Индексирование баз данных: как правильно. Почему ваши «оптимизированные» запросы могут работать медленнее, чем раньше

Добавление индексов не всегда улучшает производительность запросов; неправильное индексирование может значительно замедлить запросы. Индексы баз данных — это отдельные структуры данных, которые хранят отсортированные копии определенных столбцов и указатели на строки таблицы, действуя как дорожные карты для более быстрого извлечения данных. B-Tree индексы, обычно используемые в PostgreSQL и MySQL, организуют данные в отсортированную иерархическую древовидную структуру, подходящую для запросов диапазона и сортировки. Хэш-индексы быстрее для точных совпадений, но неэффективны для запросов диапазона. Индексирование столбцов с высокой кардинальностью (уникальные значения) ускоряет запросы, в то время как индексирование столбцов с низкой кардинальностью может замедлить их из-за чрезмерного случайного ввода-вывода. Индексы увеличивают время операций INSERT, UPDATE и DELETE и потребляют дисковое пространство, влияя на производительность записи. Разумная стратегия индексирования включает в себя индексирование первичных ключей, внешних ключей, часто запрашиваемых столбцов с высокой кардинальностью и составных индексов для многостолбцовых запросов. Важно избегать индексирования столбцов с низкой кардинальностью, небольших таблиц, редко используемых столбцов и часто обновляемых столбцов, если это не требуется. Измерение производительности запросов с помощью `EXPLAIN ANALYZE` до и после индексирования помогает определить фактическое влияние. Стратегическое индексирование, ориентированное на столбцы с высокой кардинальностью и учитывающее производительность записи, приводит к более быстрым запросам и эффективному использованию ресурсов.