Un index dans les bases de données relationnelle-objet (RAG) est une structure de données qui améliore la vitesse des opérations de récupération de données sur une table de base de données à un coût supplémentaire pour les opérations d’écriture et de stockage. En termes simples, un index est semblable à un index dans un livre : il permet de trouver plus rapidement les lignes de la table qui remplissent certaines conditions.
Quand une requête est effectuée sur une table de base de données, sans index, le système doit scanner chaque ligne de la table pour vérifier si elle correspond aux critères de la requête. C’est ce qu’on appelle un “scan complet de table”. Ce scanner complet peut être très coûteux en termes de temps, surtout pour les grandes tables. Un index, par contre, permet de réduire considérablement ce temps en organisant les données d’une manière qui permet de les rechercher plus efficacement.
Il existe plusieurs types d’index :
1. Index B-tree (binary tree) : Il s’agit du type d’index le plus couramment utilisé dans les bases de données relationnelles. Il offre un bon équilibre entre la lecture et l’écriture de performances. Les données sont organisées dans une structure en arbre équilibré, ce qui permet un accès rapide aux données.
2. Index Hash : Utilisé principalement pour l’égalité des comparaisons. Les index hash ne sont pas ordonnés, mais ils permettent une récupération très rapide quand une requête concerne des conditions d’égalité.
3. Index Bitmap : Optimal pour les colonnes ayant une faible cardinalité, c’est-à-dire un petit nombre de valeurs distinctes. Ceux-ci sont particulièrement utiles en entrepôt de données pour effectuer des opérations complexes de type “AND”, “OR” sur des colonnes de faible cardinalité.
Considérons une table `Employés` avec les colonnes suivantes: `ID`, `Nom`, `Département`, `Salaire`. Si les requêtes fréquentes cherchent les employés par `Département`, il serait judicieux de créer un index sur cette colonne.
```
CREATE INDEX idx_department ON Employés (Département);
```
Avec cet index, une requête comme celle-ci :
```
SELECT * FROM Employés WHERE Département = ‘Ventes’;
```
sera beaucoup plus rapide car le système de gestion de la base de données utilisera l’index pour localiser rapidement les lignes correspondantes.
1. Limiter le nombre d’index : Bien qu’il soit tentant de créer des index sur chaque colonne qui pourrait être utilisée dans une condition `WHERE`, chaque index ajouté augmente le coût en termes de stockage et de performance d’écriture. Il est crucial d’analyser les requêtes les plus fréquentes et de créer des index sur les colonnes les plus sollicitées.
2. Utiliser des index composites : Parfois, un index sur une combinaison de colonnes peut être plus efficace qu’un index sur une seule colonne. Par exemple, si les requêtes cherchent souvent par `Département` et `Salaire`, un index composite peut être utile :
1. Reconstruction et réindexation : Avec le temps, les index peuvent devenir fragmentés, ce qui diminue leur efficacité. L’optimisation peut passer par des opérations de réindexation ou de reconstruction d’index.
2. Statistiques et analyses : Les systèmes de gestion de bases de données modernes fournissent des outils pour analyser l’utilisation des index et générer des recommandations basée sur les requêtes réelles. Il est utile d’utiliser ces outils pour identifier les index inefficaces ou inutiles.
Ces sources offrent un aperçu approfondi des principes des bases de données relationnelles et des techniques d’indexation, fournissant ainsi un cadre théorique et pratique pour comprendre et optimiser les index dans les bases de données RAG.
