{"id":69221,"date":"2024-03-10T09:14:46","date_gmt":"2024-03-10T08:14:46","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/de\/?p=69221&post_type=knowledgebase&preview_id=69221"},"modified":"2025-10-01T20:15:13","modified_gmt":"2025-10-01T19:15:13","slug":"indexierung-in-mysql-und-mariadb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/indexierung-in-mysql-und-mariadb\/","title":{"rendered":"Indexierung in MySQL und MariaDB beherrschen: Ein Weg zur Optimierung"},"content":{"rendered":"

Sowohl MySQL als auch MariaDB nutzen nahtlos die Effizienz der Balanced-Tree-Indizierung (B-Tree), um Datenoperationen zu optimieren. Dieser gemeinsame Indexierungsmechanismus sorgt f\u00fcr einen schnellen Datenabruf, verbessert die Abfrageleistung und minimiert die Ein-\/Ausgabe auf der Festplatte, was zu einer reaktionsschnellen und effizienten Datenbank beitr\u00e4gt.<\/p>\n

Dieser Artikel wirft einen genaueren Blick auf die Indizierung, zeigt dir, wie du Indizes erstellst, und gibt dir Tipps, wie du sie in MySQL- und MariaDB-Datenbanken<\/a> effektiver nutzen kannst.<\/p>\n

<\/div><\/kinsta-auto-toc>\n

Was ist ein Index?<\/h2>\n

Wenn du eine MySQL-Datenbank nach bestimmten Informationen abfragst, durchsucht die Abfrage jede Zeile in einer Datenbanktabelle, bis sie die richtige Zeile gefunden hat. Das kann lange dauern, vor allem, wenn die Datenbank sehr umfangreich ist.<\/p>\n

Datenbankmanager nutzen die Indizierung, um den Datenabruf zu beschleunigen und die Abfrageeffizienz zu optimieren. Durch die Indizierung wird eine Datenstruktur aufgebaut, die die Menge der zu durchsuchenden Daten minimiert, indem sie die Daten systematisch organisiert, was zu einer schnelleren und effektiveren Ausf\u00fchrung der Abfrage f\u00fchrt.<\/p>\n

Angenommen, du m\u00f6chtest einen Kunden mit dem Vornamen Ava<\/code> in der folgenden Kundentabelle<\/strong> finden:<\/p>\n

\"MySQL
MySQL Workbench-Vorschau der Tabelle „Kunden“<\/figcaption><\/figure>\n

Durch das Hinzuf\u00fcgen eines B-Tree-Index zur Spalte first_name<\/strong> wird eine Struktur geschaffen, die eine effizientere Suche nach den gew\u00fcnschten Informationen erm\u00f6glicht. Die Struktur \u00e4hnelt einem Baum mit dem Wurzelknoten an der Spitze, der sich bis zu den Blattknoten am unteren Ende verzweigt.<\/p>\n

Sie \u00e4hnelt einem gut organisierten Baum, bei dem jede Ebene die Suche auf der Grundlage der sortierten Reihenfolge der Daten leitet.<\/p>\n

Dieses Bild zeigt den Suchpfad eines B-Baum-Indexes:<\/p>\n

\"Eine
Eine B-Tree Kundentabelle<\/figcaption><\/figure>\n

Ava<\/code> wird zuerst aufgef\u00fchrt und William<\/code> zuletzt in aufsteigender alphabetischer Reihenfolge – so wie der B-Baum die Namen angeordnet hat. Das B-Tree-System bezeichnet den mittleren Wert in der Liste als Wurzelknoten. Da Michael<\/code> in der Mitte der alphabetischen Liste steht, ist es der Wurzelknoten. Der Baum verzweigt sich dann mit den Werten links und rechts von Michael<\/code>.<\/p>\n

Je weiter du in der Baumstruktur nach unten gehst, desto mehr Schl\u00fcssel (direkte Links zu den urspr\u00fcnglichen Datenzeilen) bietet jeder Knoten, um die Suche durch die alphabetisch geordneten Namen zu f\u00fchren. An den Blattknoten findest du dann die Daten f\u00fcr den Vornamen eines jeden Kunden.<\/p>\n

Die Suche beginnt mit dem Vergleich von Ava<\/code> mit dem Wurzelknoten Michael<\/code>. Sie bewegt sich nach links, nachdem sie festgestellt hat, dass Ava<\/code> alphabetisch vor Michael<\/code> steht. Sie geht nach unten zum linken Kind (Emily<\/code>), dann wieder nach links zu Daniel<\/code> und noch einmal nach links zu Ava<\/code>, bevor sie bei dem Blattknoten ankommt, der die Informationen von Ava<\/code>enth\u00e4lt.<\/p>\n

Der B-Baum funktioniert wie ein vereinfachtes Navigationssystem, das die Suche effektiv zu einem bestimmten Ort f\u00fchrt, ohne dass jeder Name im Datensatz \u00fcberpr\u00fcft werden muss. Es ist, als w\u00fcrde man in einem sorgf\u00e4ltig geordneten Verzeichnis navigieren, indem man strategisch platzierten Wegweisern folgt, die einen direkt zum Ziel f\u00fchren.<\/p>\n

Arten von Indizes<\/h2>\n

Es gibt verschiedene Arten von Indizes f\u00fcr unterschiedliche Zwecke. Im Folgenden gehen wir auf diese verschiedenen Arten ein.<\/p>\n

1. Einstufige Indizes<\/h3>\n

Einstufige Indizes, auch flache Indizes genannt, ordnen Indexschl\u00fcssel den Tabellendaten zu. Jeder Schl\u00fcssel im Index entspricht einer einzelnen Tabellenzeile.<\/p>\n

Die Spalte customer_id<\/strong> ist ein Prim\u00e4rschl\u00fcssel in der Tabelle Customer<\/strong> und dient als einstufiger Index. Der Schl\u00fcssel identifiziert jeden Kunden und verkn\u00fcpft seine Informationen in der Tabelle.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Index (kunden_id<\/strong>)<\/td>\nZeilenzeiger<\/td>\n<\/tr>\n
1<\/td>\nZeile 1<\/td>\n<\/tr>\n
2<\/td>\nZeile 2<\/td>\n<\/tr>\n
3<\/td>\nReihe 3<\/td>\n<\/tr>\n
4<\/td>\nReihe 4<\/td>\n<\/tr>\n
..<\/td>\n..<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Die Beziehung zwischen den customer_id-Schl\u00fcsseln<\/strong> und den einzelnen Kundendaten ist einfach. Einstufige Indizes eignen sich besonders f\u00fcr Tabellen mit wenigen Zeilen oder Spalten mit wenigen unterschiedlichen Werten. Spalten wie Status<\/strong> oder Kategorie<\/strong> sind z. B. gute Kandidaten.<\/p>\n

Verwende einen einstufigen Index f\u00fcr einfache Abfragen, die eine bestimmte Zeile anhand einer einzigen Spalte finden. Seine Implementierung ist einfach, \u00fcberschaubar und effizient f\u00fcr kleinere Datens\u00e4tze.<\/p>\n

2. Multi-Level-Indizes<\/h3>\n

Im Gegensatz zu einstufigen Indizes f\u00fcr organisierte Datenabfragen verwenden mehrstufige Indizes eine hierarchische Struktur. Sie haben mehrere F\u00fchrungsebenen. Der Top-Level-Index leitet die Suche zu einem Index auf einer niedrigeren Ebene und so weiter, bis er die Blattebene erreicht, auf der die Daten gespeichert sind. Diese Struktur verringert die Anzahl der bei der Suche erforderlichen Vergleiche.<\/p>\n

Nehmen wir einen mehrstufigen Index mit den Spalten address<\/strong> und customer_id<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Index (Adresse<\/strong>)<\/td>\nSub-Index (kunden_id<\/strong>)<\/td>\nZeilenzeiger<\/td>\n<\/tr>\n
123 Hauptstra\u00dfe<\/td>\n1<\/td>\nZeile 1<\/td>\n<\/tr>\n
456 Oak Ave<\/td>\n2<\/td>\nReihe 2<\/td>\n<\/tr>\n
789 Pine Rd<\/td>\n3<\/td>\nReihe 3<\/td>\n<\/tr>\n
..<\/td>\n..<\/td>\n..<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Auf der ersten Ebene werden die Adressen organisiert. Auf der zweiten Ebene werden die Kunden-IDs innerhalb jeder Adresse weiter organisiert.<\/p>\n

Diese Organisation eignet sich hervorragend f\u00fcr umfangreichere Datens\u00e4tze, die eine geordnete Suchhierarchie erfordern. Sie ist auch hilfreich f\u00fcr Spalten wie Nachname<\/strong> mit einer m\u00e4\u00dfigen Kardinalit\u00e4t (die Einzigartigkeit der Datenwerte in einer bestimmten Spalte).<\/p>\n

3. Geclusterte Indizes<\/h3>\n

Geclusterte Indizes in MySQL<\/a> legen die logische Reihenfolge des Index und die Reihenfolge der Daten in der Tabelle fest. Wenn du einen geclusterten Index auf die Spalte customer_id<\/strong> in der Tabelle Customer<\/strong> anwendest, werden die Zeilen nach den Werten der Spalte sortiert. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der Daten in der Tabelle die Reihenfolge des geclusterten Index widerspiegelt, was die Leistung der Datenabfrage f\u00fcr bestimmte Muster verbessert, indem es die Festplatten-E\/A reduziert.<\/p>\n

Diese Strategie ist effektiv, wenn das Datenabrufmuster mit der Reihenfolge der Kunden-IDs \u00fcbereinstimmt. Sie eignet sich auch f\u00fcr Spalten mit hoher Kardinalit\u00e4t, wie z. B. customer_id<\/strong>.<\/p>\n

Obwohl geclusterte Indizes f\u00fcr bestimmte Muster Vorteile bei der Datenabfrage bieten, gibt es auch einen potenziellen Nachteil. Das Sortieren von Zeilen auf der Grundlage des Cluster-Index kann die Leistung von Einf\u00fcge- und Aktualisierungsvorg\u00e4ngen beeintr\u00e4chtigen, insbesondere wenn das Einf\u00fcge- oder Aktualisierungsmuster nicht mit der Reihenfolge des Cluster-Index \u00fcbereinstimmt. Das liegt daran, dass neue Daten so eingef\u00fcgt oder aktualisiert werden m\u00fcssen, dass die sortierte Reihenfolge beibehalten wird, was zu zus\u00e4tzlichem Overhead f\u00fchrt.<\/p>\n

4. Nicht-geclusterte Indizes<\/h3>\n

Nicht-geclusterte Indizes geben der Datenbankstruktur mehr Flexibilit\u00e4t. Angenommen, du verwendest einen nicht-geclusterten Index f\u00fcr eine E-Mail-Spalte<\/strong>. Anders als ein geclusterter Index \u00e4ndert er die Reihenfolge der Eintr\u00e4ge in der Tabelle nicht.<\/p>\n

Stattdessen wird eine neue Struktur erstellt, die die Schl\u00fcssel – in diesem Fall die E-Mail-Adressen – den Datenzeilen zuordnet. Wenn du die Datenbank nach einer bestimmten E-Mail-Adresse abfragst, f\u00fchrt der nicht geclusterte Index die Suche direkt zur entsprechenden Zeile, ohne sich auf die Reihenfolge der Tabelle zu verlassen.<\/p>\n

Die Flexibilit\u00e4t von nicht geclusterten Indizes ist ihr Hauptvorteil. Sie erm\u00f6glichen eine effiziente Suche in mehreren Spalten, ohne den gespeicherten Daten eine bestimmte Reihenfolge aufzuerlegen. Dieses System macht nicht-geclusterte Indizes vielseitig, denn sie k\u00f6nnen Abfragen erf\u00fcllen, die nicht der prim\u00e4ren Reihenfolge der Tabelle folgen.<\/p>\n

Nicht-geclusterte Indizes sind hilfreich, wenn das Muster der Datenabfrage von der alphabetischen Reihenfolge abweicht und f\u00fcr Spalten mit mittlerer bis hoher Kardinalit\u00e4t, wie z. B. E-Mail.<\/p>\n

Wie man Indizes erstellt<\/h2>\n

Nachdem wir nun erkl\u00e4rt haben, was Indizes sind, wollen wir uns einige praktische Beispiele f\u00fcr die Erstellung von Indizes mit MySQL Workbench ansehen.<\/p>\n

Voraussetzungen<\/h3>\n

Um mitmachen zu k\u00f6nnen, brauchst du:<\/p>\n