非聚集索引添加了什么样的开销？

Question

如果你在谈论btree，我不会想象非聚集索引的额外开销（不计算全文搜索或其他类型的字符串索引等）甚至可以测量，除了极高的音量写场景。

我们实际谈论的是什么样的开销？为什么只是索引所有内容是一个坏主意？这个实现是否具体？ （在这种情况下，我最感兴趣的是围绕pg的答案）

编辑：为了解释这背后的原因......

我们正在寻求全面改善性能，我们正在关注的一个关键问题是查询性能。我已经阅读了这里提到的内容，索引会增加磁盘上的db大小并减慢写入速度。今天出现了一个问题，当时一对在新表上做了一些先发制人的索引，因为我们通常以更具反应性的方式应用索引。他们的论点是他们没有索引字符串字段，他们没有做聚簇索引，所以可能冗余索引的负面影响几乎不可测量。

现在，我不是这方面的专家，根据我的理解，这些论点对我很有意义。

现在，我确信还有其他原因，或者我误解了一些事情。我知道冗余索引会产生负面影响，我想知道它会有多糟糕（因为它似乎可以忽略不计）。整个索引每个字段的事情是最糟糕的情况，但我想如果人们可以告诉我这将对我的数据库做什么，它将帮助我理解关于保守索引的问题，或者只是把它扔到那里当它有提供帮助的可能性。

Answer 1

随机想法

• 索引当然有益于阅读
• 你应该指出你获得最大收益的地方
• 大多数数据库都是＆gt; 95％读取（考虑更新，FK检查，重复检查等=读取）
• “Everything”毫无意义：大多数索引需要与包含
合成
• 定义高容量我们每天有15-20万个新行使用索引

Answer 2

Introduction to Indices

简而言之，索引（无论是聚簇索引还是非索引）会向“树”添加额外的“分支”，其中数据由大多数当前DBMS存储。这使得使用索引对数时间而不是线性时间的单个唯一组合来查找值。访问时间的减少加速了DB执行的许多常见任务;但是，当执行除此之外的任务时，它可以减慢速度，因为必须通过树访问数据。例如，基于非索引列的过滤需要引擎迭代树，并且因为分支节点（仅包含指向树中其他位置的指针）与叶节点的比率已经减少，这将花费比如果指数不存在。

此外，非聚集索引根据列值分隔数据，但如果这些列值在所有表行中不是非常唯一（如表示“是”或“否”的标志），则索引会添加额外的实际上没有帮助搜索的复杂程度;事实上，它阻碍了它，因为在从树的根导航到树的叶子时，会遇到额外的分支。

Answer 3

我确信听到的确切可能是具体的实施方式，但我的头脑中有一点：

• 增加磁盘空间要求。
• 所有写入（插入，更新，删除）的成本更高，因为必须更新所有索引。
• 无意中听到事务锁定增加（必须在事务中更新所有索引，导致需要更多锁定等）。
• 查询优化器的复杂性可能会增加（选择哪个索引最有可能表现最佳;当另一个索引实际上更好时，也可能选择一个索引）。