众所周知，mariadb是mysql的一个分支，使用起来和mysql差别不大。我最近看了看《高性能MySQL》，虽然明白了一些索引的原理，但对于索引实际能提升的效率还是缺乏直观的认识，所以想要测试一下索引对插入和查询的时间的影响。之所以使用mariadb而不是mysql，一是因为两者相差不大，二是yum库中没有mysql。

测试环境：

虚拟机系统：centos，cpu：1核，内存：2g，mariadb版本：

数据采集方式：

1.插入随机数据到某个量级

2.执行查询语句，相同语句执行100次，获取执行100次所需时间

3.然后插入100条数据，获取所用时间

一共测试千，万，十万，百万这四个量级

 

表情况：

innob引擎

表结构	no	name	male	age	address
	序号（自增）	varchar(20)	'f','m'	int

数据随机策略：

no：自增

name: 5-9个a-z字母

male:随机

age:0-100随机

address:20个城市+随机字符串（0-10，a-z）

表1：无索引表

表2：有索引表 索引1（name)，索引2（年龄，address)

表3：单索引表 索引1 hash(name)，索引2（年龄），索引3（address），索引4（male)

查询语句：

1.select * from $table where name= 中间值
2.select * from $table where name like  中间值前三个字母
3.select name from $table where name like 中间值前三个字母
4.select name from $table where name like 中间值前三个字母 order by name
5.select * from $table where age = 51 limit 100
6.select * from $table where age > 47 and age < 52 limit 100
7.select * from $table where age > 47 and age < 52 and address  like 'beijing%' limit 100
8.select * from $table where age > 47 and age < 52 and address=中间值 limit 100
9.select * from $table where address  like  'beijing%' and  age > 47 and age < 52  limit 100
10.select * from $table where age =52 and address  like  'beijing%' limit 100
11.select * from $table where address like 'beijing%'  limit 100
12.select * from $table where male = 'f' and age > 47 and age < 52 limit 100

中间值：当前量级插入量级一半的时候的数据，例如1万量级时，第5000条数据的值

 

结果：

内容太多，只挑一些说明。如果感兴趣，详细结果访问https://github.com/pyromancer-shadow/Mysqltest，代码也在这里

1.插入效率看不出多少差别，我本以为会差很多，而且大家都说索引会降低插入速度。

   不过在十万和百万级的时候有有数据异常，不明白为什么，只知道与索引无关。因为十万级无索引的反而很慢。

 

2.查询速度在1千级已经有差距了，没有索引的比用了索引的时间长3倍

   在百万级选择性比较高的索引和查询（比如说查询1）相差近千倍，查询2、3、4差百倍。

   选择性较小的（查询4、5）在千、万、十万级索引有效，但百万级差别比较小