索引多个数据库列的成本是什么？

索引多个数据库列的成本是指在更新和插入操作中所需的时间成本。当进行大量的插入操作时，这种成本会显著增加。为了解决这个问题，我们可以在开始大量插入操作之前删除索引，然后在插入完成后重新创建索引。通过这种方式，我们可以节省90%的时间。

在一个以单用户为主的桌面系统中，实际上我们在开始"导入数据"的过程之前会删除索引。这个过程首先会删除所有记录，然后在同一张表中插入大量的记录。完成插入操作后，我们会重新创建索引。这个方法适用于任何数据库，不仅仅是Sybase数据库。

所以，在使用索引时要谨慎，它们并不是"免费"的。在插入大量数据时，特别要注意索引会带来的性能损耗。

对于你的问题"插入大量行"，是的，我指的是插入大量的行。

我对Sybase一无所知，但是你可以在一个事务中禁用触发器，然后在之后启用它，而不是删除和创建触发器。

索引多个数据库列的成本是什么？

这个问题的出现的原因是我对我的真实项目和真实的MySQL数据库进行了一些简单的测试。

我的测试结果是：向表中添加平均索引（一个索引中包含1-3列）会使插入操作变慢2.1％。因此，如果您添加20个索引，您的插入操作会变慢40-50％。但是您的查询操作会快10-100倍。

那么，是否可以添加多个索引呢？-这取决于:)我给出了我的测试结果-您可以自己决定！

嗯，这取决于插入操作的类型和使用模式。您是否有100个同时插入的用户，他们在更新相同的索引叶块时彼此竞争？还是单个脚本插入随机值，以使得您会在叶节点上下创建块分裂？我建议2.1％是一个下限值，不是平均值或上限。

在使用数据库时，我们需要考虑对哪些列进行索引。一般来说，我们会选择一些逻辑上最有意义的列进行索引，比如在CUSTOMERS表中的客户ID列。然后我们可以定期运行应用程序并收集统计数据，以了解数据库的性能。DB2上的RUNSTATS是一个例子，我希望MySQL也有类似的工具。

当我们发现一些经常运行的查询需要进行全表扫描（或由于其他原因运行时间过长）时，我们就应该添加更多的索引。优化一个每月运行一次的午夜查询，使其在12:05完成而不是12:07，意义并不大。然而，将一个面向客户的查询时间从5秒缩短到2秒，则是一个巨大的改进（但仍然太慢了，面向客户的查询应该在可能的情况下达到亚秒级）。

添加更多索引往往会减慢插入操作的速度，但加快查询的速度。所以这是一个权衡的过程。这就是为什么只有在特定问题出现时才添加索引。其他情况都属于过早优化，应该避免。

此外，定期重新审视已有的索引是否仍然需要。可能导致添加索引的查询已经不再频繁运行，不再需要这些索引了。

老实说，我认为在一个表上对三列进行索引不会导致性能问题，除非你计划存储非常庞大的行数。索引的效率还是相当高的。

在编辑后提到的问题中，你想要对一个包含200个记录的表进行插入操作，其中包含72,000个记录（两个赛季）或者甚至可能有25万个记录（五个赛季）。我可以告诉你，每天插入200条记录对于一个数据库来说是非常小的数据量，你不需要担心这三个索引。

就在这个星期，我们在工作中向一个数据库表中导入了一天的交易记录，其中包含了210万条记录（我们每秒至少从25台独立机器上获得一次交易）。而且这个表还有四个复合主键，比你的三个单独主键更加复杂。

当然了，这是在DB2数据库上的情况，但我无法想象IBM的数据库会比MySQL差到只能处理DB2负载的0.01%。