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データベースインデックス

検索クエリの高速化のためにデータベースが維持する補助的なデータ構造

データベースパフォーマンス

データベースインデックスとは

データベースインデックスは、テーブルの特定カラムに対する検索を高速化する補助的なデータ構造である。本の索引と同じ原理で、全ページを読む代わりに索引から目的のページを直接見つける。インデックスがなければ、DB はテーブル全体をスキャン (Full Table Scan) する必要がある。

インデックスの効果

-- インデックスなし: 100万行を全スキャン → 数秒
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 'user-123';

-- user_id にインデックスあり: B-Tree で直接検索 → ミリ秒
CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders (user_id);

インデックスの種類

種類 データ構造 用途
B-Tree 平衡木 等値検索、範囲検索 (デフォルト)
Hash ハッシュテーブル 等値検索のみ (範囲検索不可)
GIN 転置インデックス 全文検索、配列、JSONB
GiST 汎用検索木 地理空間データ、範囲型

DynamoDB のインデックス

DynamoDB ではテーブル作成時にプライマリキー (パーティションキー + ソートキー) を定義し、追加のアクセスパターンには GSI (Global Secondary Index) を使う。

複合インデックス

複数カラムを組み合わせたインデックス。カラムの順序が重要だ。

-- (user_id, created_at) の複合インデックス
CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders (user_id, created_at);

-- ✅ 効く: user_id で検索
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 'user-123';
-- ✅ 効く: user_id + created_at で検索
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 'user-123' AND created_at > '2026-01-01';
-- ❌ 効かない: created_at だけで検索 (先頭カラムが条件にない)
SELECT * FROM orders WHERE created_at > '2026-01-01';

インデックスのトレードオフ

メリット デメリット
SELECT が高速化 INSERT/UPDATE/DELETE が遅くなる
ソートが高速化 ストレージを消費する
インデックスの選択を誤ると効果なし

インデックスは「読み取りを速くする代わりに、書き込みを遅くする」トレードオフだ。書き込みが多いテーブルにインデックスを大量に作ると、書き込みパフォーマンスが低下する。

EXPLAIN で実行計画を確認

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE user_id = 'user-123';
-- Index Scan using idx_orders_user_id on orders  (cost=0.42..8.44 rows=1)
-- Execution Time: 0.05 ms

Seq Scan (全スキャン) が表示されたら、インデックスが使われていない。

現場での応用を知るには関連書籍も役立つ。

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