sql 中 index 用法_sql 中 index 创建索引教程

邻家先生解决系统延迟问题。
我记得上次帮助王时。
当我检查数据库日志时，SELECT FROM 顺序是 WHERE user_id = ?我们在高峰时段扫描了整个桌子。
添加索引立即生效。
但是加的太多了，每次插入数据速度都会变慢。
最后，我能够选择并添加一些最常用的字段。
索引实际上是一把双刃剑。

比如我们的旧服务器里有一个1 0年前的电商数据库，表结构很乱。
因为当时年少无知，所以我给每个字段都添加了唯一的索引。
结果每次产品价格变动我都要等3 0分钟。
后来大部分索引被删除，只剩下SKU和User ID索引。
现在涨价、改变库存只需要几秒钟。
可以看到，索引并不一定越多越好，要看场景。

等一下，我刚刚监控发现，新添加的综合索引并没有被使用。
是因为WHERE条件中添加了函数吗？或者JOIN顺序错误？需要检查SQL执行计划。
这些索引错误陷阱在实践中很难避免。

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有一次，在周末，我记得一位同事在周日下午拨打紧急电话来解决数据库查询性能问题。
该数据库是一个销售系统，负责存储数百万条销售记录。
用户报告说，在运行简单查询时，系统的响应速度非常缓慢。

我到了现场，发现问题的根源在于未修改的标签。
虽然索引是用来加速基于销售日期的查询的。
这不遵循“最左优先原则”，因此仅当查询包含日期字段和后缀字段时才有效。
结果是每个查询都必须扫描整个表。
查询效率很低。

花了几个小时重建索引并调整查询以确保使用正确的索引。
当再次运行查询时，响应时间从几分钟缩短到几秒。
那次经历让我深刻认识到索引优化对于数据库性能的重要性。

等一下，如果数据库是OLAP系统；可能需要考虑分区表和列存储索引以进一步提高性能。
然而，这种先进的在当时的情况下，优化技术似乎没有必要。
然而，这引发了我对数据库优化策略选择的思考。