非索引列上的查询
Optimize 提供建议，帮助您识别并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 属性来筛选没有索引的列
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，类似于书本中的索引，帮助您无需阅读每一页即可找到信息。
当使用 Prisma 并带有 where 属性时，如果相关列没有定义索引，数据库可能需要扫描表中的每一行（即“全表扫描”）来查找匹配项。这可能出于以下几个原因而带来不利影响
用户体验
对于大型数据集，如果数据库必须扫描整个表来查找匹配行，用户将会遇到更长的等待时间。
资源利用率
- CPU 占用高：扫描大型表会显著增加 CPU 占用，从而降低整体系统性能。
- 内存消耗：在全表扫描期间处理和存储数据需要更多内存。
- 磁盘 I/O：全表扫描会增加磁盘输入/输出操作，可能减慢其他数据库活动。
警告
虽然这些问题在开发环境中可能由于数据集较小而不明显，但在生产环境中数据集通常大得多，它们可能会成为严重的问题。
关于数据库索引的更多信息
索引如何工作
索引会创建一个数据结构，用于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，而无需扫描整个表。
索引的权衡
- 空间 vs 时间：索引需要额外的存储空间来保存索引数据，但它能显著加快数据检索速度。
- 更新开销：每次向表中添加、更新或删除数据时，都需要额外开销来保持索引最新，这会减慢写入操作。
何时使用索引
何时不使用索引
- 小型表：对于行数非常少的表，维护索引的开销可能不值得性能上的提升。
- 写入繁重的表：索引会减慢写入操作（
create,update,delete），因为索引也需要更新。避免在写入操作频繁的模型上过度索引。 - 不常访问的表：如果一个表很少被访问，索引的好处可能不足以抵消开销。
- 包含大数据量的列：索引包含大数据量的列可能会导致更高的存储要求，并且可能无法带来显著的性能提升。
- 很少用于过滤的列：如果一个表经常被访问，但很少按特定列进行过滤，那么在该列上创建索引可能没有好处。
警告
即使您对某个列创建了索引，数据库也可能不会总是使用它。许多数据库管理系统，如 PostgreSQL 和 MySQL，都有一个查询优化器，它会评估多种执行计划，并选择它估计最有效的一种。在某些情况下，这可能涉及忽略现有索引，转而采用它认为对特定查询性能更好的不同执行计划。