估計查詢性能

在大多數情況下，可以通過計算磁盤搜索來估計性能。對小的表，通常能在1次磁盤搜索中找到行(因為索引可能被緩存)。對更大的表，可以使用B－樹索引進行估計，將需要log(row_count)/log(index_block_length/3 * 2/(index_length + data_pointer_length))+1次搜索才能找到行。

在MySQL中，索引塊通常是1024個字節，數據指針通常是4個字節，這對于有一個長度為3(中等整數)的索引的500,000行的表，通過公式可以計算出log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4))+1= 4次搜索。

上面的索引需要大約500,000 * 7 * 3/2 = 5.2MB，(假設典型情況下索引緩存區填充率為2/3)，可以將大部分索引保存在內存中，僅需要1-2調用從OS讀數據來找出行。

然而對于寫，將需要4次搜索請求(如上)來找到在哪兒存放新索引，并且通常需要2次搜索來更新這個索引并且寫入行。

注意，上述討論并不意味著應用程序的性能將緩慢地以logN 退化！當表格變得更大時，所有內容緩存到OS或SQL服務器后，將僅僅或多或少地更慢。在數據變得太大不能緩存后，將逐漸變得更慢，直到應用程序只能進行磁盤搜索(以logN增加)。為了避免這個問題，隨數據增加而增加 鍵高速緩沖區大小。對于MyISAM表, 由key_buffer_size系統變量控制 鍵高速緩沖區大小。

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