Index Bloat

Index Bloat to nadmierny rozrost indeksów w bazie danych, gdy zajmują one więcej miejsca niż wynika z realnej liczby kluczy. Zjawisko wynika z fragmentacji, pustych stron i „martwych” wpisów, co obniża wydajność zapytań oraz zwiększa koszty I/O.

W praktyce problem objawia się rosnącym zużyciem dysku, wolniejszymi odczytami i aktualizacjami oraz skokami latencji. W systemach OLTP częste INSERT/UPDATE/DELETE tworzą puste przestrzenie i rozrzucają strony. W PostgreSQL rolę odgrywają dead tuples i mechanizmy autovacuum, w MySQL/InnoDB – fill factor i układ stron. W wymiarze biznesowym oznacza to wyższe koszty chmury, ryzyko przekroczenia SLA i mniej przewidywalne czasy odpowiedzi w aplikacjach.

Jak powstaje i jak je ograniczać?

Zjawisko narasta przez fragmentację stron indeksu i spadek selektywności. Częste modyfikacje danych powodują powstawanie dziur, które nie są efektywnie odzyskiwane. W PostgreSQL ograniczanie obejmuje VACUUM oraz REINDEX lub CONCURRENTLY, a także monitorowanie pg_stat_all_indexes. Dobór właściwych kluczy i unikanie zbędnych struktur zmniejsza write amplification. Przydatna bywa analiza kardynalności kolumn i dopasowanie strategii, np. indeksów częściowych czy BRIN dla danych sekwencyjnych. W chmurze znaczenie ma kontrola rozmiaru wolumenów i rotacja logów, aby utrzymać stabilną wydajność i koszty.

Najczęstsze pytania (FAQ) Index Bloat

Na czym polega nadmuchany indeks?

To struktura, która zajmuje więcej bloków niż potrzeba do przechowywania realnych kluczy. Skutkiem są dłuższe skany, większa liczba odczytów z dysku i rosnące zużycie pamięci podręcznej. Objawy obejmują spadek szybkości zapytań i zwiększone czasy commitów pod obciążeniem.

Jak rozpoznać problem w PostgreSQL?

Pomocne są statystyki katalogowe oraz porównanie rozmiaru indeksu do liczby wierszy i kardynalności. Stosuje się szacunki bloatu z widoków i rozszerzeń, a następnie obserwuje poprawę po REINDEX i VACUUM.

Jakie działania ograniczają rozrost?

Skuteczne podejścia to regularna konserwacja (VACUUM, autovacuum tuning), przebudowa indeksów, przemyślany dobór typów oraz indeksy częściowe. W systemach z danymi czasowymi sprawdzają się BRIN i partycjonowanie, które zmniejszają fragmentację.

Czym różni się fragmentacja indeksu od fragmentacji tabeli?

Fragmentacja indeksu dotyczy drzew i stron używanych do wyszukiwania kluczy, zaś w tabeli odnosi się do rozrzutu i pustych miejsc w blokach danych. Oba zjawiska zwiększają I/O, lecz wpływają na różne etapy obsługi zapytań i modyfikacji.