为了完成数据库中的索引测试，我模拟大数据往数据库中插入大量数据，最后观察在使用索引和不使用索引两种情况下的性能;
准备工作：
连接数据库
生成随机字符串
插入近3w条数据;
代码保存：
package com.yang.Insert;
import java.sql.*;
import java.util.Random;
class Okk {
public static void main(String[] args) {
Connection conn = null;
// 3执行sql
// 获得执行sql的对象
Statement statement;
statement = null;
// 执行sql
ResultSet rs = null;
try {
// 1 加载驱动
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
// 2 建立连接
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mysql?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai","root","123456789");;
statement = conn.createStatement();
System.out.println("成功");
// 编写sql语句
for(int i = 0 ; i < 1000000; i++) {
String s = "insert into indexdemo value(rand()*100000000,substring(MD5(RAND()),1,30),substring(MD5(RAND()),1,3))";
statement.execute(s);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
}
}
}
我测试到六万条，发现性能提升基本无明显变化，看来需要大数据的时候再使用索引较好！
mysql 索引 性能提升_亲身体验MySQL的索引对搜索性能的提升
桃子胖 2021-02-18 06:03:46 收藏
文章标签： mysql 索引 性能提升
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1,创建一个user表，包含两列name,phone 2,用python(你喜欢的任何语言)插入100W条记录(lz的笔记本比较老，大概用了1分钟吧)： #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import MySQLdbconn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',db='milli
1,创建一个user表，包含两列name,phone
2,用python(你喜欢的任何语言)插入100W条记录(lz的笔记本比较老，大概用了1分钟吧)：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',db='millionMessage')
cur = conn.cursor()
for i in range(1,1000000):
uname = "user" + str(i)
uphone = "188000" + str(i)
sql = "insert into user(name,phone) values('%s','%s')" % (uname,uphone)
cur.execute(sql)
conn.commit()
cur.close()
conn.close()3,在没建立索引的情况下搜索：
mysql> select * from user where name='user55555';
+-------+-----------+-------------+
| uid | name | phone |
+-------+-----------+-------------+
| 55567 | user55555 | 18800055555 |
+-------+-----------+-------------+
1 row in set (0.53 sec)
mysql> select phone from user where name='user55555';
+-------------+
| phone |
+-------------+
| 18800055555 |
+-------------+
1 row in set (0.46 sec)
4,对name属性建立索引：
mysql> alter table user add index index_username(name);
Query OK, 0 rows affected (22.27 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
5,查询：
mysql> select * from user where name='user55555';
+-------+-----------+-------------+
| uid | name | phone |
+-------+-----------+-------------+
| 55567 | user55555 | 18800055555 |
+-------+-----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from user where name='user999999';
+---------+------------+--------------+
| uid | name | phone |
+---------+------------+--------------+
| 1000011 | user999999 | 188000999999 |
+---------+------------+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
结果秒出。可见在海量数据的数据库上，索引对搜索性能的提升是非常大的。
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