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導入：
インデックス作成は、データベースクエリ操作を実行する際に重要な役割を果たします。合理的なインデックスの最適化により、クエリ速度を高速化するだけでなく、ディスクIOの負担を軽減できます。この記事では、データベースのパフォーマンスを改善し、ディスクI/Oを削減するために、Thinkormを介してデータベースインデックスを最適化する方法を詳細に紹介します。
データベースインデックスは、追加のデータ構造を作成することでデータ検索効率を向上させるクエリをスピードアップするために使用されるテクノロジーです。通常、データベースはテーブル内のプライマリキーのインデックスを自動的に作成し、開発者はパフォーマンスを最適化するために他の一般的なクエリフィールドのインデックスを手動で作成することもできます。
Thinkormでは、モデルクラスのフィールドに@indexを追加できます
上記の例では、名前フィールドにインデックスを追加しました。これにより、名前でクエリの効率を高速化できます。
合理的にインデックスを使用することにより、データベースクエリ中のディスクIO操作を大幅に削減できるため、クエリ効率が向上します。ここにいくつかの最適化の提案があります：
一般的に使用されるクエリフィールドにインデックスを追加すると、クエリ効率を効果的に改善できます。インデックスがクエリで一般的に使用されるフィールドをカバーすることを確認してください。
フルテーブルスキャンは多くのディスクI/Oを消費するため、避けるようにしてください。適切なクエリ条件（フィルターメソッドなど）を使用し、返されたデータの数（制限メソッドなど）を制限することにより、スキャンされた行数を減らすことができます。
＃例：name name users = user.filter（user.name == 'john'）によるユーザー情報のクエリ
複数のフィールドを含むクエリ操作の場合、ジョイントインデックスを作成すると、クエリ効率を効果的に改善し、ディスクI/O時間を減らすことができます。
Thinkorm Import Model、Stringfield、Integerfieldから
クラスユーザー（モデル）：
__table__ = 'user'
id = integerfield（primary_key = true）
name = stringfield（）
age = integerfield（）
＃一般index___indexes__ =を作成する
（「名前」、「年齢」）
]
クエリ時に不要なフィールドを返すことは避けてください。必要なデータのみを返すと、I/Oの負担が軽減される可能性があります。方法のみを使用して、リターンフィールドを指定します。
＃例：ユーザーの名前と年齢ユーザー= user.only（user.name、user.age）.limit（10）.all（）のみを戻るします。
ソート操作は、特にデータボリュームが高い場合、ディスクI/Oを増やす可能性があります。ソート操作をデータベースで完了できる場合は、ソートロジックをデータベースに移動することをお勧めします。
＃例：年齢ユーザー= user.filter（）。order.age.asc（））。all（）。
Thinkormが提供するインデックス機能とクエリ最適化手法を合理的に使用することにより、ディスクI/O操作を効果的に削減し、データベースクエリ効率を改善できます。実際のアプリケーションでは、開発者は、システムの効率とパフォーマンスを確保するために、特定のビジネスニーズに基づいて適切なインデックスタイプとクエリ最適化戦略を選択する必要があります。
