Guide complet des index dans les bases de données — B-tree, Hash, GiST, GIN, BRIN, bitmap, index composites, partiels, couvrants, clustering, et optimisation des plans d'exécution.
Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Quelldateien prüfen
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
Guide complet des index dans les bases de données — B-tree, Hash, GiST, GIN, BRIN, bitmap, index composites, partiels, couvrants, clustering, et optimisation des plans d'exécution.
Compétence Indexation Avancée des Bases de Données
Vue d'ensemble
Un index est une structure de données redondante qui accélère la recherche, le tri, et les jointures au prix d'un espace de stockage supplémentaire et d'un ralentissement des écritures. Maîtriser les index est le levier le plus puissant pour les performances des bases de données.
Cette compétence couvre tous les types d'index (B-tree, Hash, GiST, GIN, BRIN, bitmap, trie, covering), leur sélection selon le type de requête, l'optimisation des plans d'exécution, et les pièges à éviter.
Quand l'utiliser
Activez cette compétence lorsque l'utilisateur :
Demande d'optimiser des requêtes SQL lentes
Veut choisir le bon type d'index pour un cas d'usage
A besoin de comprendre un plan d'exécution (EXPLAIN)
Doit équilibrer performance en lecture vs écriture
A besoin de covering indexes, partial indexes, ou functional indexes
1. Arbre B (B-tree) — L'index Universel
1.1 Principe
Le B-tree est l'index par défaut de tous les SGBD relationnels (PostgreSQL, MySQL InnoDB, SQLite). Il organise les données dans un arbre équilibré de hauteur logarithmique (O(log n)). Pour 1 million de lignes, une recherche B-tree demande ~3-4 niveaux d'arbre.
1.2 Quand l'utiliser
Opération
Efficacité B-tree
WHERE col = valeur
Excellent (O(log n))
WHERE col > valeur
Excellent (range scan)
ORDER BY col
Excellent (pas de tri supplémentaire)
LIKE 'prefix%'
Bon (scan de plage)
LIKE '%suffix'
Impossibilité (pas d'index utilisable)
col IN (1,2,3)
Bon (multiples recherches)
col IS NULL
Variable selon SGBD
1.3 Index Composite (Multi-colonnes)
-- Règle fondamentale : colonnes d'égalité → colonnes de plage → colonnes de tri-- WHERE machine_id = 42 AND statut = 'OK' ORDER BY ts DESCCREATE INDEX idx_perf ON mesures (machine_id, statut, ts );
DESC
-- Condition : les colonnes de gauche à droite doivent être contraintes
-- BON : WHERE machine_id = 42 AND statut = 'OK' → utilise 3 colonnes
-- MAUVAIS : WHERE statut = 'OK' → n'utilise PAS l'index
-- MAUVAIS : WHERE machine_id = 42 AND temperature > 100 → utilise 2 colonnes (machine_id, température)
-- mais la 3e colonne (statut) sautée par le range scan
1.4 Index Couvrant (Covering Index)
-- L'index contient TOUTES les colonnes de la requête-- Évite de lire la table (Index-Only Scan)CREATE INDEX idx_covering ON mesures (machine_id, statut, ts, temperature, pression);
-- Cette requête ne lit QUE l'index (pas de FETCH)SELECT machine_id, statut, ts, temperature
FROM mesures
WHERE machine_id =42AND statut ='OK'AND ts >'2025-06-01';
2. Index Hash
2.1 Principe
Table de hachage : O(1) pour les égalités, impossible pour les plages ou les tris.
2.2 PostgreSQL
-- PostgreSQL : CREATE INDEX ... USING HASHCREATE INDEX idx_capteur_hash ON mesures USING HASH (capteur_id);
-- Limitations : n'accepte QUE les opérateurs =-- Pas de : <, >, <=, >=, BETWEEN, ORDER BY-- Utile pour : clés étrangères, lookup exacts, colonnes de jointure
2.3 MySQL / InnoDB
-- MySQL InnoDB ne supporte pas HASH index (sauf MEMORY engine)-- L'index B-tree d'InnoDB est déjà très efficace pour les égalités-- Les HASH index sont automatiquement créés par l'Adaptive Hash Index (AHI)
3. Index GiST (Generalized Search Tree)
3.1 Principe
Arbre équilibré généralisé qui supporte les opérateurs de distance, d'intersection, et de voisinage. Utilisé pour les données géométriques, géospatiales, full-text, et ranges.
3.2 Usages
-- PostgreSQL : GiST pour géospatial (PostGIS)CREATE INDEX idx_localisation ON sites USING GIST (geom);
-- Requête des 10 plus proches voisinsSELECT nom, ST_Distance(geom, ST_MakePoint(4.387, 45.441)) AS dist
FROM sites
ORDERBY geom <-> ST_MakePoint(4.387, 45.441)
LIMIT 10;
-- GiST pour les ranges (daterange, int4range)CREATE INDEX idx_periode ON contrats USING GIST (periode);
SELECT*FROM contrats WHERE periode @>CURRENT_DATE; -- contientSELECT*FROM contrats WHERE periode &&'[2025-01-01, 2025-06-30]'::daterange; -- overlap
3.3 Opérateurs GiST
Opérateur
Signification
Exemple
<<
strictement à gauche
point << box
&<
ne s'étend pas à droite
box &< box
&&
overlap
box && box
<->
distance
point <-> point
@>
contient
polygon @> point
<@
contenu dans
point <@ polygon
4. Index GIN (Generalized Inverted Index)
4.1 Principe
Index inversé : stocke une liste de documents pour chaque mot-clé. Parfait pour les tableaux, JSONB, et full-text search.
4.2 Usages
-- PostgreSQL GIN pour JSONBCREATE INDEX idx_tags ON articles USING GIN (tags);
CREATE INDEX idx_donnees_json ON mesures USING GIN (donnees jsonb_path_ops);
-- Recherche dans JSONBSELECT*FROM mesures WHERE donnees @>'{"temperature": 23.5}';
SELECT*FROM articles WHERE tags ? 'machine-learning'; -- contient la cléSELECT*FROM articles WHERE tags ?|ARRAY['python', 'ml']; -- au moins uneSELECT*FROM articles WHERE tags ?&ARRAY['python', 'ml']; -- toutes-- GIN pour full-textCREATE INDEX idx_texte ON documents USING GIN (to_tsvector('french', contenu));
SELECT*FROM documents
WHERE to_tsvector('french', contenu) @@ to_tsquery('french', 'machine & apprentissage');
4.3 GIN vs GiST
Critère
GIN
GiST
Vitesse de recherche
Très rapide
Rapide
Vitesse d'écriture
Lente (reconstruit l'index)
Rapide
Taille
2-3x plus gros
1.5x plus gros
Use case
JSONB, full-text statique
Full-text dynamique, géospatial
5. Index BRIN (Block Range Index)
5.1 Principe
Index qui stocke les valeurs min/max par plage de blocs physiques. Extrêmement compact (100-1000x plus petit qu'un B-tree), mais efficace seulement si les données sont naturellement ordonnées physiquement.
5.2 Usages
-- PostgreSQL BRIN (parfait pour les séries temporelles)CREATE INDEX idx_ts_brin ON mesures USING BRIN (timestamp) WITH (pages_per_range =32);
-- Taille : 8 Ko pour 1 milliard de lignes-- vs 25 Go pour un B-tree sur la même colonne-- BRIN avec multi-minmax (PostgreSQL 14+)CREATE INDEX idx_brin_multicol ON mesures USING BRIN (timestamp, machine_id)
WITH (pages_per_range =16) INCLUDE (temperature);
5.3 Quand BRIN plutôt que B-tree
Situation
Recommandation
Séries temporelles (timestamp ordonné)
BRIN (100x plus petit)
Données physiquement corrélées (ID auto-incrémenté)
BRIN (excellent)
Haute cardinalité aléatoire
B-tree (échec BRIN)
Beaucoup d'écritures, peu de lectures
BRIN (écritures rapides)
RAM limitée
BRIN (index minuscule)
6. Index Partiels (Partial Index)
6.1 Principe
Index qui ne contient qu'un sous-ensemble de lignes, économisant espace et écritures.
-- Index seulement sur les valeurs critiquesCREATE INDEX idx_alertes_critiques ON mesures (capteur_id, ts DESC)
WHERE niveau ='CRITIQUE';
-- Index seulement sur les données du mois courantCREATE INDEX idx_mois_courant ON mesures (machine_id, ts)
WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE);
-- Requête qui utilise l'index partielSELECT*FROM mesures
WHERE niveau ='CRITIQUE'AND capteur_id =42;
7. Index Fonctionnels (Expression Index)
7.1 Principe
Index sur le résultat d'une expression ou d'une fonction.
-- PostgreSQL : index sur l'expressionCREATE INDEX idx_lower_email ON utilisateurs (LOWER(email));
SELECT*FROM utilisateurs WHERELOWER(email) ='user@example.com';
-- MySQL 8.0+ : index fonctionnelALTER TABLE utilisateurs ADD INDEX idx_lower_email ((LOWER(email)));
-- Index sur extraction JSONCREATE INDEX idx_json_temp ON mesures ((donnees->>'temperature'));
SELECT*FROM mesures WHERE (donnees->>'temperature')::numeric>100;
8. Index Cluster (Clustering)
8.1 Principe
Réorganise physiquement les lignes dans l'ordre de l'index. Une table ne peut avoir qu'un seul cluster.
-- PostgreSQL CLUSTER
CLUSTER mesures USING idx_mesures_ts;
-- Attention : verrouille la table, peut prendre du temps-- Recluster périodiquement : CLUSTER VERBOSE mesures;-- MySQL InnoDB-- La table est toujours organisée par la PRIMARY KEY (index cluster)-- Les index secondaires contiennent la PK, pas l'adresse physique
8.2 Impact du clustering
-- Avant clustering : lecture aléatoire (slow)
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT*FROM mesures WHERE ts BETWEEN'A'AND'B';
-- Buffers: shared hit=5000, read=20000 ← lectures disque-- Après clustering : lectures séquentielles (fast)-- Buffers: shared hit=25000, read=0 ← tout en cache
9. Analyse et Maintenance des Index
9.1 Index inutilisés
-- PostgreSQL : index jamais scannésSELECT
schemaname, tablename, indexname,
idx_scan, idx_tup_read, idx_tup_fetch
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE idx_scan =0AND schemaname NOTIN ('pg_catalog', 'information_schema');
9.2 Fragmentation des index
-- PostgreSQL : taille réelle vs estiméeSELECT
indexrelid::regclass AS index_name,
pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid::regclass)) AS size,
pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid::regclass) * (1- avg_leaf_density /100)) AS waste
FROM pg_stat_user_indexes, LATERAL (
SELECT (avg_leaf_density)::intFROM pgstatindex(indexrelid::regclass::text)
) stats
WHERE avg_leaf_density <80;
-- Rebuild : REINDEX INDEX CONCURRENTLY idx_name;
9.3 Index et EXPLAIN
-- PostgreSQL : vérifier le type de scan
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT*FROM mesures WHERE machine_id =42;
-- Plans possibles :-- Seq Scan (mauvais) : scan complet de la table-- Index Scan (bon) : cherche dans l'index, puis FETCH sur la table-- Index Only Scan (excellent) : tout dans l'index, pas de FETCH-- Bitmap Index Scan (moyen) : construction d'un bitmap avant FETCH-- Bitmap Heap Scan : associé à Bitmap Index Scan
10. Index par SGBD — Tableau Comparatif
Type d'Index
PostgreSQL
MySQL (InnoDB)
SQLite
MongoDB
B-tree
Par défaut
Par défaut (cluster PK)
Par défaut
Par défaut
Hash
USING HASH
Mémoire seulement
Non
{ hashed: true }
GiST
USING GIST
Non
Non
2dsphere
GIN
USING GIN
Non
Non
Non
BRIN
USING BRIN
Non
Non
Non
Partiel
WHERE ...
WHERE ... (MySQL 8.0+)
WHERE ...
partialFilterExpression
Fonctionnel
INDEX (expr)
INDEX ((expr))
Non
Non
Text
to_tsvector
FULLTEXT
FTS5
text
Géospatial
PostGIS
SPATIAL
Non
2dsphere
TTL
Non
Non
Non
expireAfterSeconds
Invisible
Oui
Oui (8.0+)
Non
Non
Pièges Courants
Indexer toutes les colonnes individuellement. MySQL/PostgreSQL n'utilise qu'un seul index par table par requête (sauf Bitmap Scan). Un index composite est souvent meilleur que 3 index simples.
Index sur des colonnes de faible cardinalité. Un index sur sexe (M/F) ou booléen n'aide pas — 50% des lignes sont retournées. Préférer un index partiel.
Pas de covering index pour les requêtes fréquentes. Si une requête très fréquente lit 5 colonnes, créer un index qui les contient toutes = Index-Only Scan.
Index B-tree sur JSONB. Utiliser GIN, pas B-tree, pour les opérateurs @>, ?, ?|.
Oublier les index sur les clés étrangères. Chaque JOIN sur une FK doit avoir un index coté référencé. InnoDB le fait automatiquement, PostgreSQL non.
REINDEX sans CONCURRENTLY. En production, REINDEX verrouille la table. Toujours utiliser REINDEX INDEX CONCURRENTLY (PostgreSQL 12+).
Checklist
Les index composites suivent l'ordre : égalité → plage → tri
Les requêtes fréquentes ont un covering index (Index-Only Scan)
Les index inutilisés sont identifiés (idx_scan = 0) et supprimés
Les index sur JSONB utilisent GIN (pas B-tree)
Les index partiels sont utilisés pour les sous-ensembles de données
Les clés étrangères sont indexées
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) vérifié pour les requêtes lentes
BRIN envisagé pour les séries temporelles volumineuses
REINDEX CONCURRENTLY planifié périodiquement
L'index cluster est réappliqué périodiquement si nécessaire
