MySQL建表时索引建立时机的学习与探索（千万数据）

前言：

记录一下处理数据时遇到的问题，希望能促进学习与被指正

问题：

300多个子表，共千万数据，汇总到一个汇总表中，后续如果查询需要索引提速，怎么建？

索引建立的时机：

方式1.建表时就建立好索引，考虑：插入千万条数据后，如果再增加索引，耗时有点久

方式2.建表时不建立索引，插完数据后，再增加索引，不考虑加索引的耗时

目前看到的现象：

同一段执行脚本

在方式1下：

插入耗时非常之久

在方式2下：

可能不排除有其他因素干扰，但是是在同一台电脑同一段脚本执行下，差距明显

原因分析：（AI分析）

从索引的工作机制来看，索引就像数据的 “目录”，能加快后续查询速度，但维护这个 “目录” 需要额外成本。​

豆包AI分析：

在方式 1 中，建表时就建立索引，意味着每插入一条数据，数据库不仅要把数据本身存入表中，还要同步更新索引结构。以常见的 B - 树索引为例，每插入一条数据，可能需要对 B - 树的节点进行分裂、平衡等操作，来保证索引的有序性和查询效率。对于千万级别的数据量，这种频繁的索引更新操作会产生大量的 IO（输入 / 输出）交互和计算开销。每一条数据的插入都伴随着索引的动态调整，积少成多，最终导致整体插入耗时非常久。​

而方式 2 中，建表时不建立索引，插入数据的过程就变得简单直接。此时数据库只需专注于将数据逐条写入表中，无需考虑索引的维护，避免了插入过程中频繁的索引结构调整。虽然在数据全部插入后建立索引也需要一定时间，但这种一次性的索引构建是基于已有的完整数据集进行的，操作效率更高。它可以通过批量处理等方式构建索引，减少了像方式 1 中那种逐条插入时的频繁交互开销，因此整体来看，插入数据阶段的耗时会明显缩短。​

综上，两种方式的核心差异在于索引维护的时机，方式 1 将索引维护分散在每一次数据插入过程中，而方式 2 将索引维护集中在数据插入完成后，这就导致了插入耗时的显著差距。

后续：

现在只描述一个现象和测试，希望后面更加深入了解索引与数据库的相关机制，欢迎指正