没有索引的MySQL数据查询速度慢性能下降的影响（mysql不加索引的影响）

没有索引的MySQL：数据查询速度慢、性能下降的影响

在现代信息化时代，数据已经成为了企业运营和生产的重要组成部分。而MySQL数据库系统作为一个高性能、高可用、高可靠、开放等特性的数据库管理系统，被广泛应用于各种企业级的应用场景，比如政务系统、金融系统、电商平台等等。由于MySQL的设计架构、存储格式和查询优化等方面的优秀表现，使得用户可以方便地进行数据存储、处理和查询等操作。然而，在实际使用中我们常常会遇到这样的问题：经常出现查询慢、性能下降等性能问题。为什么会这样呢？本文将从MySQL索引的角度出发，深入分析没有索引的MySQL数据库查询性能差的原因。

MySQL索引相关概念简介

在MySQL数据库中，索引是一种数据结构，它可以加速对数据表中的数据进行查找、排序和匹配等操作。简单来说，索引就是一张表，这张表中的数据与实际表的数据是一一对应的。索引的优势在于：索引能够使查询速度更快，最大限度地减小对数据表的扫描次数；索引能够提高MySQL数据库系统的性能和响应速度。但是如果没有索引，会出现什么样的问题呢？

没有索引的MySQL：查询速度慢、性能下降的影响

1. 查询效率低下

如果没有索引，InnoDB引擎在执行查询语句时就需要从头到尾地扫描整个数据表，以匹配所有符合条件的记录。这个过程非常缓慢，尤其是遇到大数据量的表时，完全可能导致系统负荷过高，出现卡死、崩溃等现象。我们可以通过以下操作验证这一点：

首先创建一张students表：

“`sql

CREATE TABLE students (

id INT(11) PRIMARY KEY,

name VARCHAR(50),

age INT(3),

gender VARCHAR(5),

memo VARCHAR(255)

);

然后往students表中插入10000条记录：
```sql
INSERT INTO students (id, name, age, gender, memo)
           VALUES (1, 'Bob', 19, 'Male', 'He is a good student.');

接着查询students表：

“`sql

SELECT * FROM students WHERE age=19;

此时查询结果如下：
```sql
+----+------+-----+--------+-------------------------+
| id | name | age | gender | memo                    |
+----+------+-----+--------+-------------------------+
| 1  | Bob  |  19 | Male   | He is a good student.    |
+----+------+-----+--------+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

接着在students表上添加一个age索引：

“`sql

ALTER TABLE students ADD INDEX(idx_age) USING BTREE(age);

再次执行查询：
```sql
SELECT * FROM students WHERE age=19;

此时查询结果如下：

“`sql

+—-+——+—–+——–+————————-+

| id | name | age | gender | memo |

+—-+——+—–+——–+————————-+

| 1 | Bob | 19 | Male | He is a good student. |

+—-+——+—–+——–+————————-+

1 row in set (0.00 sec)

可以看到，使用索引以后，查询速度非常快。
2. 大数据量表的性能问题

无索引的数据表在拥有大数据量时，表现非常糟糕，容易造成系统卡死、崩溃等问题。这主要是因为如果无法有效地限制需要扫描的数据量，那么随着数据量的增大，所要扫描的数据也会增加，而查询的效率反而会下降。

可以先创建一个numbers表，记录从1到10000000的数字：

```sql
CREATE TABLE numbers (
    id INT(11) PRIMARY KEY
);

然后我们定义一个不带索引的查询语句：

“`sql

SELECT * FROM numbers WHERE id > 9000000;

此时查询结果如下：
```sql
+----------+
| id       |
+----------+
|  9000001 |
|  9000002 |
|  9000003 |
|  9000004 |
|  9000005 |
|  9000006 |
|  9000007 |
|  9000008 |
|  9000009 |
|  9000010 |
|  ......  |
+----------+
341 rows in set (7.07 sec)

可以看到查询耗费了7.07秒之久。

现在我们为numbers表添加一个id索引：

“`sql

ALTER TABLE numbers ADD INDEX(idx_id) USING BTREE(id);

接着执行查询语句：
```sql
SELECT * FROM numbers WHERE id > 9000000;

此时查询结果如下：

“`sql

+———-+

| id |

+———-+

| 9000001 |

| 9000002 |

| 9000003 |

| 9000004 |

| 9000005 |

| 9000006 |

| 9000007 |

| 9000008 |

| 9000009 |

| 9000010 |

| …… |

+———-+

341 rows in set (0.00 sec)

由此可见，使用索引以后查询速度显著提升。
总结

可以看出，在MySQL数据库中，索引是一个非常重要的设计因素，缺少索引的表在查询时需要扫描整个表而占用大量的系统资源，极易造成性能问题。因此，我们在设计MySQL数据库表时，需要考虑数据量的大小、查询语句的复杂度以及维护成本等因素，合理地添加索引，以提高MySQL系统的运行效率和响应速度。同时，需要根据实际需求，对索引进行合理的维护和优化。