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1、插入测试

在此次测试中数据库表有三个字段，id(自增主键)、username、password。

1.1 插入耗时实测

实测：

• 插入30多万条数据，采用一次事务提交一条sql语句，耗时2小时以上，具体没统计，因为计划是这样插入2000万条数据的，但由于太慢提前终止了，所以插入30多万条数据。
• 插入2000万条数据，采用一次事务提交10万条sql语句，耗时50多分钟，将近1小时(若是老铁们做这样的实验，可以加上一个时间对象，这样可以看的更加清晰)。

1.2 TestDemo

1.3 测试代码：

1.3.1 MybatisTest

import mapper.TestMapper;import org.apache.ibatis.io.Resources;import org.apache.ibatis.session.SqlSession;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;import po.TestBean;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;public class MybatisTest {    public static void main(String[] args) throws IOException {        //1.读取配置文件        InputStream in = Resources.getResourceAsStream("mybatis.xml");        //2.创建SqlSessionFactory工厂        SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder();        SqlSessionFactory factory = builder.build(in);        //3.使用工厂生产SqlSession对象        SqlSession session = factory.openSession();        //4.使用SqlSession创建Dao接口的代理对象        TestMapper testMapper = session.getMapper(TestMapper.class);        //5.使用代理对象执行方法        TestBean testBean =new TestBean();        for (int i = 10; i<20000000 ;i++){            testBean.setName("lbw"+i);            testBean.setPassword("nb"+i);                testMapper.saveTest(testBean);//            //1次操作 提交1次事务//            session.commit();            // 100000次操作提交1次事务            if (i%100000 == 0){                session.commit();            }        }        //6.释放资源        session.close();        in.close();    }}

1.3.2 TestBean

package po;import java.io.Serializable;public class TestBean implements Serializable {    String id;    String name;    String password;    public String getId() {        return id;    }    public void setId(String id) {        this.id = id;    }    public String getName() {        return name;    }    public void setName(String name) {        this.name = name;    }    public String getPassword() {        return password;    }    public void setPassword(String password) {        this.password = password;    }    @Override    public String toString() {        return "po.TestBean{" +                "id='" + id + ''' +                ", name='" + name + ''' +                ", password='" + password + ''' +                '}';    }}

1.3.3 TestMapper

package mapper;import org.apache.ibatis.annotations.Insert;import org.apache.ibatis.annotations.Select;import po.TestBean;public interface TestMapper {    @Insert("insert into test200411(name,password) values(#{name},#{password})")    void saveTest(TestBean t);    @Select("select id,name,password from test200411 where id = #{s}")    TestBean selectById(String s);}

1.3.4 mybatis.xml(mybatis配置文件)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

1.4 过程体验

程序运行后在几个小时时间里，电脑处于烤机(烤鸡诱惑，烤鸡pg是块宝)状态！！！很遗憾的是，当时没有截图程序运行了的时间，不过1.1结论是数据是保真的，实在不想再搞几千万条数据在数据库了。

1.5 数据量

1.5.1 计数用时

使用 select count(0) from test200411 进行计数，统计查询用时：13.7s，得到统计数： 20379620，之所以是20379620，是因为我测试中先插入30多万，之后再插入2000万。数据是不会骗人的哦，没毛病吧，铁子们。

1.5.2 占用硬盘空间

• 硬盘空间占用为：1.47GB(1585455597 B)。
• 分析一下，我的表字段只有3个，且每个字段里面实质存储的数据长度都不长。151585455597 B / 20379620 = 77 B
  这样算下每一行数据平均占用77B，这个数据一看就知道，存储过程中应该是有数据压缩的，这一结论不太严谨，有大佬知道mysql底层存储的话，望指导一下。

2、索引查询测试

2.1 索引检测

使用 show index from test200411可以查到当前表拥有的索引，当前只有我自己自增id的默认索引，和我自己建立的id字段索引。

2.2 对有无索引的字段where查询比较

2.2.1 无索引字段

使用 SELECT * from test200411 where password = "nb1234"查询到两条数据，耗时：57.9s，明显这个查询时间是不可取的

• 小结论：所以在大表查询我们为什么需要及其注重性能了，平常若是做个小的测试系统，数据量撑死几千，查询时，根本就感觉不出时间上的差异。这也是为什么我们需要那么多数据库优化的策略，索引、分库分表、主从复制、读写分离、缓存设计等等。
• 为什么会这么慢呢，因为该字段没有索引的话，它就需要一行一行的去做比对，这样做，不仅比对长，磁盘io也多。

2.2.1 有索引字段

使用：SELECT * from test200411 where id = 2566345查询到唯一数据，耗时：0.133s

• 这个根据索引查询数据的时间和无索引字段查询时间比较，由实质数据得到它们之间性能差了500多倍。
• 为什么索引这么快？因为索引底层是b+树，所以索引是按照一定的大小顺序来排序的，根据索引查询，能减少磁盘io，也能减少比对次数。

2.3 建立索引

2.3.1 索引创建

使用：CREATE INDEX paw_index ON test200411(password)耗时：156.0s

2.3.2 索引查询

再次查看已经索引，可以看到一个paw_index 的新索引，这就是我们刚刚创建的索引。

2.3.3 查询新建立索引字段

使用 SELECT * from test200411 where password = "nb12345"耗时：0.110s可以将此条sql和 2.2.1 比较 ，除了匹配的字符串不一样(之所以用了不同的字符串，是因为实验是连着做的，同一条字符串查询，会有缓存，影响结果)，其他都是一样的。可以看到它们之前惊人的查询速度差异，速度相差大概是500倍。

3、总结

3.1 事务对数据库性能影响

在一个事务内只提交一条sql和在一个事务内提交多个sql，对数据库数据的批量处理影响是很大的。一个事务内提交多个sql可以提高批量数据的处理速度。

3.2 数据库索引对数据库查询性能分析

通过上面的实例，我们可以看到，有无索引对数据库查询速度的影响是很大的，实验中它们速度差异可以到500倍，当然这是取决的实验过程中的数据量，而我们的实验数据量有2000多万行，也正是这样才能放大对 有无索引对数据库查询的影响 效果。

总之，通过这个实例不会有人还没搞懂索引这个东西的重要性和其作用吧！不会吧？不会吧？当然我这没将索引的三板斧，“是什么，为什么需要，怎么做”，全列出来，我觉得写也的还行，带有实例出发，通俗易懂吧！！

这个实验从上到下都是可以复现的，代码和过程都有，有兴趣的小伙伴可以尝试复现一下，让自己对索引的理解加深。

作者： 小小卡尔

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44185736/article/details/105454820