初學者的數據庫索引簡介

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今天在ORM的時代，我們作為開發人員不必經常觸摸數據庫。我自己自己建立了我的第一個項目而不在項目內寫一行的原始SQL。

它起初工作正常。但是，在一段時間后，我們有一些真實的數據，API響應時間正在增加。

為了讓用戶體驗更好，我們試圖在這里和那里優化您的應用程序，但它沒有解決我們的實際問題。

很明顯，查詢數據庫是我們申請的瓶頸。因此，我們介紹了緩存，它本身就具有自己的成本。

今天，我將解釋什么是索引以及我們如何改進應用程序的性能。

開始吧…

什么是索引？

我們都知道數據庫是一系列大量數據。就像一本字典。

根據字典，我們可以真正容易地找到任何單詞，因為單詞以某種方式保存。它們被伴隨著詞典（按字排序）。

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數據庫索引是那樣的。當任何新數據插入到數據庫中時，創建一個單獨的表，以根據我們的需要組織數據，以便我們可以更快地找到它們。

因此，索引有助于在編寫數據時需要額外的時間，但它有助于讀取數據更快。如果您的應用程序編寫重，并且不需要讀取經常讀取數據，那么您可能不需要使用索引

足夠的談話！告訴我代碼

好的，讓我們首先創建一個具有一些基本信息的表。

第1步：創建表

我要顯示你的代碼主要是用postgres寫的，但其他SQL語言也非常相似。

ID是該行的正常唯一標識符。
NAME 名稱是一個字符串
SALARY 是員工的薪水
JOIN_DATE是一個日期類型。


Create TABLE EMPLOYEE (
    ID INTEGER PRIMARY KEY ,
    NAME VARCHAR (20),
    SALARY INTEGER,
    JOIN_DATE DATE
);

第2步：生成數據

好的，現在我們需要一些數據來玩一下。為此運行以下代碼。

我們不會詳細介紹此代碼。它所做的就是為我們產生一百萬個隨機的行。

如果您已有一份具有百萬數據的表，那么您可以使用它。

CREATE SEQUENCE employee_id_sequence
  start 1
  increment 1;

INSERT INTO EMPLOYEE    
       (ID ,NAME, SALARY, JOIN_DATE)
       SELECT nextval('employee_id_sequence') ,
       substr(md5(random()::text), 1, 10),
       (random() * 70 + 10)::integer,
       DATE '2018-01-01' + (random() * 700)::integer
FROM generate_series(1, 1000000);

第3步：讓我們找到一個名字

現在我們將嘗試在我們的數據庫中找到具有特定名稱的用戶。這是所有應用程序的常見用例。

您可以運行以下代碼來執行此操作。

EXPLAIN ANALYSE SELECT * FROM USERS 
WHERE NAME ='cd54b20d57';

注意，解釋分析我們查詢的一部分是特定于Postgres。它實際上并沒有運行查詢。它只是分析查詢并給我們一些信息。

讓我們看看輸出和底部，我們可以看到我們的查詢執行時間為135ms

> the first query

第4步：創建索引

現在我們將在NAME字段上創建一個索引。語法適用于Postgres，但其他SQL將具有類似的格式。

CREATE INDEX ON EMPLOYEE(NAME);

它需要一些時間并創建索引。所以等待一段時間。

真理時刻

現在我們將再次運行以前的查詢。

現在看到輸出。

> After indexing

查詢的執行時間僅降至0.051 ms！

所以我們的查詢現在將更快地運行大約2600次。那是多么棒！

好，太棒了。恭喜這一點。希望你的新手（像我一樣）現在可以了解索引的力量。

這是今天。快樂編碼！：D.

(本文由聞數起舞翻譯自undefined的文章《How to Run Queries 2600 Times Faster》，轉載請注明出處，原文鏈接：
https://levelup.gitconnected.com/how-to-run-queries-2600-times-faster-a57506ed870f)