SQLで高速なデータ検索を行うためには、インデックスの設定が不可欠です。しかし、各データベースエンジン（MySQL、PostgreSQL、SQLite、など）は独自のインデックス構造と特性を持っています。この記事では、代表的なデータベースエンジンのインデックスの違いと特性について深堀りします。
何故インデックスが必要なのか
データベースのサイズが大きくなると、SQLのクエリが遅くなる可能性があります。この遅延を解消するためには、効率的なデータ検索手法が求められます。そこで登場するのが「インデックス」です。
インデックスの基本概念
インデックスは、データベース内のデータを早く検索するためのデータ構造です。特定の列に対してインデックスを設定すると、その列での検索が高速になります。
| インデックスの種類 | 説明 |
|---|---|
| 一意インデックス | 全ての値が一意である必要がある |
| 非一意インデックス | 重複した値を許容する |
| 複合インデックス | 複数の列を1つのインデックスとして扱う |
データベースエンジンごとのインデックスの特性
MySQL
MySQLは、多くの企業で使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。
B-Tree
MySQLの主要なインデックスアルゴリズムはB-Treeです。これは、バランスが取られた木構造であり、検索、挿入、削除が効率的に行えます。
FULLTEXT
MySQLでは、FULLTEXTインデックスもサポートしています。これは、テキスト検索を高速化するためのインデックスです。
| 特性 | 説明 |
|---|---|
| B-Tree | 汎用性が高く、多くのクエリで使用可能 |
| FULLTEXT | 自然言語検索が可能 |
PostgreSQL
PostgreSQLは、多機能性と拡張性に優れたオープンソースのデータベースエンジンです。
B-Tree
PostgreSQLでもB-Treeが一般的ですが、拡張性に富んでいます。
GIN (Generalized Inverted Index)
配列やJSONなど、複数の値を持つデータ型で効率的な検索を行うためのインデックスです。
| 特性 | 説明 |
|---|---|
| B-Tree | 汎用性が高い |
| GIN | 複数値データ型での高速検索 |
SQLite
SQLiteは、サーバー不要で使える軽量なデータベースエンジンです。
B-Tree
SQLiteも基本的にはB-Treeを使用しますが、小規模な用途に特化しています。
| 特性 | 説明 |
|---|---|
| B-Tree | 小規模用途に適している |
まとめ
データベースエンジンによって、インデックスの種類と特性が異なります。選択するエンジンと用途に応じて、適切なインデックスを設定することが重要です。
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