Les bases de données peuvent contenir des milliers, voire des centaines de milliers, d'informations. Les trier peut être incroyablement chronophage pour les humains et les machines.
Tout comme un index de livre dirige les utilisateurs vers la page qu'ils recherchent, un index de base de données aide les utilisateurs et les ordinateurs à naviguer dans une base de données et à trouver rapidement les informations dont ils ont besoin.
Pensez à l'index comme à un guide de référence rapide, en particulier lors de l'utilisation d'une base de données MySQL. L'indexation vise à trier rapidement des millions d'enregistrements pour améliorer les performances des requêtes.
Qu'est-ce qu'un index de base de données ?
Un index de base de données est un type de structure de données qui permet à un utilisateur interrogeant la base de données de trouver ses informations plus rapidement. L'index transforme un ensemble d'informations non ordonné en un système ordonné pour maximiser l'efficacité.
Alors que les bases de données traditionnelles utilisent des méthodes d'indexation comme les B-trees pour les données structurées, les bases de données vectorielles indexent des données à haute dimension (telles que les embeddings de texte ou les images) pour gérer efficacement des requêtes complexes, permettant une récupération plus rapide et des recherches de similarité.
Sans index en place, les requêtes devront parcourir la base de données ligne par ligne jusqu'à ce qu'elles trouvent un résultat correspondant. Cela est très inefficace et prend beaucoup de temps. Un index ne réorganise pas la base de données elle-même mais crée plutôt une nouvelle structure de données sur une colonne spécifique de la base de données, rendant le tri des informations plus rapide.
Pourquoi les index de base de données sont-ils nécessaires ?
Les index sont inestimables pour rendre les requêtes de base de données plus rapides et plus efficaces. Cependant, ils doivent être utilisés stratégiquement pour éviter une utilisation excessive de stockage et une surcharge de maintenance lors des opérations d'écriture.
- Amélioration des performances des requêtes : Les index réduisent la quantité de données scannées lors d'une requête, permettant à la base de données de localiser directement les lignes au lieu d'effectuer un scan complet de la table.
- Tri efficace : Accélère les opérations comme ORDER BY et GROUP BY en triant les données plus efficacement.
- Application de l'unicité : Assure que des colonnes spécifiques contiennent uniquement des valeurs uniques, ce qui est crucial pour les clés primaires et les contraintes uniques.
- Joins plus rapides : Améliore les performances des joins en faisant correspondre rapidement les lignes entre les tables en utilisant des index sur les clés étrangères.
- Réduction des entrées/sorties disque : Réduit le nombre de lignes scannées, diminuant l'utilisation de la mémoire et minimisant les opérations d'entrées/sorties disque.
- Soutien à la recherche : Optimise les requêtes de recherche avec des filtres comme les clauses WHERE.
Considérons un exemple. Ci-dessous se trouve un tableau avec des données utilisateur,
| UserID | Nom | Ville | |
|---|---|---|---|
| 1 | Alice | alice@example.com | New York |
| 2 | Bob | bob@example.com | Los Angeles |
| 3 | Charlie | charlie@example.com | Chicago |
| ... | ... | ... | ... |
Requête sans index :
La base de données effectue un scan complet de la table, vérifiant chaque ligne jusqu'à ce qu'elle trouve une correspondance. Cela peut être très lent sur une table avec des millions de lignes.
Requête avec index :
Créez un index sur la colonne email : CREATE INDEX idx_email ON Users (Email);
Maintenant, la requête utilise l'index pour localiser directement la ligne, accélérant considérablement le processus.
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Types d'indexation de base de données
Il existe deux principaux types d'index de base de données :
- Index clusterisés, également connus sous le nom d'index de clé primaire, sont utilisés pour changer l'ordre physique des informations dans une table de base de données. Chaque table ne peut avoir qu'un seul index clusterisé, car les lignes de données sont réarrangées selon les colonnes indexées. Cela rend ces index idéaux pour les bases de données plus simples. Ces index primaires sont souvent créés automatiquement lorsqu'une nouvelle table est créée dans la base de données.
- Index non-clusterisés. Ces index sont connus sous le nom d'index secondaires, car ils ne changent pas l'ordre des informations dans une table de base de données. Au lieu de cela, ils stockent les informations dans une structure de données séparée répliquant l'original. La table de base de données peut avoir plusieurs index non-clusterisés, tous avec un pointeur qui guide une requête vers la bonne adresse dans le stockage de la base de données.
Selon le type de données stockées, il existe d'autres formes d'index de base de données que l'on peut utiliser.
- Index bitmap : Ce sont certains des index les plus couramment utilisés. Ils stockent les données sous forme de tableaux de bits et répondent aux requêtes par des opérations logiques bit à bit. Les index bitmap sont le type le plus efficace à utiliser lorsque les valeurs dans un index se répètent fréquemment, comme masculin ou féminin.
- Index inversé : Pour les recherches basées sur le texte, un index inversé est le meilleur moyen de mapper les mots aux documents dans lesquels ils sont contenus dans une base de données.
- Index de hachage : La gestion des données avec des millions d'enregistrements peut être difficile, mais elle peut être considérablement facilitée en utilisant un index de hachage. Ce type d'index est créé en utilisant des colonnes avec des valeurs uniques, comme les adresses e-mail.
Comment fonctionne un index de base de données ?
Les données dans une base de données indexée sont généralement ordonnées dans des tables, avec des lignes qui ont chacune une clé unique. Cela les distingue des autres lignes, aidant l'index à trouver rapidement les données. Sans ces lignes et clés, les informations restent un désordre non ordonné.
En général, les données se trieront d'une certaine manière lorsqu'elles sont saisies dans votre base de données. Mais cela peut ne se faire que sur une seule colonne, ce qui n'est pas toujours le plus utile. Avoir un index en place signifie que vous pouvez trier vos tables de données par plusieurs colonnes et filtres, rendant les requêtes beaucoup plus faciles à l'avenir.
En configurant un index avec plusieurs colonnes, une nouvelle table identique à l'originale, plus une colonne supplémentaire, est créée. Cette colonne contient le pointeur, qui est l'endroit où l'enregistrement est stocké et comment l'index trouve les informations plus efficacement.
Comment les index sont-ils créés ?
Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée à la base de données, comme lorsque des mises à jour sont effectuées, une clé unique supplémentaire est créée, et l'index se met à jour automatiquement. Mais dans certains cas, il est préférable de créer l'index vous-même, en particulier si vous recherchez fréquemment des informations similaires.
Lorsque vous créez un index vous-même, il est essentiel que la syntaxe d'entrée soit correcte. Par exemple, CREATE INDEX est généralement la première ligne de l'entrée de codage dans la base de données lors de la création d'un index à partir de zéro. À partir de là, le formatage pourrait ressembler à :
CREATE INDEX <nom de l'index> par exemple CREATE INDEX <customer_email>
ON <nom_de_table> (colonne1, colonne 2…) par exemple ON <clients> (adresse_email)
Bien que les index soient utiles, trop d'index peuvent également ralentir les vitesses de recherche. Il est préférable de créer des index uniquement pour les colonnes d'une base de données qui doivent être fréquemment recherchées, comme le numéro de téléphone d'un client.
Comment fonctionne l'indexation des bases de données vectorielles ?
Les données vectorielles sont essentielles pour permettre aux modèles d'IA générative de fonctionner efficacement. Elles sont listées dans un format numérique, comme [1,1], tout en utilisant des métriques de similarité cosinus, et sont attribuées à chaque instance d'un objet. En convertissant l'objet en un nombre, le modèle peut mieux comprendre les informations dans la base de données.
L'utilisation d'embeddings vectoriels est également utile lors du travail avec des données dans différents formats, comme le texte, les images ou les vidéos. Au lieu de lister chacun de ces éléments séparément dans la base de données, l'indexation vectorielle signifie que des objets similaires peuvent être regroupés pour rendre les requêtes plus rapides.
Par exemple, des objets similaires comme les pommes et les bananes seront probablement regroupés de près dans un graphique vectoriel, tandis que les livres et les magazines seraient regroupés plus loin des pommes et des bananes, car ils sont notablement différents. Lorsqu'un utilisateur interroge la base de données pour des journaux, il sera probablement dirigé vers des informations autour des livres et des magazines, car c'est une recherche plus similaire par rapport aux pommes ou aux bananes.
Lors de la recherche en utilisant l'IA générative, ces vecteurs utilisent des index connus sous le nom de recherches de voisin le plus proche approximatif (ANN). Ceux-ci reposent sur la similarité de chaque élément dans une base de données avec son voisin, donc ordonner l'index par similarité peut réduire considérablement les temps de requête.
Meilleures pratiques pour construire des index de base de données
La création d'index peut rapidement devenir compliquée, surtout si vous travaillez avec une grande base de données et des millions, voire des milliards, de lignes de données. Cependant, construire des index est une tâche qui en vaut la peine, donc suivre quelques meilleures pratiques dès le départ peut vous aider à créer des index utiles et utilisables pour n'importe quelle base de données.
Indexez vos requêtes les plus importantes
Si une requête particulière est exécutée plusieurs fois par semaine ou même quotidiennement, priorisez la création d'index qui fonctionnent le mieux pour elle. Avoir des performances optimales sur ces requêtes rendra le flux de travail plus efficace, en particulier si des analystes seniors dans votre entreprise génèrent ces requêtes par rapport à des employés moins seniors.
Construisez des index par charge de travail
Une des plus grandes erreurs est de construire votre index selon ce que vous pensez avoir besoin plus tard. Puisque le but d'un index est de rendre les requêtes plus faciles, la meilleure façon d'en créer un est d'estimer à quelle fréquence une requête particulière sera utilisée et de la prioriser en fonction de son importance.
À partir de là, vous pouvez indexer le bon nombre de tables plutôt que de faire la meilleure estimation et de définir un nombre assigné d'index dès le départ.
Ajoutez des colonnes pour un accès uniquement par index
Lorsque vous ajoutez des colonnes pour un accès uniquement par index, la requête peut être répondue simplement à partir de l'index lui-même plutôt que la requête doive extraire des données de la table principale. L'index peut contenir suffisamment d'informations pour que cette requête soit répondue, économisant encore plus de temps.
C'est un facteur essentiel à considérer avant de configurer un accès uniquement par index pour cet ensemble de données particulier, car d'autres requêtes peuvent avoir besoin de lire les données de la table principale.
Ne fixez pas de limite fixe pour le nombre d'index
À mesure que plus de données sont ajoutées à votre base de données, vous devrez peut-être créer des index supplémentaires pour trouver rapidement vos données. Donc, fixer un nombre fixe d'index dès le départ n'est jamais une bonne idée. Il n'est pas nécessaire de vous limiter à l'étape de construction lorsque vous n'êtes pas encore sûr de la façon dont les données pourraient être utilisées à l'avenir.
Sans index, toutes les données doivent être scannées, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Limiter le nombre d'index que votre entreprise peut avoir dans une base de données ne laisse aucune place pour un indexage supplémentaire une fois que ce nombre a été atteint. Les données suivantes devront être scannées manuellement.
Au lieu de cela, pensez à créer uniquement les index nécessaires au fur et à mesure que vous en avez besoin et à supprimer ceux qui ne sont plus applicables. Cela réduit votre nombre total d'index, ce qui aide les performances globales de la base de données sans vous limiter à un nombre fixe d'index.
Organisez-vous avec les index
L'indexation des données peut prendre du temps au départ, mais une fois que vous avez vos index en place, vous pouvez économiser du temps et des ressources lors de la recherche d'informations que votre entreprise détient. Cela rend le processus global efficace. Donc, si vous pensez à organiser les données de votre entreprise, envisagez de construire un index qui rend votre travail rapide et plus facile.
Travaillez avec un système de gestion de base de données (SGDB) pour stocker, récupérer et gérer les données critiques de votre entreprise.
Holly Landis
Holly Landis is a freelance writer for G2. She also specializes in being a digital marketing consultant, focusing in on-page SEO, copy, and content writing. She works with SMEs and creative businesses that want to be more intentional with their digital strategies and grow organically on channels they own. As a Brit now living in the USA, you'll usually find her drinking copious amounts of tea in her cherished Anne Boleyn mug while watching endless reruns of Parks and Rec.
