インデックス

データベースのテーブルに対する検索を高速化するための索引。本の索引のように、目的のデータの位置を素早く特定できるようにする仕組み。

データベースの検索性能を向上させるために、テーブルのデータとは別に作成されるデータ構造。B-treeインデックスやハッシュインデックスなどの種類があり、特定の列に対する検索を高速化する。更新時はインデックスのメンテナンスコストが発生する。

データベースで、表の特定の列の値から行の格納位置をすばやく探せるようにする、表とは別に作るデータ構造。索引ともいう。検索は速くなるが、行の追加・更新・削除のたびにインデックスも更新されるため、更新の多い表では処理が遅くなる。B-treeインデックス、ビットマップインデックス、ハッシュインデックスなどの種類がある。

表の行を、特定の列の値をもとに速く探し出すために作る補助的なデータ構造。インデックスとも呼び、B木、ハッシュ、ビットマップなどの方式がある。検索や結合は速くなるが、行の追加・更新・削除のたびに索引も更新するので更新処理が遅くなり、記憶領域も要るため、検索条件や結合条件によく使われ絞込みの効く列に絞って設定し、索引の数を増やしすぎないようにする。

テーブルからデータを検索するSQL文。SELECT句（列指定）、FROM句（テーブル指定）、WHERE句（条件指定）、GROUP BY句（集約）、HAVING句（集約条件）、ORDER BY句（ソート）で構成される。

B+木インデックスの葉ノードのリンクリストをたどって、指定範囲のキー値に対応するデータを効率的に取得するアクセス方法。範囲検索（BETWEEN、<、>など）やORDER BY句を含むクエリで使用される。

B木を拡張したインデックス構造で、データは葉ノードにのみ格納され、葉ノード同士がリンクリストで連結される。範囲検索や順次アクセスに優れ、RDBMSで最も一般的なインデックス構造。

ハッシュ関数を用いてキー値からデータの格納位置を直接計算するインデックス。等値検索がO(1)で非常に高速だが、範囲検索やソートには使用できない。メモリ上のデータベースでよく利用される。

クエリで必要なすべての列を含むインデックス。テーブル本体へのアクセスが不要になるため、I/Oが削減され検索性能が大幅に向上する。インデックスオンリースキャンとも呼ばれる。

各キー値に対してビットマップ（ビット列）を持つインデックス。カーディナリティが低い列（性別、都道府県など）の検索や、複数条件のAND/OR検索に効率的。データウェアハウスでよく使用される。