哪个更快,全表扫描还是建立索引?

PostgreSQL全表扫描慢到崩溃?建索引+改查询+更统计信息三招能破? title: PostgreSQL全表扫描慢到崩溃?建索引+改查询+更统计信息三招能破?summary:全表扫描在PostgreSQL中会逐行读取表数据,适用于小表,但对大表会导致性能问题。查询规划器通过生成候选计划、计算代价并选择最优执行计划来优化查询。避免全表扫描的核心是为关键列创建索引,如WHERE子句、JOIN条件和排序/分组列。查询语句应避免前缀通配符、列函数和隐式类型转换,使用显式JOIN。 阅读详情

最近在 HN 上看到一个帖子:全表扫描优于建索引的情况,看了一下作者原文 ,还挺有趣的,分享给大家。

有时为了方便快速搜索大量数据,一种方法是建立索引进行预处理,这样搜索只需要查看一小部分数据。然而,值得建立索引的门槛可能比你想象的要高。以下是我经历过的全表扫描反而更好的案例:

  • 十年前我为一个小型计费服务编写了一个内部通信应用程序。消息存储在 MySQL 中,如果全表搜索变慢或者遇到负载问题的时候,我就会添加索引;但即使有 10 年的消息需要搜索,在没有安装和维护 Sphinx(当时MySQL 还不支持 InnoDB FULLTEXT 索引,v5.6 之后才加上)情况下它还是能保持响应。
  • 我最近发现有人维护了一个 0.5GB 的全文索引来搜索他 shell 历史记录中 100k 个命令。我在平面文件上用 grep,测试了一下,现在查询我 180k 历史条目需要 200ms。
  • 我的 contra 舞蹈搜索工具 根据查询对每个舞蹈进行排名,并且没有地理空间索引,因为其实只有 ~350 个舞蹈。
  • 我最近工作的时候会用一个病毒计数浏览器 来实时检索人类病毒分类树,用 JS 的 includes 命令扫描约 15k 名称几乎就跟你打字速度一样快。
  • 我在广告业 (小编注:作者曾在 Google Ads 上班) 工作时,我经常需要使用生产日志来调试问题,并使用 Dremel (Melnik 2010, Melnik 2020) 分布式扫描大量数据,速度非常快。因为查询相对较少,所以维护索引的成本要高得多。

除非你从一开始就知道会搜索数亿条记录,否则请考虑从简单扫描开始,并仅在性能难以接受时添加索引。即使这样,在查询较少且变化较大的情况下,在摄入时间而不是查询时间方面做些改进可能效果更好。


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既要Like %x%,又要索引,是否可以兼得?全表扫描 or 全索引扫描? 全索引扫描or全表扫描? 索引遇到Like模糊查询会发生什么? 阅读详情

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