セカンダリインデックス・とは？初心者にも分かる基本と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

セカンダリインデックス・とは？

データベースを使ってたくさんのデータを管理する時、速く探す工夫が必要です。セカンダリインデックスとは、テーブルの特定の列に対して作られる別のデータ構造で、条件に合う行をすばやく見つけられるようにする仕組みです。

セカンダリインデックスとプライマリインデックスの違い

プライマリインデックスは多くの場合、テーブルの行を一意に識別するキーですが、セカンダリインデックスは必ずしも一意でなくても良い列に対して作ります。セカンダリインデックスがあると、検索条件がその列に一致する行を、テーブルを全件走査することなく絞り込めます。

仕組みのイメージ

例として、書籍データベースを考えます。「著者名」で検索したい場合、著者名をキーにしたセカンダリインデックスを作ると、著者名と行番号の対応表が作成され、該当する行の位置を素早く特定できます。実際の実装では、B-treeなどのデータ構造が使われ、検索は対数時間で行われます。

利点と欠点

利点: 条件に合う行をすばやく探索できる、複数の検索条件に対応しやすい、適切な設計でアプリの応答性を改善できる。

欠点: インデックスを追加すると、データの挿入・更新時に「インデックスの更新」作業が発生し、処理コストが増える。さらにインデックス分のストレージが必要となり、データベースのサイズが大きくなります。

実務での使い方のポイント

- よく検索に使われる列（例：ユーザー名、商品コード、日付など）に対してインデックスを検討する。

- 複数の列を組み合わせて検索する場合は複合インデックスを作ると効果的です。

- 高頻度で更新される列に対しては、インデックスの維持コストを考慮する。

- クエリの実行計画を確認して、不要なインデックスを削除することも重要です。

実務での注意点をまとめた表

項目	説明
セカンダリインデックスとは	テーブルの特定の列に対して作られるデータ構造で、条件に合う行をすばやく見つけるためのもの。
クラスタ化 vs 非クラスタ化	クラスタ化インデックスはデータ自体の並びを変えることがある。セカンダリは通常データの並びを変えず、参照用に別の構造を作る。
利点	検索の高速化、複合条件のサポート
欠点	挿入・更新時のコスト増、ストレージの増加

セカンダリインデックスは万能ではありません。頻繁にデータが更新されるテーブルで過剰なインデックスを作ると、挿入や更新のたびに各インデックスを更新する必要があり、全体のパフォーマンスが落ちることがあります。設計時には、検索のボトルネックとなっているクエリを特定し、実行計画を確認することが大切です。また、データの性質やアクセスパターンに応じて、複合インデックスを組むか、個別のインデックスを組み合わせるかを判断します。

セカンダリインデックスの同意語

二次インデックス: 主キー以外の列に対して作成され、データ検索を高速化する目的のインデックス。セカンダリインデックスの最も一般的な呼び方です。
補助インデックス: 主キーと直接結びつかない追加のインデックス。特定のクエリでの検索を速くする補助的な役割を担います。
非主キーインデックス: テーブルの主キー以外の列に対して作成されるインデックス。主キーを基盤としない検索を支援します。
副次インデックス: 二次的に作成されるインデックス。主キー以外の条件での検索を効率化するためのものです。
追加インデックス: 既存の主キーに対して追加で作成するインデックス。クエリの選択性が高い列を対象に設定します。
補助索引: 日本語での別表現。補助的に検索を助けるインデックスという意味で使われます。
二次キーインデックス: 二次的キーに対して作成されたインデックス。主キー以外のキーでの検索を高速化します。

セカンダリインデックスの対義語・反対語

プライマリインデックス: 主キーに基づいて作成されるインデックス。主キーを素早く検索できるようにするもので、セカンダリインデックスの対義語としてよく挙げられます。
主キーインデックス: 主キーに対して作成されたインデックス。行の同一性を保つための基盤となり、セカンダリインデックスの対比として理解されやすい概念です。
一次インデックス: 一次キー（主キー）に対応するインデックスで、最も基本的なキーでの検索を速める目的のインデックスです。
クラスタ化インデックス: データを物理的に並べ替えて格納するインデックス。検索時のデータ配置と索引の順序が一致する特徴があり、セカンダリインデックスとは性質が異なります。
非クラスタ化インデックス: データを物理的に並べ替えず、別のデータ構造として保持するインデックス。クラスタ化インデックスとは対照的な配置で、セカンダリインデックスの一種として扱われることが多いです。
フォワードインデックス: ドキュメント中心の視点でデータを整理するインデックスのこと。検索の基本形であるインデックスで、逆にデータを文書から導く逆引きがインバースインデックスです。
インバースインデックス（逆インデックス）: 単語や属性をキーとして、それが現れたドキュメントを一覧化するインデックス。検索を高速化する代表的な構造で、フォワードインデックスとは対照的な仕組みです。

セカンダリインデックスの共起語

インデックス: データ検索を速くするためのデータ構造（索引）です。
プライマリキー: テーブルの行を一意に識別する列／組み合わせ。
クラスタ化インデックス: データを物理的な順序に並べて格納するタイプのインデックス。
非クラスタ化インデックス: データの並び順と別に索引を作成するタイプのインデックス。
データベース: データを保存・管理するソフトウェア。
テーブル: データを行と列で組織化する基本単位。
列: テーブルの縦方向のデータ項目。
クエリ: データを取り出す要望・質問（SELECT など）。
SQL: データベースを操作するための標準言語。
パフォーマンス: 処理の速さ・効率。
検索速度: クエリの応答時間の短さ。
作成: インデックスを作る操作（CREATE INDEX など）。
更新コスト: データを挿入・更新・削除するときにインデックスを保つための計算コスト。
保守: インデックスを最新に保つための更新・再構築などの管理作業。
統計情報: インデックスの効果を最適化するためのデータ分布情報（例: カーディナリティ、基数など）。
基数: 列に含まれる異なる値の数。
選択性: 条件がどれだけデータを絞れるかの指標。
クエリプラン: データベースがクエリをどう実行するかの計画。
B木: インデックスでよく使われる木構造の一種。高速な探索が可能。

セカンダリインデックスの関連用語

セカンダリインデックス: プライマリキー以外の列に作成する索引。検索条件としてその列を使う場合にデータの絞り込みを速くします。クラスタードインデックスでない場合はデータと索引が分離され、挿入・更新時のオーバーヘッドが発生することがあります。
プライマリインデックス: テーブルの主キーを指すインデックス。通常は一意性を保証し、データの並び順を決めるクラスタードインデックスとして使われることが多いです。
クラスタードインデックス: データ自体がインデックスの順序で物理的に並ぶ仕組み。連続した範囲検索に適しており、1つのテーブルにつき1つだけ作られることが多いです。
ノンクラスタードインデックス: データと索引が分離しているインデックス。インデックスを使って絞り込み、該当行を別に読み出します。
複合インデックス: 複数の列を組み合わせて作るインデックス。検索条件の左端列の値の組み合わせで高速化します。左端条件と列の順序が重要です。
ユニークインデックス: 列の値が重複しないようにするインデックス。プライマリキーは通常ユニークです。
全文検索インデックス: テキストの全文を高速に検索できるように作るインデックス。単語ごとに分解して素早く探せるようにします。
B-tree: 木構造の一種で、データを階層的に管理して検索をO(log n)で実行します。多くのデータベースのデフォルトの索引構造です。
B+ツリー: B-treeの一種で、葉ノードにデータを集約し、範囲検索が得意。データベースのインデックスでよく使われます。
インデックスの作成: 新しいインデックスを作ること。CREATE INDEX などのコマンドを使い、対象の列・種類・オプションを決めます。
インデックスの削除: 不要になったインデックスを削除すること。DROP INDEX などを使用します。
インデックスの再構築: 断片化などでパフォーマンスが落ちたときに、インデックスを再編成する作業。REINDEX、OPTIMIZE などで実施します。
インデックス統計情報: オプティマイザが実行計画を選ぶ際に使う、列の分布やユニーク値の数といった統計情報です。ANALYZEなどで更新します。
カーディナリティ: 列に含まれる異なる値の数。高いほどインデックスの選択性が高く、効果を期待できます。
選択性: 検索条件がデータをどれだけ絞り込むかの目安。高いほどインデックスの恩恵が大きくなります。
インデックススキャン: インデックスを使ってデータを絞り込む検索方法。テーブルスキャンより速いことが多いです。
テーブルスキャン: テーブル全体を走査して条件に合う行を見つける方法。インデックスが使えない場合や、データ量が少ない場合に起こります。
カバーリングインデックス: インデックスだけで必要な列を取得でき、追加のデータ読み出しを省ける場合に使われます。
左端条件: 複合インデックスを使うとき、条件が左端の列から順に指定されている場合に有効になるという原則です。
インデックスのオーバーヘッド: インデックスを持つことで生じる挿入・更新・削除時の処理コストやディスクスペースの増加といったデメリットです。
実行計画 / EXPLAIN: SQLの実行計画を確認する手段。インデックスの利用状況や結合順序などを把握できます。
クエリ最適化: データベースが最適な実行計画を選ぶための工夫全般。インデックス選択はその核心の一つです。