未索引列上的查询
优化功能提供建议，帮助您识别和解决因缺少数据库索引而导致的性能问题。
以下针对 User 模型的查询使用 where 属性来过滤没有索引的列
await prisma.user.findFirst({
where: {
name: "Marc"
}
})
await prisma.user.findFirst({
where: {
name: "Jon"
}
})
await prisma.user.count({
where: {
name: "Nikolas"
}
})
问题是什么？
索引允许数据库更快地检索数据，类似于书中的索引帮助您定位信息而无需阅读每一页。
当将 Prisma 与 where 属性一起使用时，如果未为相关列定义索引，则数据库可能需要扫描表中的每一行（“全表扫描”）以查找匹配项。这在以下几个原因中可能是不希望的
用户体验
对于大型数据集，如果数据库必须扫描整个表才能找到匹配的行，用户将体验到更长的等待时间。
资源利用率
- CPU 使用率高： 扫描大型表会显着增加 CPU 使用率，从而降低整体系统性能。
- 内存消耗： 在全表扫描期间，需要更多内存来处理和存储数据。
- 磁盘 I/O： 全表扫描会增加磁盘输入/输出操作，可能会减慢其他数据库活动。
警告
虽然这些问题在开发中由于数据集较小可能不会出现，但它们可能在生产环境中成为重大问题，因为生产环境中的数据集通常要大得多。
关于数据库索引的更多信息
索引的工作原理
索引创建一个数据结构，该结构存储索引列的值以及指向表中相应行的指针。当您使用索引列查询数据库时，数据库可以使用此索引快速定位相关行，而不是扫描整个表。
索引的权衡
- 空间与时间： 索引需要额外的存储空间来保存索引数据，但它可以显着加快数据检索速度。
- 更新开销： 每次在表中添加、更新或删除数据时，都需要开销来保持索引的最新状态，这可能会减慢写入操作。
何时使用索引
何时不使用索引
- 小型表： 对于行数很少的表，维护索引的开销可能不值得性能提升。
- 写入密集型表： 索引可能会减慢写入操作（
create、update、delete），因为索引也需要更新。避免在具有频繁写入操作的模型上过度索引。 - 不经常访问的表： 如果很少访问表，则索引的好处可能无法证明开销是合理的。
- 包含大型数据的列： 索引包含大型数据的列可能会导致更高的存储需求，并且可能无法提供显着的性能改进。
- 很少过滤的列： 如果经常访问表，但很少按特定列进行过滤，则在该列上创建索引可能没有益处。
警告
即使您索引了一列，数据库也可能不总是使用它。许多数据库管理系统（如 PostgreSQL 和 MySQL）都有一个查询优化器，它可以评估多个执行计划并选择它估计最有效的计划。在某些情况下，这可能涉及忽略现有索引，而选择它确定对于该特定查询将表现更好的不同执行计划。