針對未索引列的查詢

Optimize 提供建議，幫助您識別和解決因缺少資料庫索引而導致的效能問題。

以下針對 User 模型的查詢使用 where 屬性來過濾沒有索引的列：

await prisma.user.findFirst({
   where: {
      name: "Marc"
   }
})

await prisma.user.findFirst({
   where: {
      name: "Jon"
   }
})

await prisma.user.count({
   where: {
      name: "Nikolas"
   }
})

問題是什麼？

索引允許資料庫更快地檢索資料，類似於書中的索引如何幫助您查詢資訊而無需閱讀每一頁。

當使用 Prisma 並帶有 where 屬性時，如果相關列沒有定義索引，資料庫可能需要掃描表中的每一行（即“全表掃描”）才能找到匹配項。這可能因以下幾個原因而不可取：

使用者體驗

對於大型資料集，如果資料庫必須掃描整個表才能找到匹配行，使用者將體驗到更長的等待時間。

資源利用

• 高 CPU 使用率： 掃描大表會顯著增加 CPU 使用率，從而降低整體系統效能。
• 記憶體消耗： 在全表掃描期間，需要更多記憶體來處理和儲存資料。
• 磁碟 I/O： 全表掃描會增加磁碟輸入/輸出操作，可能減慢其他資料庫活動。

警告

儘管這些問題可能在開發環境中因資料集較小而不會出現，但在生產環境中，由於資料集通常大得多，它們會成為顯著的問題。

更多關於資料庫索引

索引工作原理

索引建立了一個數據結構，用於儲存索引列的值以及指向表中相應行的指標。當您使用索引列查詢資料庫時，資料庫可以使用此索引快速定位相關行，而無需掃描整個表。

索引的權衡

• 空間與時間： 索引需要額外的儲存空間來儲存索引資料，但它顯著加快了資料檢索速度。
• 更新開銷： 每次向表中新增、更新或刪除資料時，都會有保持索引更新的開銷，這會減慢寫入操作。

何時使用索引

• 大型資料集： 索引對於行數眾多的表特別有利。
• 頻繁過濾或排序的查詢： 在經常用於過濾或排序的列上使用索引。
• 查詢相關資料： 在外部索引鍵列上使用索引可以加快相關記錄的檢索速度，例如在使用 include 時。

何時不使用索引

• 小型表： 對於行數很少的表，維護索引的開銷可能不值得效能提升。
• 寫入密集型表： 索引會減慢寫入操作（create、update、delete），因為索引也需要更新。避免對頻繁寫入操作的模型過度索引。
• 不常訪問的表： 如果一個表很少被訪問，索引的好處可能不足以彌補其開銷。
• 大資料量列： 對大資料量的列進行索引可能會導致更高的儲存需求，並且可能無法提供顯著的效能改進。
• 很少過濾的列： 如果一個表經常被訪問但很少透過特定列進行過濾，那麼在該列上建立索引可能沒有益處。

警告

即使您對某一列建立了索引，資料庫也可能不總是使用它。許多資料庫管理系統，如 PostgreSQL 和 MySQL，都有一個查詢最佳化器，它會評估多個執行計劃，並選擇其認為最高效的那個。在某些情況下，這可能涉及忽略現有索引，而選擇它認為對該特定查詢效能更好的不同執行計劃。