カバリングインデックス

問合せで必要な列がすべて含まれているインデックス。インデックスを読むだけで結果を返せ、表本体のデータを読みに行く必要がないため、ディスクへのアクセスが減り検索が高速になる。

ある問合せで参照する列をすべて含んでいるインデックス。インデックスを読むだけで結果を返せ、表本体のデータを読みに行かずに済むので、ディスクへのアクセスが減って検索が速くなる。

問合せで必要な列をすべて含んでいる索引。検索条件の列だけでなく、選択リストや並び替えに使う列も索引に持たせることで、表本体を読まずに索引だけで結果を返せる（インデックスオンリースキャン）。表へのアクセスが省けて入出力が減るが、索引が大きくなり更新の負荷が増える。

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。

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。

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。

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。