Index¶

Les index permettent d'accélérer considérablement vos requêtes en évitant de parcourir toute la table ligne par ligne (Full Table Scan). DictDB propose deux types d'index adaptés à différents besoins.

Types d'index¶

Index de hachage (Hash Index)¶

L'index de hachage offre une recherche en temps constant O(1) pour les conditions d'égalité.

employees.create_index("department", index_type="hash")

# Cette requête utilisera l'index -> O(1) au lieu de O(n)
employees.select(where=Condition(employees.department == "IT"))

Idéal pour :

Les comparaisons d'égalité exacte (==).
Les conditions is_in().
Les colonnes ayant beaucoup de valeurs uniques (haute cardinalité).

Index trié (Sorted Index)¶

L'index trié supporte à la fois les recherches d'égalité et les recherches par plage de valeurs.

employees.create_index("salary", index_type="sorted")

# Égalité : utilise l'index
employees.select(where=Condition(employees.salary == 75000))

# Plages : utilise l'index
employees.select(where=Condition(employees.salary > 70000))
employees.select(where=Condition(employees.salary.between(60000, 80000)))

Idéal pour :

Les requêtes de plage (<, <=, >, >=).
Les tris de données.
Les colonnes utilisées dans order_by.

Création des index¶

# Par défaut, c'est un index Hash qui est créé
employees.create_index("department")
employees.create_index("department", index_type="hash")

# Création d'un index trié
employees.create_index("salary", index_type="sorted")

Les index sont maintenus à jour automatiquement lors de chaque insertion, modification ou suppression d'enregistrement.

Vérifier l'état des index¶

# Lister tous les champs indexés d'une table
employees.indexed_fields()  # ["department", "salary"]

# Vérifier si un champ précis possède un index
employees.has_index("department")  # True
employees.has_index("name")        # False

Utilisation automatique¶

DictDB détecte et utilise intelligemment les index disponibles sans action de votre part :

# Utilise l'index (égalité sur champ indexé)
employees.select(where=Condition(employees.department == "IT"))

# Utilise l'index (plage sur index trié)
employees.select(where=Condition(employees.salary > 70000))

# Scan complet car pas d'index sur "name"
employees.select(where=Condition(employees.name == "Alice"))

Conditions combinées¶

Pour les conditions liées par un AND, l'index est utilisé pour restreindre immédiatement le nombre de candidats potentiels, rendant le filtrage final beaucoup plus rapide.

Considérations de performance¶

Quand indexer ?¶

Sur les colonnes présentes fréquemment dans vos clauses where.
Sur les colonnes ayant une forte sélectivité (peu de lignes correspondant à une même valeur).
Sur les colonnes servant de pivots pour des tris (index trié recommandé).

Quand éviter d'indexer ?¶

Sur les petites tables (moins de 100 lignes), car le gain est négligeable.
Sur les colonnes très rarement consultées.
Sur les colonnes subissant énormément de modifications par seconde (chaque mise à jour d'index a un coût CPU).

Consommation mémoire¶

Gardez à l'esprit que les index résident en mémoire vive :

L'index Hash consomme environ O(n).
L'index trié consomme un peu plus de mémoire en raison de sa structure en arbre.

Persistance¶

Les index ne sont pas sauvegardés

Par souci de légèreté des fichiers, les index ne sont pas inclus lors d'un db.save(). Vous devez les recréer après chaque chargement de la base.

# Sauvegarde
db.save("data.json", file_format="json")

# Chargement
db = DictDB.load("data.json", file_format="json")

# Recréation manuelle nécessaire
employees = db.get_table("employees")
employees.create_index("department")