評估sql查詢效能

從最簡單原理理解資料庫最佳化

在絕大多數情況下，你可以透過計算磁碟定址次數來評估sql查詢效能。在資料量小的情況下，你通常可以透過一次磁碟定址找到一行記錄（因為索引可能已經被快取）。在資料量大的情況下，你能夠使用B-tree樹索引來評估你需要多少次定址去找到一行記錄：（假設索引填充率為 2/3）

log（row_count） / log（index_block_length / 3 * 2 / （index_length + data_pointer_length）） + 1

在MySQL中一個索引塊通常佔用1024位元組，資料指標佔用4位元組。假設一個有500，000資料量的表，表中有一個佔用3位元組的索引（如：MEDIUMINT），套用公式：

log（500，000） / log（1024 / 3 * 2 / （3 + 4）） + 1 = 4

索引需要 500，000 * 7 * 3 / 2 = 5。2M （假設索引填充率為 2/3） 的磁碟空間， 可能有很多資料儲存在記憶體中，因為僅僅需要一次或兩次的地區呼叫找到目標資料。

然而，寫入的時候，你需要4次定址找到索引存放地址，兩次定址去更新索引和行資料。

以上的討論並不意味著你的應用效能會變差。一旦資料被 OS（作業系統） 或 Mysql server 快取，伴隨著單表資料量的提升sql查詢僅會有輕微變慢。當數量變得太大而無法快取，查詢效能將會變得更糟，最終所有的查詢都會透過定址來獲取結果。為了避免這種情況，隨著資料量的增長，索引快取大小也會增長。對於 MyISAM表來說，索引快取可以透過系統變數

key_buffer_size

來控制。