Database tutuğumuz veriler az olunca yaptığımız sorgular için herhangi bir sıkıntı yoktur ve verilerimize rahat bir şekilde ulaşıyoruz. Verilerimiz gün geçtikçe büyüdükçe yaptığımız sorgulardan geç cevaplar almaya başlayacağız ve performans kaybı yaşayacağız. Bu durumu önlemek için sql serverda indexing yapısı kullanıyoruz. Indexing ile verilerimize verdiğimiz anahtarlar b-tree üzerinde saklanıyor ve verilere rahat bir şekilde ulaşıyoruz. Index kullanarak, lineer yapıda arama yapmak yerine tree bazında arama yapıyoruz.

                SQL Server’da iki çeşit indexleme yapısı vardır.

1. Clustered Index
2. Non-Clustered Index

Clustered Index

Clustered index bir tabloda yanlızca bir tane olur. Aslında bunu hepimiz kullanıyoruz genelde. Clustered index ile tablodaki kayıtlar, fiziksel olarak indeksleme alanına göre dizilmiş şekildedir. Bu yapılanma dengeli ağaç(B-Tree) yapısına sahibtir.

B-Tree Architecture yapısı aşağıdaki şekildedir.

Clustered index yapıldığında sıralanan veriler Leaf’de tutulur. Veri direk buradan okunur. Basit bir örnek vermek gerekirse genelde internette bu örneklere rastlarız J Bir dershanemizin olduğunu varsayalım. İlk gün 10, ikinci gün 25 şeklinde  öğrenci kayıt edelim ve her gelen kaydı üst üste koyuyoruz. Kayıtlar bayağı bir büyüklüğe ulaştı. Ardından bir öğrencimiz geldi dersane kayıdı ilgili bir belgeyi size verdi ve onu öğrencinin dosyasına eklemek istiyorsunuz. Herhangi bir sırada olmayan kayıt dosyaları arasında o öğrenciye ait dosyayı bulmaya çalışmak çok zahmetli bir iş fakat alfabetik bir sırada olduğu zaman dosyayı çabuk bir sürede bularak işimizi bitiriyoruz. Burdan nasıl bir kazanç sağlıyorsak databasede de clustered index yapısı kullanarak kazanç sağlarız. Ancak bazı durumlarda clustered index bizim için yeterli olmayabilir. Bu durumda yardımımıza Non-Clustered index yetişiyor.

Non-Clustered Index

Non-Clustered indexe örnek vererek başlayayım. Elimize bir kitap aldık ve çalışacağımız konuyu sayfa sayfa tek tek arayarak bulmak istemeyiz. Index sayfasından konunun kaçıncı sayfada olduğuna bakarız ve o sayfaya gideriz. Bu şekilde yaptığımızda non-clustered index yapısı oluyor. Bu yapıda tree de verinin kendisine ulaşmıyoruz. Leaf-level’larda verinin bulunduğu adres bulunmaktadır. Daha sonra Roota tekrardan çıkılarak o verinin kendisine ulaşılır. SQL Server 2005 de 255 tane SQL Server 2008 ve 2012 de 999 adet non-clustered index oluşturulabilir.

Teorik bilginin ardından bir tablo oluşturup içine 200000 kayıt ekleyip index yapılarını deneyelim.

200000 kaydımızı bu şekilde ekliyoruz.

Tablomuzda clustered index ve non-clustered index belirlemeden lineer bir query oluşturalım.

Toplam 1936 logical reads yapıldı ve 122ms sürdü. Bu verilerimizin milyonlar olduğunu düşünürsek bayağı bir zaman alacağı ortada.

Şimdi Clustered index belirleyerek sorgumuzu tekrar çalıştıralım.

Clustered indeximiz belirledik. Sorgumuzu çalıştıralım.

Sorgumuzu 3 logical read yaptı. 0ms ile veriye ulaştı.

Şimdi non-clustered index oluşturmadan önce bir sorgu çalıştıralım.

Oluşturduğumuz sorgu 1897 logical read yaptı. 47ms veriye ulaştı.

Şimdi tablomuzda name alanına non-clustered index belirleyelim.

Belirledikten sonra sorgumuzu tekrar çalıştıralım.

Görüldüğü üzere Clustered index ve Non clustered index kullanarak sql sorgularında performans bakımından önemli avantaj elde ettik.