو برمی گرداند.
با شاخص Covering:
CREATE INDEX idx_covering_orders ON Orders (customer_id, id, quantity);
SELECT id, quantity
FROM Orders
WHERE customer_id = ۱۰;
در این سناریو، شاخص Covering شامل ستون های “customer_id”، “id” و “quantity” است.
- موتور پایگاه داده ابتدا شاخص Covering را بررسی می کند تا ردیف هایی را که دارای “customer_id” برابر با ۱۰ هستند پیدا کند.
- از آنجایی که شاخص Covering همچنین شامل ستون های “id” و “quantity” است، موتور پایگاه داده می تواند مستقیماً این مقادیر را از شاخص بخواند بدون اینکه به داده های اصلی جدول مراجعه کند.
استفاده از شاخص Covering در این مثال می تواند به طور قابل توجهی عملکرد پرس و جو را بهبود بخشد، به ویژه برای جداول بزرگ با تعداد زیادی از رکوردها.
نکات:
- هنگام طراحی شاخص های Covering، مهم است که فقط ستون هایی را که به طور مکرر در پرس و جوهای مشابه استفاده می شوند، در شاخص قرار دهید.
- اگر شاخص Covering شامل ستون های زیادی باشد که به ندرت استفاده می شوند، می تواند فضای ذخیره سازی را هدر دهد و عملکرد را به دلیل نیاز به به روز رسانی مکرر شاخص، کاهش دهد.
- قبل از ایجاد شاخص Covering، باید الگوی دسترسی به داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید تا مطمئن شوید که این نوع شاخص برای برنامه شما مناسب است.
