DBデータベースの実装・テスト · 物理データベースの設計

B+木インデックス

B+ Tree Index

びーぷらすつりーいんでっくす

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。

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Past Exams

過去問での出題

過去問で 17 回出題（応用情報技術者試験 8・データベーススペシャリスト試験 6・基本情報技術者試験 2・高度試験午前Ⅰ 1）

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出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

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。

テーブルの特定の列に対する検索を高速化するためのデータ構造。キー値とデータの物理位置の対応関係を保持する。検索性能は向上するが、更新時にインデックスの維持コストが発生する。

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。

複数の列を組み合わせて作成するインデックス。列の指定順序が重要で、先頭列を含むWHERE条件でのみ効率的に使用される（最左プレフィックスルール）。複数列の検索条件やソートの高速化に有効。