![Chỉ mục giúp tăng nhanh thời gian tìm kiếm](/wp-content/themes/yootheme/cache/20/image2-45-20937fda.png)
Chỉ mục là gì và thời điểm cần đánh chỉ mục cho bảng
Chỉ mục là gì và cách sử dụng nó như thế nào đúng nhất? Chỉ mục được biết đến với chức năng tăng thời gian và hiệu suất tìm kiếm dữ liệu cho người dùng. Nó được ví như chỉ mục trong mục lục của một quyển sách. Bạn hãy cùng chúng tôi khám phá về nó nhé!
Chỉ mục là gì?
Chỉ mục có tên tiếng anh là index, đây là bảng tra cứu đặc biệt mà Database Search Engine có thể sử dụng để tăng nhanh thời gian và hiệu suất thu thập dữ liệu. Mỗi chỉ mục có thể dẫn tới dữ liệu trong một bảng, một chỉ mục trong một Database sẽ tương tự giống với một chỉ mục trong mục lục của cuốn sách.
Vậy noindex là gì? Thuật ngữ noindex là một giá trị được dùng để khai báo với Googlebot những trang có trên hệ thống website mà quản trị viên không muốn được index.
Tuy nhiên, Googlebot có thể vẫn thu thập những dữ liệu được gán một thẻ noindex này. Theo đó, chúng sẽ không lập chỉ mục những trang này, đồng nghĩa với việc, người dùng sẽ không thể tìm thấy những trang web này trên SERP.
Chỉ mục giúp tăng nhanh thời gian tìm kiếm
Người quản trị của Google cho rằng người dùng sẽ thấy khá thất vọng và chán nản nếu tìm không thấy thông tin mà mình từng xem trên trang web bất kỳ. Do vậy, Google có thể đưa các trang không index này quay trở lại kết quả tìm kiếm của người đó nếu họ tìm kiếm đến chúng, dựa trên lịch sử uy tín mà chúng đã từng thể hiện.
Thời điểm cần đánh chỉ mục cho bảng
Mục đích của việc đánh lại chỉ mục là gì? Bất cứ khi nào bạn thay đổi cấu trúc vốn có của bảng dữ liệu bạn đều cần Add Index lại, giống như khi bạn thay đổi nội dung quyển sách, bạn cần phải làm lại mục lục.
Dữ liệu có cấu trúc là gì? Đây là một thuật ngữ dùng để chỉ những loại dữ liệu có số thứ tự, có hệ thống, có cách lưu trữ nhằm dễ dàng cho việc truy cập thông tin của người dùng.
Vì vậy bạn hãy cân nhắc, nếu Database của bạn sử dụng INSERT hay UPDATE nhiều hơn là SELECT thì Index chỉ làm chậm thêm tiến trình thao tác mà thôi.
Lưu ý: Index tương tự giống như các tab. Chúng làm cho nó nhanh hơn để bạn có thể tìm thấy những dữ liệu mỗi khi bạn cần phù hợp với một số tiêu chí nhất định. Để tạo được một chỉ mục tốt bạn cần phải suy nghĩ về cách bạn sẽ được truy vấn dữ liệu như thế nào.
Cần đánh chỉ mục phù hợp để tăng thêm hiệu quả
Khi bạn có thông tin này một cách chi tiết nhất thì bạn sẽ có thể tạo index và nó sẽ tăng tốc độ truy vấn của bạn ngay lập tức. Việc lập ra một phương hướng trước khi làm việc gì đó luôn đem lại kết quả cao.
Các loại index bạn nên biết
MySQL cung cấp 2 kiểu index khác nhau cho data đó là R-Tree, B-Tree và Hash index. Hiểu rõ về các kiểu index này sẽ giúp người dùng tạo ra các loại index trong bảng một cách hiệu quả hơn. Vậy đặc điểm của các loại chỉ mục là gì?
Cách tạo chỉ mục R-Tree
Loại index này không thường gặp, nó được sử dụng cho các loại dữ liệu không gian spatial data.
Cách tạo chỉ mục B-Tree Index
B-Tree index có các đặc điểm nổi bật sau:
- Dữ liệu index trong B-Tree sẽ được tổ chức cũng như lưu trữ theo dạng hình cây, tức là có root, branch, leaf. Giá trị của các node được tổ chức theo thứ tự tăng dần từ trái qua phải.
- Khi truy vấn dữ liệu thì việc tìm kiếm dữ liệu trong B-Tree là 1 quá trình đệ quy, bắt đầu từ việc root node và tìm kiếm tới branch và leaf, đến khi tìm được tất cả dữ liệu nhằm thỏa mãn được với điều kiện truy vấn thì mới dùng lại.
- B-Tree index được sử dụng cho những column trong tab khi muốn tìm kiếm 1 giá trị nằm trong khoảng nào đó. Ví dụ như bạn muốn tìm kiếm những sinh viên có điểm Toán từ 7-9.
B-tree là cách tạo chỉ mục phổ biến
Cách tạo chỉ mục với Hash Index
Cách tạo chỉ mục với Hash index sẽ có một vài đặc điểm khác biệt so với Btree index và nó có các đặc điểm sau:
- Dữ liệu index được tổ chức theo dạng Key – Value được liên kết chặt chẽ với nhau.
- Khác với B-Tree, thì Hash index chỉ nên sử dụng thường xuyên trong các biểu thức toán tử là = và <>. Nó không được sử dụng cho toán từ tìm kiếm 1 khoảng giá trị như > hay < .
- Không thể tối ưu hóa các thuật toán tử ORDER BY bằng việc sử dụng Hash index bởi vì nó không có khả năng tìm kiếm được phần tử tiếp theo trong Order.
- Toàn bộ nội dung của Key được sử dụng để tìm kiếm giá trị records, chứ nó không giống với B-Tree là một phần của node cũng có thể được sử dụng để tìm kiếm.
- Hash có tốc độ tìm kiếm hoàn toàn nhanh hơn kiểu B-tree.
Tuy nhiên, việc chọn index theo kiểu B-Tree hay Hash ngoài yếu tố về mục đích sử dụng index thì nó còn phụ thuộc phần lớn vào việc Storage Engine có hỗ trợ loại index đó hay không. MyISAM, InnoDB hay Archive chỉ hỗ trợ được với B-Tree, trong khi MyISAM lại hỗ trợ cho cả 2.
Bạn đã hiểu chỉ mục là gì và cách tạo chỉ mục như thế nào chưa? Tạo được một chỉ mục phù hợp thật sự đem lại rất nhiều lợi ích trong quá trình tìm kiếm dữ liệu của bạn.Hy vọng với thông tin trên bài viết sẽ giúp bạn trở thành người dùng mạng thông minh.