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System Design Basics for Backend Developers · レッスン

インデックス作成とクエリ最適化

データベースインデックスの仕組みや使うべき場面を理解し、書き込み性能を損なわずに読み取りの速いクエリへ最適化する方法を学びます。

「インデックス作成とクエリ最適化」はCoddyKit上の無料System Design Basics for Backend Developersレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはSystem Design Basics for Backend Developers学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 System Design Basics for Backend Developersコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why Indexes Matter

Without an index, finding a row means scanning every row — a full table scan. As tables grow into millions of rows, this becomes painfully slow.

An index is a separate data structure that lets the database jump straight to matching rows.

The B-Tree Index

Most relational indexes use a B-tree: a balanced tree that keeps keys sorted. Lookups, range scans, and ordering all become logarithmic instead of linear.

  • Fast equality lookups (WHERE id = 5)
  • Fast range queries (WHERE age > 30)
  • Supports ORDER BY without re-sorting

Creating an Index

You create an index on the column(s) you frequently filter or sort by.

Here we index the email column so login lookups are instant.

CREATE INDEX idx_users_email
  ON users (email);

SELECT * FROM users
WHERE email = 'a@example.com';

Composite Indexes

A composite index covers multiple columns. Column order matters: the index helps queries that filter on a left-prefix of the columns.

An index on (country, city) helps WHERE country = ? and WHERE country = ? AND city = ?, but not WHERE city = ? alone.

CREATE INDEX idx_loc
  ON customers (country, city);

Covering Indexes

If an index contains every column a query needs, the database answers from the index alone and never touches the table. This is a covering index.

It is one of the most powerful read optimizations available.

The Write Cost

Indexes are not free. Every INSERT, UPDATE, or DELETE must also update each affected index.

  • More indexes = slower writes
  • More indexes = more storage

Index for the queries you actually run, not speculatively.

Reading EXPLAIN

Use EXPLAIN (or EXPLAIN ANALYZE) to see the query plan. Look for Index Scan (good) versus Seq Scan (full table scan).

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM orders
WHERE customer_id = 42;

Selectivity

An index helps most when the column is highly selective — it filters down to a tiny fraction of rows. Indexing a boolean is_active with a 50/50 split is nearly useless; the planner may ignore it.

Avoiding Index-Defeating Queries

Wrapping an indexed column in a function or doing a leading wildcard defeats the index.

  • WHERE LOWER(email) = ? — index on email unused
  • WHERE name LIKE '%son' — leading wildcard, no index

Store data in the form you query, or use a functional index.

-- Defeats the index:
SELECT * FROM users WHERE LOWER(email) = 'a@x.com';
-- Better: store email already lowercased

Indexing and Sharding Together

In a sharded system each shard maintains its own indexes. A query that includes the shard key hits one shard and one index; a query without it must fan out to every shard. Design indexes and shard keys together.

A Practical Workflow

Optimize iteratively: find slow queries from logs, run EXPLAIN, add a targeted (often composite or covering) index, re-measure, and drop indexes that are never used.

Quick Check

Test your understanding of indexing.

Recap

You learned how to make reads fast with indexes:

  • B-tree indexes power equality, range, and ordering
  • Composite indexes follow the left-prefix rule
  • Covering indexes answer queries without touching the table
  • Indexes cost write speed and storage — index deliberately
  • Use EXPLAIN and watch for index-defeating patterns

よくある質問

「インデックス作成とクエリ最適化」レッスンは無料ですか？

はい。「インデックス作成とクエリ最適化」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、System Design Basics for Backend Developersコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 System Design Basics for Backend Developersコースには全4レッスンが含まれています。

「インデックス作成とクエリ最適化」で何を学びますか？

データベースインデックスの仕組みや使うべき場面を理解し、書き込み性能を損なわずに読み取りの速いクエリへ最適化する方法を学びます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでSystem Design Basics for Backend Developersを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

System Design Basics for Backend Developersを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのSystem Design Basics for Backend Developersは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。

「インデックス作成とクエリ最適化」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このSystem Design Basics for Backend Developersレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのSystem Design Basics for Backend Developersレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. SQLとNoSQLのデータベース
  2. シャーディングとデータレプリケーション
  3. データ一貫性モデル
  4. インデックス作成とクエリ最適化
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