据我所知，在MySQL列上添加索引可以通过创建一个全新的表来加快在where子句中使用该列的请求速度，因此select变得更快，但insert/modify变得更慢，因为现在有两个表需要插入数据，但在我的示例中，这甚至不相关。那么，我假设该表中的任何新数据的检索速度也会更快，对吗？
lp0sw83n1#
UPDATE和DELETE也有WHERE子句。如果要将更改应用于特定行，如果可以使用索引找到该行，而不是强制UPDATE或DELETE扫描整个表，则可以提高性能。索引与所有行保持同步。* 因此，如果您为表定义了索引，任何后续的INSERT/UPDATE/DELETE都会更改索引中的条目。因此，新行也会从性能改进中受益。
rbpvctlc2#
它不会创建第二个表。索引用于快速查找具有特定列值的行。如果没有索引，MySQL必须从第一行开始，然后读遍整个表以查找相关行。表越大，这花费越多。如果表中有问题列的索引，MySQL可以快速确定数据文件中间的查找位置，而不必查看所有数据，这比顺序阅读每一行要快得多。大多数MySQL索引（PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT）都存储在B树中。空间数据类型的索引使用R树; MEMORY表还支持散列索引; InnoDB对FULLTEXT索引使用倒排列表。
2条答案
按热度按时间lp0sw83n1#
UPDATE和DELETE也有WHERE子句。如果要将更改应用于特定行，如果可以使用索引找到该行，而不是强制UPDATE或DELETE扫描整个表，则可以提高性能。
索引与所有行保持同步。* 因此，如果您为表定义了索引，任何后续的INSERT/UPDATE/DELETE都会更改索引中的条目。因此，新行也会从性能改进中受益。
rbpvctlc2#
它不会创建第二个表。
索引用于快速查找具有特定列值的行。如果没有索引，MySQL必须从第一行开始，然后读遍整个表以查找相关行。表越大，这花费越多。如果表中有问题列的索引，MySQL可以快速确定数据文件中间的查找位置，而不必查看所有数据，这比顺序阅读每一行要快得多。
大多数MySQL索引（PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT）都存储在B树中。空间数据类型的索引使用R树; MEMORY表还支持散列索引; InnoDB对FULLTEXT索引使用倒排列表。