データベースインデックスの仕組みと長所・短所

今回は、大量のデータを素早く効率よく扱うために欠かせない、データベースの**インデックス（Index）**を学びます。

「インデックスを使うと検索が速くなる」と知っている人は多いでしょう。 一方、「それなら、なぜすべてのデータに使わないのか」まで考える機会は少ないかもしれません。 この疑問を手がかりに、仕組みとそのトレードオフを見ていきます。

分厚い本の最後にある索引を思い浮かべると、インデックスを理解しやすくなります。

数百ページある本で「REST API」という語を探すとしましょう。 最初から最後まで1ページずつめくるのは効率が悪い方法です。 索引の「R」の欄で「REST API」を探せば、52、108、210ページにあるとすぐわかります。

データベースのインデックスも同じ役割を果たします。 特定のデータを素早く探すために、元データとは別に作っておくのようなものです。 インデックスがなければ、データベースは目的のデータを見つけるために、すべてのデータを順に調べるフルテーブルスキャン（Full Table Scan）を行います。

インデックスを理解するうえで、中心となる疑問です。

本に出てくるすべての単語を索引に載せたらどうなるでしょうか。 索引のほうが本文よりも分厚くなりかねません。 インデックスにも利点と欠点があるため、慎重に使います。

インデックスを作る最大の理由は、ことです。 特に、WHERE 句や JOIN 条件に使う列に付けると、フルテーブルスキャンを避け、インデックスからデータの位置を特定できるため、応答が速くなります。

-- 'user_email' 컬럼에 인덱스가 걸려 있다면, 이 쿼리는 매우 빠르게 실행됩니다.
SELECT * FROM users WHERE user_email = 'student@example.com';

すべての箇所にインデックスを付けない理由は、主に2つあります。

このように、インデックスには検索性能と書き込み性能の間にがあります。

長所と短所を踏まえると、次のような列に使うと効果的です。

例えば「男性／女性」の2値しかない性別の列よりも、ほとんどの値が異なるメールアドレスの列にインデックスを付けるほうが効率的です。後者はといいます。

今回は、データベースインデックスの仕組みと、そのトレードオフを見てきました。

「インデックスを使ったことがありますか？ どの列に付け、なぜそうしたのですか？」は、データベースへの理解を確かめる質問です。今日の内容をもとに、使う理由と慎重に選ぶ理由の両方を説明できるようにしておきましょう。