Qué es la indexación en bases de datos, definición, significado, concepto

Qué es la indexación en bases de datos, definición, significado, concepto. La indexación de bases de datos es una técnica utilizada para mejorar la velocidad y eficacia de las consultas a bases de datos. Consiste en crear estructuras de datos especiales, llamadas índices, que almacenan un subconjunto de los datos de una base de datos en un formato más optimizado. Estos índices se construyen sobre una o varias columnas de una tabla de la base de datos y permiten recuperar datos rápidamente en función de los valores de esas columnas.

Qué es la indexación en bases de datos
Qué es la indexación en bases de datos

Cuando se realiza una búsqueda o una consulta en una tabla de una base de datos, el motor de la base de datos puede utilizar los índices para localizar los datos de forma más eficaz. En lugar de explorar secuencialmente toda la tabla, el motor de la base de datos puede reducir rápidamente el espacio de búsqueda consultando el índice, que actúa como una hoja de ruta hacia los datos.

Los índices suelen crearse sobre columnas que se utilizan con frecuencia en las condiciones de búsqueda, como las columnas utilizadas en las cláusulas WHERE, las operaciones JOIN o las sentencias ORDER BY. Al organizar los datos en un orden específico y almacenarlos en una estructura separada, los índices permiten al motor de la base de datos localizar y recuperar los datos deseados con mayor rapidez.

Existen distintos tipos de índices, como los índices de árbol B, los índices hash, los índices de mapa de bits, etc., cada uno con sus propias ventajas y casos de uso. La elección del tipo de índice depende de factores como la naturaleza de los datos, los tipos de consultas realizadas y los requisitos de rendimiento del sistema.

Es importante tener en cuenta que, aunque los índices mejoran el rendimiento de las consultas, también repercuten en el mantenimiento y el almacenamiento de la base de datos. Los índices requieren espacio adicional en disco para almacenar las estructuras de los índices y, a medida que se modifican los datos, puede ser necesario actualizar los índices en consecuencia. Por lo tanto, es crucial encontrar un equilibrio entre el número y el tipo de índices creados y el impacto que tienen en el rendimiento general del sistema.

En resumen, la indexación de bases de datos es un mecanismo que mejora el rendimiento de las consultas mediante la creación de estructuras de datos especializadas para localizar y recuperar datos de forma eficiente basándose en valores de columna específicos. Mediante la utilización de índices, las bases de datos pueden optimizar las operaciones de búsqueda y proporcionar respuestas más rápidas a las consultas.

Tipos

Existen varios tipos de índices de bases de datos, cada uno de ellos diseñado para abordar patrones específicos de acceso a los datos y optimizar el rendimiento de las consultas. La elección del tipo de índice depende de factores como el sistema de base de datos utilizado, la naturaleza de los datos y el tipo de consultas realizadas. Estos son algunos tipos comunes de índices de bases de datos:

  1. Índice de árbol B: Es el tipo de índice más común y utilizado. Los índices de árbol B se basan en estructuras de árbol equilibradas, lo que permite realizar operaciones eficientes de inserción, eliminación y búsqueda. Funcionan bien para consultas de rango y búsquedas de igualdad. Los índices de árbol B se suelen utilizar para columnas con un amplio rango de valores, como claves primarias o columnas consultadas con frecuencia.
  2. Índice Hash: Los índices hash utilizan una función hash para calcular un valor hash para cada valor indexado. Estos índices son los más adecuados para búsquedas basadas en la igualdad. Los índices hash suelen ser más rápidos para consultas de coincidencia exacta, pero no funcionan bien para consultas de rango o coincidencias parciales. Suelen utilizarse en bases de datos en memoria o para columnas con un número reducido de valores distintos.
  3. Índice de mapa de bits: Los índices de mapa de bits almacenan un mapa de bits por cada valor distinto de una columna indexada. Cada bit del mapa de bits representa una fila de la tabla, indicando si la fila contiene el valor correspondiente. Los índices de mapa de bits son eficientes para columnas de baja cardinalidad (columnas con un pequeño número de valores distintos) y funcionan bien para consultas multicolumna en las que se pueden aplicar a los mapas de bits operaciones lógicas como AND, OR y NOT.
  4. Índice de texto completo: Los índices de texto completo se utilizan para buscar eficazmente datos basados en texto o caracteres. Permiten realizar búsquedas basadas en palabras clave y admiten operaciones como la separación de palabras, la clasificación por relevancia y la concordancia de frases. Los índices de texto completo se utilizan habitualmente en aplicaciones que requieren capacidades de búsqueda textual, como los motores de búsqueda o los sistemas de gestión de contenidos.
  5. Índices espaciales: Los índices espaciales están diseñados para realizar consultas y análisis eficientes de datos espaciales o geográficos. Utilizan estructuras de datos especializadas, como los árboles R, para almacenar y organizar puntos de datos espaciales. Los índices espaciales permiten operaciones como búsquedas de proximidad, cálculos de distancia y uniones espaciales.
  6. Índice agrupado: Un índice agrupado establece la disposición real de los datos dentro de una tabla basándose en un criterio específico. En un índice agrupado, las filas con valores similares se almacenan físicamente juntas en el disco, lo que lo hace eficiente para recuperar rangos de datos. Sin embargo, una tabla sólo puede tener un índice agrupado, y normalmente se crea sobre la clave primaria de una tabla.

Estos son sólo algunas muestras de los tipos de índices que se utilizan habitualmente en las bases de datos. La selección del tipo de índice adecuado depende de los requisitos y características específicos de los datos y de las consultas que se realicen.

Ejemplos: Qué es la indexación en bases de datos, definición, significado, concepto

Existen numerosos sistemas de bases de datos y aplicaciones que utilizan la indexación para mejorar el rendimiento de las consultas. He aquí algunos ejemplos de bases de datos indexadas:

  1. MySQL: MySQL es un popular sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) de código abierto que soporta varias técnicas de indexación. Ofrece índices de árbol B, índices hash e índices de texto completo. MySQL permite a los usuarios crear índices sobre columnas específicas o múltiples columnas para optimizar la ejecución de consultas.
  2. PostgreSQL: PostgreSQL es otro RDBMS de código abierto ampliamente utilizado que ofrece una amplia gama de opciones de indexación. Soporta índices B-tree, índices hash, índices GiST (Generalized Search Tree) para manejar tipos de datos complejos, e índices GIN (Generalized Inverted Index) para búsquedas de texto completo. PostgreSQL también permite a los usuarios definir índices parciales para optimizar subconjuntos específicos de datos.
  3. Base de datos Oracle: Oracle Database es un completo RDBMS comercial que incluye funciones avanzadas de indexación. Admite índices de árbol B, índices de mapa de bits, índices basados en funciones e índices de dominio. Oracle también proporciona técnicas de indexación especializadas para datos espaciales (índices espaciales) y búsqueda de texto (índices de texto Oracle).
  4. MongoDB: MongoDB es una popular base de datos NoSQL que utiliza la indexación para realizar consultas eficientes. Soporta varios tipos de índices, incluyendo índices de campo único, índices compuestos (indexación de múltiples campos juntos), índices multi-clave (indexación de matrices), e índices geoespaciales para trabajar con datos espaciales. Las características de indexación de MongoDB contribuyen a su flexibilidad y escalabilidad.
  5. Apache Cassandra: Apache Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida conocida por su alta escalabilidad y tolerancia a fallos. Emplea un índice hash distribuido llamado «filtro Bloom» para mejorar el rendimiento de la lectura. El filtro Bloom determina si una fila específica está presente en un nodo Cassandra, reduciendo la E/S de disco al evitar búsquedas innecesarias.

Estos son sólo algunos ejemplos de bases de datos que utilizan técnicas de indexación para mejorar el rendimiento de las consultas. Los distintos sistemas de bases de datos ofrecen diversas opciones de indexación, y la selección del método de indexación adecuado depende de factores como el modelo de datos, los patrones de consulta y los requisitos de rendimiento de la aplicación.

Consultar también: ¿Qué es la indexación en SEO, posicionamiento web? Definición, significado, concepto; En que consiste la indexación

External resource: Understanding database indexing; MySQL

Ediciones 2019-23

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