Datenbanksysteme sind aus der heutigen IT-Landschaft nicht mehr wegzudenken. Sie bilden das Rückgrat vieler Anwendungen und speichern unterschiedlichste Arten von Daten. Damit Abfragen auf diese Daten effizient und schnell durchgeführt werden können, spielen Indexierungsalgorithmen eine zentrale Rolle. Im Folgenden werden einige der wichtigsten modernen Indexierungsalgorithmen miteinander verglichen und deren Anwendungsgebiete dargestellt.
Zu den klassischen Indexierungsalgorithmen zählt der B+-Baum. Er ist ein balancierter Suchbaum, der für relationale Datenbanken besonders geeignet ist. Der B+-Baum ermöglicht schnelle Such-, Einfüge- und Löschoperationen, da die Baumstruktur dafür sorgt, dass der Zugriff stets logarithmisch zur Datenmenge bleibt. Insbesondere bei großen Datenbanken sorgt dies für eine konstante Performance.
Ein weiteres verbreitetes Verfahren ist der Hash-Index. Hierbei werden die Daten mithilfe einer Hashfunktion auf bestimmte Speicherplätze verteilt. Der große Vorteil liegt in der sehr schnellen Zugriffsgeschwindigkeit, insbesondere bei exakten Suchen. Allerdings eignen sich Hash-Indizes weniger für Bereichsanfragen, da die Daten nicht in einer sortierten Reihenfolge abgelegt sind.
Für spezielle Anwendungen, wie Data-Warehousing oder OLAP-Systeme, sind Bitmap-Indizes von Bedeutung. Diese speichern für jede Ausprägung eines Attributs eine Bitmaske, die angibt, ob ein Datensatz das Attribut besitzt oder nicht. Bitmap-Indizes sind besonders effizient bei Attributen mit wenigen verschiedenen Werten (niedrige Kardinalität) und ermöglichen komplexe, logische Abfragen mit geringem Speicherbedarf.
In den letzten Jahren haben auch sogenannte In-Memory-Indizes an Bedeutung gewonnen. Da viele Systeme heute große Arbeitsspeicher zur Verfügung haben, werden Indizes häufig im RAM gehalten, was Suchoperationen nochmals beschleunigt. Beispiele hierfür sind adaptive Radix Trees oder die Verwendung von Bloom-Filtern für Probabilistic Indexing, die extrem schnellen Zugriff bei akzeptabler Fehlerwahrscheinlichkeit bieten.
Die Auswahl des passenden Indexierungsalgorithmus hängt stark von der jeweiligen Anwendung ab. Während relationale Datenbanken meist auf B+-Bäume setzen, verwenden NoSQL-Datenbanken oft spezielle, auf ihre Datenstruktur angepasste Indizes, wie etwa den LSM-Tree (Log-Structured Merge-Tree) in Cassandra oder RocksDB. LSM-Trees sind für schreibintensive Anwendungen optimiert und können große Mengen an Daten effizient aufnehmen und später zusammenführen.
Ein wichtiger Vergleichspunkt moderner Indexierungsalgorithmen ist der Kompromiss zwischen Lesegeschwindigkeit, Schreibgeschwindigkeit und Speicherverbrauch. Manche Algorithmen, wie der B+-Baum, bieten eine gute Balance, während andere, wie LSM-Trees, vor allem bei sehr vielen Schreiboperationen ihre Stärken ausspielen. Die Wahl des richtigen Indexes kann die Performance einer Datenbank maßgeblich beeinflussen.
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass es keinen „besten“ Indexierungsalgorithmus für alle Anwendungsfälle gibt. Vielmehr sollte je nach Datenstruktur, Zugriffsmuster und Systemarchitektur eine wohlüberlegte Entscheidung getroffen werden. Moderne Datenbanksysteme bieten daher oft mehrere Indexierungsoptionen an, um für jede Aufgabe die passende Lösung bereitzustellen.
