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针对未索引列的查询

“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"
   }
})

有什么问题？​

索引允许数据库更快地检索数据，类似于书籍中的索引帮助您定位信息而无需阅读每一页。

当使用 Prisma 的 where 属性时，如果未为相关列定义索引，数据库可能需要扫描表中的每一行（“全表扫描”）才能找到匹配项。这可能因以下几个原因而不理想

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：扫描大型表会显著增加 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

虽然这些问题可能由于数据集较小而在开发环境中不明显，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。

更多关于数据库索引的信息​

索引如何工作​

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，但它可以显著加快数据检索速度。
  • 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最新，这可能会减慢写入操作。

何时使用索引​

  • 大型数据集：索引对于具有大量行的表尤其有益。
  • 频繁的过滤或排序查询：在经常用于过滤或排序的列上使用索引。
  • 查找相关数据：在外键列上使用索引以加快相关记录的检索速度，例如在使用 include 时。

何时不使用索引​

  • 小表：对于行数很少的表，维护索引的开销可能不值得性能提升。
  • 写操作频繁的表：索引可能会减慢写操作（create、update、delete），因为索引也需要更新。避免在写操作频繁的模型上过度索引。
  • 访问频率低的表：如果一个表很少被访问，那么索引的好处可能不足以证明开销是合理的。
  • 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著的性能改进。
  • 很少过滤的列：如果一个表经常被访问但很少通过特定列进行过滤，那么在该列上创建索引可能没有益处。
警告

即使您为列创建了索引，数据库也可能不总是使用它。许多数据库管理系统，例如 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认为最有效的计划。在某些情况下，这可能涉及忽略现有索引，而选择它确定为该特定查询性能更好的不同执行计划。

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