{"id":76828,"date":"2024-02-27T09:15:24","date_gmt":"2024-02-27T08:15:24","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/it\/?p=76828&post_type=knowledgebase&preview_id=76828"},"modified":"2025-10-01T20:43:01","modified_gmt":"2025-10-01T19:43:01","slug":"indicizzazione-in-mysql-mariadb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/it\/blog\/indicizzazione-in-mysql-mariadb\/","title":{"rendered":"L’indicizzazione in MySQL e MariaDB: un percorso di ottimizzazione"},"content":{"rendered":"

Sia MySQL che MariaDB sfruttano perfettamente l’efficienza dell’indicizzazione ad albero bilanciato (B-Tree) per ottimizzare le operazioni sui dati. Questo meccanismo di indicizzazione condivisa garantisce un rapido recupero dei dati, migliora le prestazioni delle query e riduce al minimo l’input\/output (I\/O) su disco, contribuendo a un’esperienza di database pi\u00f9 reattiva ed efficiente.<\/p>\n

Questo articolo analizza pi\u00f9 da vicino l’indicizzazione, funge da guida nella creazione degli indici e condivide i consigli per utilizzarli in modo pi\u00f9 efficace nei database MySQL e MariaDB<\/a>.<\/p>\n

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Che cos’\u00e8 un indice?<\/h2>\n

Quando interroghiamo un database MySQL per ottenere informazioni specifiche, la query cerca ogni riga di una tabella del database finch\u00e9 non trova quella giusta. Questa operazione pu\u00f2 richiedere molto tempo, soprattutto nei casi in cui il database \u00e8 molto esteso.<\/p>\n

I gestori di database utilizzano l’indicizzazione per accelerare i processi di recupero dei dati e ottimizzare l’efficienza delle query. L’indicizzazione crea una struttura di dati che riduce al minimo la quantit\u00e0 di dati da ricercare, organizzandoli in modo sistematico e rendendo l’esecuzione delle query pi\u00f9 rapida ed efficace.<\/p>\n

Supponiamo di voler trovare un cliente il cui nome \u00e8 Ava<\/code> nella seguente tabella Customer<\/strong>:<\/p>\n

\"Un'anteprima
Anteprima di MySQL Workbench della tabella Customer.<\/figcaption><\/figure>\n

L’aggiunta di un indice B-Tree alla colonna first_name<\/strong> crea una struttura che facilita una ricerca pi\u00f9 efficiente delle informazioni desiderate. La struttura assomiglia a un albero con il nodo radice in cima, che si dirama fino ai nodi foglia in fondo.<\/p>\n

\u00c8 simile a un albero ben organizzato, dove ogni livello guida la ricerca in base all’ordine dei dati.<\/p>\n

Questa immagine mostra il percorso di ricerca di un indice B-Tree:<\/p>\n

\"Diagramma
Una tabella clienti B-Tree.<\/figcaption><\/figure>\n

Ava<\/code> \u00e8 elencato per primo e William<\/code> per ultimo in ordine alfabetico ascendente, come il B-Tree ha disposto i nomi. Il sistema B-Tree designa il valore centrale dell’elenco come nodo radice. Poich\u00e9 Michael<\/code> si trova al centro dell’elenco alfabetico, \u00e8 il nodo radice. L’albero si ramifica poi con i valori a sinistra e a destra di Michael<\/code>.<\/p>\n

Man mano che si procede lungo i livelli dell’albero, ogni nodo offre altre chiavi (collegamenti diretti alle righe di dati originali) per guidare la ricerca attraverso i nomi ordinati alfabeticamente. Quindi, i dati relativi al nome di tutti i clienti si trovano nei nodi foglia.<\/p>\n

La ricerca inizia confrontando Ava<\/code> con il nodo radice Michael<\/code>. Si sposta a sinistra dopo aver determinato che Ava<\/code> compare prima di Michael<\/code> in ordine alfabetico. Scende fino al figlio di sinistra (Emily<\/code>), poi ancora a sinistra fino a Daniel<\/code>, e ancora a sinistra fino a Ava<\/code> prima di arrivare al nodo foglia che contiene le informazioni di Ava<\/code>.<\/p>\n

Il B-Tree funziona come un sistema di navigazione semplificato, guidando efficacemente la ricerca verso un luogo particolare senza controllare tutti i nomi presenti nel dataset. \u00c8 come navigare in una directory accuratamente ordinata seguendo indicazioni strategiche che portano direttamente a destinazione.<\/p>\n

Tipi di indici<\/h2>\n

Esistono diversi tipi di indici, con scopi diversi. Vediamoli qui di seguito.<\/p>\n

1. Indici a livello singolo<\/h3>\n

Gli indici a livello singolo, o indici piatti, mappano le chiavi dell’indice ai dati della tabella. Ogni chiave dell’indice corrisponde a una singola riga della tabella.<\/p>\n

La colonna customer_id<\/strong> \u00e8 una chiave primaria della tabella Customer<\/strong> e funge da indice a livello singolo. La chiave identifica ogni cliente e collega le sue informazioni nella tabella.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Indice (customer_id<\/strong>)<\/td>\nPuntatore di riga<\/td>\n<\/tr>\n
1<\/td>\nRiga 1<\/td>\n<\/tr>\n
2<\/td>\nRiga 2<\/td>\n<\/tr>\n
3<\/td>\nFila 3<\/td>\n<\/tr>\n
4<\/td>\nFila 4<\/td>\n<\/tr>\n
..<\/td>\n..<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

La relazione tra le chiavi customer_id<\/strong> e i dettagli dei singoli clienti \u00e8 semplice. Gli indici a livello singolo eccellono in scenari con tabelle contenenti poche righe o colonne con pochi valori distinti. Colonne come stato<\/strong> o categoria<\/strong>, ad esempio, sono ottimi candidati.<\/p>\n

Si pu\u00f2 utilizzare un indice a livello singolo per semplici query che individuano una riga specifica in base a una sola colonna. La sua implementazione \u00e8 semplice, diretta ed efficiente per i dataset pi\u00f9 piccoli.<\/p>\n

2. Indici multilivello<\/h3>\n

A differenza degli indici a livello singolo per il recupero organizzato dei dati, gli indici multilivello utilizzano una struttura gerarchica. Hanno pi\u00f9 livelli di guida. L’indice di primo livello indirizza la ricerca verso un indice di livello inferiore e cos\u00ec via fino a raggiungere il livello foglia, che memorizza i dati. Questa struttura riduce il numero di confronti necessari durante le ricerche.<\/p>\n

Consideriamo un indice a pi\u00f9 livelli con le colonne indirizzo<\/strong> e customer_id<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Indice (indirizzo<\/strong>)<\/td>\nSottoindice (customer_id<\/strong>)<\/td>\nPuntatore di riga<\/td>\n<\/tr>\n
123 Main Street<\/td>\n1<\/td>\nFila 1<\/td>\n<\/tr>\n
456 Oak Ave<\/td>\n2<\/td>\nFila 2<\/td>\n<\/tr>\n
789 Pine Rd<\/td>\n3<\/td>\nFila 3<\/td>\n<\/tr>\n
..<\/td>\n..<\/td>\n..<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Il primo livello organizza gli indirizzi. Il secondo livello, all’interno di ogni indirizzo, organizza ulteriormente gli ID dei clienti.<\/p>\n

Questa organizzazione \u00e8 eccellente per i set di dati pi\u00f9 estesi che richiedono una gerarchia di ricerca organizzata. \u00c8 utile anche per colonne come cognome_nome<\/strong> con una cardinalit\u00e0 moderata (l’unicit\u00e0 dei valori dei dati in una particolare colonna).<\/p>\n

3. Indici cluster<\/h3>\n

Gli indici cluster in MySQL<\/a> dettano l’ordine logico dell’indice e l’ordine dei dati nella tabella. Se applichiamo un indice cluster alla colonna customer_id<\/strong> della tabella Customer<\/strong>, le righe vengono ordinate in base ai valori della colonna. Ci\u00f2 significa che l’ordine dei dati nella tabella riflette l’ordine dell’indice clusterizzato, migliorando le prestazioni di recupero dei dati per modelli specifici e riducendo l’I\/O su disco.<\/p>\n

Questa strategia \u00e8 efficace quando il modello di recupero dei dati si allinea con l’ordine degli ID dei clienti. \u00c8 adatta anche alle colonne con una cardinalit\u00e0 elevata, come customer_id<\/strong>.<\/p>\n

Sebbene gli indici clusterizzati offrano dei vantaggi per quanto riguarda le prestazioni di recupero dei dati per modelli specifici, \u00e8 importante notare un potenziale svantaggio. L’ordinamento delle righe in base all’indice clusterizzato pu\u00f2 influire sulle prestazioni delle operazioni di inserimento e aggiornamento, soprattutto se lo schema di inserimento o aggiornamento non corrisponde all’ordine dell’indice clusterizzato. Questo perch\u00e9 i nuovi dati devono essere inseriti o aggiornati in modo da mantenere l’ordine di smistamento, con conseguente sovraccarico di lavoro.<\/p>\n

4. Indici non cluster<\/h3>\n

Gli indici non cluster offrono alle strutture di database una maggiore flessibilit\u00e0. Supponiamo di utilizzare un indice non cluster su una colonna e-mail<\/strong>. A differenza di un indice cluster, non cambia l’ordine delle voci nella tabella.<\/p>\n

Al contrario, costruisce una nuova struttura che mappa le chiavi – in questo caso gli indirizzi e-mail – con le righe di dati. Quando interroghiamo il database alla ricerca di un indirizzo e-mail specifico, l’indice non cluster guida la ricerca direttamente alla riga pertinente senza basarsi sull’ordine della tabella.<\/p>\n

La flessibilit\u00e0 degli indici non cluster \u00e8 il loro principale vantaggio. Permettono di effettuare ricerche efficienti su pi\u00f9 colonne senza imporre un ordine ai dati memorizzati. Questo sistema rende gli indici non cluster versatili, in quanto sono in grado di soddisfare query che non seguono l’ordine primario della tabella.<\/p>\n

Gli indici non cluster sono utili quando il modello di recupero dei dati \u00e8 diverso dall’ordine alfabetico e per le colonne con cardinalit\u00e0 da moderata a elevata, come l’email.<\/p>\n

Come creare gli indici<\/h2>\n

Ora che abbiamo esaminato cosa sono gli indici ad alto livello, vediamo alcuni esempi pratici di creazione di indici con MySQL Workbench.<\/p>\n

Prerequisiti<\/h3>\n

Per seguirci, \u00e8 necessario avere:<\/p>\n