{"id":67305,"date":"2024-03-10T05:17:40","date_gmt":"2024-03-10T08:17:40","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/pt\/?p=67305&post_type=knowledgebase&preview_id=67305"},"modified":"2025-10-01T17:00:33","modified_gmt":"2025-10-01T20:00:33","slug":"indexacao-no-mysql-mariadb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/pt\/blog\/indexacao-no-mysql-mariadb\/","title":{"rendered":"Dominando a Indexa\u00e7\u00e3o no MySQL e no MariaDB: Um Caminho para a Otimiza\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

Tanto o MySQL quanto o MariaDB aproveitam perfeitamente a efici\u00eancia da indexa\u00e7\u00e3o de \u00e1rvore balanceada (B-Tree) para otimizar as opera\u00e7\u00f5es de dados. Esse mecanismo de indexa\u00e7\u00e3o compartilhada garante a recupera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de dados, melhora o desempenho das consultas e minimiza a entrada\/sa\u00edda (E\/S) do disco, contribuindo para uma experi\u00eancia de banco de dados mais \u00e1gil e eficiente.<\/p>\n

Este artigo examina mais detalhadamente a indexa\u00e7\u00e3o, orienta voc\u00ea na cria\u00e7\u00e3o de \u00edndices e compartilha dicas sobre como us\u00e1-los com mais efici\u00eancia nos bancos de dados MySQL e MariaDB<\/a>.<\/p>\n

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O que \u00e9 um \u00edndice?<\/h2>\n

Quando voc\u00ea consulta um banco de dados MySQL para obter informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, a consulta pesquisa em cada linha de uma tabela do banco de dados at\u00e9 localizar a linha correta. Isso pode levar muito tempo, especialmente nos casos em que o banco de dados \u00e9 extenso.<\/p>\n

Os gerenciadores de banco de dados usam a indexa\u00e7\u00e3o para acelerar os processos de recupera\u00e7\u00e3o de dados e otimizar a efici\u00eancia da consulta. A indexa\u00e7\u00e3o cria uma estrutura de dados que minimiza a quantidade de dados que devem ser pesquisados, organizando sistematicamente, o que resulta em uma execu\u00e7\u00e3o de consulta mais r\u00e1pida e eficaz.<\/p>\n

Digamos que voc\u00ea queira encontrar um cliente cujo primeiro nome seja Ava<\/code> na seguinte tabela Customer<\/strong>:<\/p>\n

\"Visualiza\u00e7\u00e3o
Visualiza\u00e7\u00e3o da tabela Customer no MySQL Workbench.<\/figcaption><\/figure>\n

Ao adicionar um \u00edndice B-Tree \u00e0 coluna first_name<\/strong>, voc\u00ea cria uma estrutura que facilita uma pesquisa mais eficiente das informa\u00e7\u00f5es desejadas. A estrutura se assemelha a uma \u00e1rvore com o node raiz no topo, ramificando-se para os nodes na parte inferior.<\/p>\n

\u00c9 semelhante a uma \u00e1rvore bem organizada, em que cada n\u00edvel orienta a pesquisa com base na ordem de classifica\u00e7\u00e3o dos dados.<\/p>\n

Esta imagem mostra um caminho de pesquisa de \u00edndice B-Tree:<\/p>\n

\"Uma
Uma tabela B-Tree de clientes.<\/figcaption><\/figure>\n

Ava<\/code> \u00e9 listado primeiro e William<\/code> por \u00faltimo em ordem alfab\u00e9tica ascendente – como a B-Tree organizou os nomes. O sistema B-Tree designa o valor do meio da lista como um node raiz. Como Michael<\/code> est\u00e1 no meio da lista alfab\u00e9tica, ele \u00e9 o node raiz. Em seguida, a \u00e1rvore se ramifica, com valores \u00e0 esquerda e \u00e0 direita de Michael<\/code>.<\/p>\n

\u00c0 medida que voc\u00ea avan\u00e7a pelas camadas da \u00e1rvore, cada node oferece mais chaves (links diretos para as linhas originais de dados) para orientar a pesquisa pelos nomes em ordem alfab\u00e9tica. Em seguida, voc\u00ea encontra os dados do primeiro nome de cada cliente nos nodes das folhas.<\/p>\n

A pesquisa come\u00e7a comparando Ava<\/code> com o node raiz Michael<\/code>. Voc\u00ea se move para a esquerda depois de determinar que Ava<\/code> aparece antes de Michael<\/code> em ordem alfab\u00e9tica. Voc\u00ea desce at\u00e9 o filho da esquerda (Emily<\/code>), depois desce novamente para a esquerda at\u00e9 Daniel<\/code> e desce mais uma vez para a esquerda at\u00e9 Ava<\/code> antes de chegar ao node folha que cont\u00e9m as informa\u00e7\u00f5es de Ava<\/code>.<\/p>\n

A B-Tree funciona como um sistema de navega\u00e7\u00e3o simplificado, orientando efetivamente a pesquisa para um determinado local sem verificar todos os nomes no conjunto de dados. \u00c9 como navegar em um diret\u00f3rio cuidadosamente ordenado, seguindo placas de sinaliza\u00e7\u00e3o estrategicamente posicionadas que levam voc\u00ea diretamente ao destino.<\/p>\n

Tipos de \u00edndices<\/h2>\n

H\u00e1 diferentes tipos de \u00edndices para v\u00e1rias finalidades. Vamos discutir esses diferentes tipos a seguir.<\/p>\n

1. \u00cdndices de n\u00edvel \u00fanico<\/h3>\n

Os \u00edndices de n\u00edvel \u00fanico, ou \u00edndices planos, mapeiam as chaves do \u00edndice para os dados da tabela. Cada chave no \u00edndice corresponde a uma \u00fanica linha da tabela.<\/p>\n

A coluna customer_id<\/strong> \u00e9 uma chave prim\u00e1ria na tabela Customer<\/strong>, servindo como um \u00edndice de n\u00edvel \u00fanico. A chave identifica cada cliente e vincula suas informa\u00e7\u00f5es na tabela.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
\u00cdndice (customer_id<\/strong>)<\/td>\nPonteiro de linha<\/td>\n<\/tr>\n
1<\/td>\nLinha 1<\/td>\n<\/tr>\n
2<\/td>\nLinha 2<\/td>\n<\/tr>\n
3<\/td>\nFileira 3<\/td>\n<\/tr>\n
4<\/td>\nLinha 4<\/td>\n<\/tr>\n
..<\/td>\n..<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

A rela\u00e7\u00e3o entre as chaves customer_id<\/strong> e os detalhes individuais do cliente \u00e9 direta. Os \u00edndices de n\u00edvel \u00fanico s\u00e3o excelentes em cen\u00e1rios com tabelas que cont\u00eam poucas linhas ou colunas com poucos valores distintos. Colunas como status<\/strong> ou categoria,<\/strong> por exemplo, s\u00e3o boas candidatas.<\/p>\n

Use um \u00edndice de n\u00edvel \u00fanico para consultas simples que localizam uma linha espec\u00edfica com base em uma \u00fanica coluna. Sua implementa\u00e7\u00e3o \u00e9 simples, direta e eficiente para conjuntos de dados menores.<\/p>\n

2. \u00cdndices de v\u00e1rios n\u00edveis<\/h3>\n

Diferentemente dos \u00edndices de n\u00edvel \u00fanico para recupera\u00e7\u00e3o organizada de dados, os \u00edndices multin\u00edvel usam uma estrutura hier\u00e1rquica. Eles t\u00eam v\u00e1rios n\u00edveis de orienta\u00e7\u00e3o. O \u00edndice de n\u00edvel superior direciona a pesquisa para um \u00edndice de n\u00edvel inferior, e assim por diante, at\u00e9 chegar ao n\u00edvel de folha, que armazena os dados. Essa estrutura diminui o n\u00famero de compara\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias durante as pesquisas.<\/p>\n

Considere um \u00edndice de v\u00e1rios n\u00edveis com as colunas address<\/strong> e customer_id<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
\u00cdndice (endere\u00e7o<\/strong>)<\/td>\nSub\u00edndice (customer_id<\/strong>)<\/td>\nPonteiro de linha<\/td>\n<\/tr>\n
123 Main St<\/td>\n1<\/td>\nLinha 1<\/td>\n<\/tr>\n
456 Oak Ave<\/td>\n2<\/td>\nLinha 2<\/td>\n<\/tr>\n
789 Pine Rd<\/td>\n3<\/td>\nLinha 3<\/td>\n<\/tr>\n
..<\/td>\n..<\/td>\n..<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

O primeiro n\u00edvel organiza os endere\u00e7os. O segundo n\u00edvel, dentro de cada endere\u00e7o, organiza ainda mais as IDs de clientes.<\/p>\n

Esta organiza\u00e7\u00e3o \u00e9 excelente para conjuntos de dados maiores que exigem uma hierarquia de busca organizada. Tamb\u00e9m \u00e9 \u00fatil para colunas como last_name<\/strong>, que possuem uma cardinalidade moderada (a unicidade dos valores de dados em uma coluna espec\u00edfica).<\/p>\n

3. \u00cdndices clusterizados<\/h3>\n

Os \u00edndices clusterizados no MySQL<\/a> determinam a ordem l\u00f3gica do \u00edndice e a ordem dos dados na tabela. Se voc\u00ea aplicar um \u00edndice clusterizado \u00e0 coluna customer_id<\/strong> na tabela Customer<\/strong>, as linhas ser\u00e3o classificadas com base nos valores da coluna. Isso significa que a ordem dos dados na tabela reflete a ordem do \u00edndice clusterizado, melhorando o desempenho da recupera\u00e7\u00e3o de dados para padr\u00f5es espec\u00edficos ao reduzir a E\/S do disco.<\/p>\n

Esta estrat\u00e9gia mostra-se eficaz quando o padr\u00e3o de recupera\u00e7\u00e3o de dados coincide com a sequ\u00eancia dos IDs de clientes. Tamb\u00e9m se adequa bem a colunas com alta cardinalidade, como o customer_id<\/strong>.<\/p>\n

Embora os \u00edndices clusterizados ofere\u00e7am vantagens em rela\u00e7\u00e3o ao desempenho da recupera\u00e7\u00e3o de dados para padr\u00f5es espec\u00edficos, \u00e9 importante observar uma poss\u00edvel desvantagem. A classifica\u00e7\u00e3o de linhas com base no \u00edndice clusterizado pode afetar o desempenho das opera\u00e7\u00f5es de inser\u00e7\u00e3o e atualiza\u00e7\u00e3o, especialmente se o padr\u00e3o de inser\u00e7\u00e3o ou atualiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o estiver alinhado com a ordem do \u00edndice clusterizado. Isso ocorre porque os novos dados devem ser inseridos ou atualizados de forma a manter a ordem classificada, resultando em uma sobrecarga adicional.<\/p>\n

4. \u00cdndices n\u00e3o clusterizados<\/h3>\n

Os \u00edndices n\u00e3o clusterizados oferecem mais flexibilidade \u00e0s estruturas de banco de dados. Suponha que voc\u00ea use um \u00edndice n\u00e3o clusterizado em uma coluna de e-mail<\/strong>. Ao contr\u00e1rio de um \u00edndice com cluster, ele n\u00e3o altera a ordem das entradas na tabela.<\/p>\n

Em vez disso, ele cria uma nova estrutura que mapeia chaves – nesse caso, endere\u00e7os de e-mail – para linhas de dados. Quando voc\u00ea consulta o banco de dados em busca de um endere\u00e7o de e-mail espec\u00edfico, o \u00edndice n\u00e3o clusterizado orienta a pesquisa diretamente para a linha relevante, sem depender da ordem da tabela.<\/p>\n

A flexibilidade dos \u00edndices n\u00e3o clusterizados \u00e9 sua principal vantagem. Eles permitem pesquisas eficientes de v\u00e1rias colunas sem impor uma ordem aos dados armazenados. Esse sistema torna os \u00edndices n\u00e3o clusterizados vers\u00e1teis, pois eles podem acomodar consultas que n\u00e3o seguem a ordem prim\u00e1ria da tabela.<\/p>\n

Os \u00edndices n\u00e3o clusterizados s\u00e3o \u00fateis quando o padr\u00e3o de recupera\u00e7\u00e3o de dados difere da ordem alfab\u00e9tica e para colunas com cardinalidade moderada a alta, como \u00e9 o caso do email.<\/p>\n

Como criar \u00edndices<\/h2>\n

Agora que j\u00e1 analisamos o que s\u00e3o \u00edndices em um n\u00edvel mais alto, vamos analisar alguns exemplos pr\u00e1ticos de cria\u00e7\u00e3o de \u00edndices usando o MySQL Workbench.<\/p>\n

Pr\u00e9-requisitos<\/h3>\n

Para acompanhar, voc\u00ea precisa de:<\/p>\n