ハッシュインデックス

キーをハッシュ関数で変換した値から格納位置を直接求めるインデックス。値が完全に一致する検索は非常に高速だが、大小比較や範囲検索、並べ替えには使えない。

キー値をハッシュ関数で変換した値から、データの格納位置を直接求めるインデックス。キー値が完全に一致する行の検索は高速だが、範囲検索や大小比較、並べ替えには使えない。

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。

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。

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。

キーの値が重複しないことを保証する索引。重複する値の行を追加・更新しようとするとエラーになる。主キー制約や一意性制約を定義すると、多くのDBMSは一意性の検査のためにユニークインデックスを自動で作成する。

表の行そのものを、索引のキーの順に物理的に並べて格納する索引。行の並びは1通りしかないので、1つの表に1つしか作れない。キーの範囲を指定した検索や並び替えでは連続したページを読めばよいので速いが、キーの途中への挿入や更新では行の移動が起きやすい。

キーを整列した状態で保持する平衡木（B木やB+木）で構成した索引で、根から葉までの深さがどのキーでも同じなので、データ量がnのとき探索・挿入・削除をO(log n)で行える。一致検索のほか範囲検索や並び替えにも使えるため、多くのDBMSで標準の索引方式になっている。値の種類が多い（カーディナリティが高い）列に向く。

列の値ごとに、各行がその値を持つかを1ビットで表したビット列（ビットマップ）を持つ索引。性別や地域のように値の種類が少ない（カーディナリティが低い）列に向き、複数の条件のAND・ORをビット演算で高速に求められる。更新のたびにビットマップを書き換える負荷が大きいので、更新の少ないデータウェアハウスで使われる。