数据库的操作，无非就是增删改查。数据库的索引的添加对数据库的查询/更新性能有所提升，但也不是一成不变的，添加索引理论上会对增、删性能有影响，但是不同情况也会有差异。

客户端：客户端/业务组件发送sql语句给mysql-server

查询缓存（只针对select语句）：

解析处理优化：mysql对sql语句进行语句解析处理，区分是四种语句的哪种，并对语法合法性进行判断，对采用哪种索引进行查询性能更优作出判断，并排入执行计划。

执行器：对执行计划调用存储引擎API进行查询，将结果返回给客户端。

存储引擎：调用API对数据进行查询。当为update，delete和insert语句时：还要执行三个流程：redo log prepare——binlog——redo log commit：

1）首先引擎将更新的数据更新到内存和redolog中，告知执行器随时提交事物，此时redolog为prepare状态。

2）执行器收到引擎告知后生成binlog日志，并且调用接口提交事物，引擎将redolog的状态修改为commit，此时数据更新操作完成。

redolog：redolog属于物理日志，是Inno DB引擎的，物理上写入是顺序写入，减少寻址，提高IO效率，并且写入的方式是环状写入，即写完固定大小后就会触发刷盘操作，然后清除日志，继续接受redolog的写入。

binlog：binlog是mysql自带的逻辑日志，记录的是原始sql语句。

文件系统或块设备：文件系统块的页大小一般为8kb（4kb），跟底层存储性能相关，添加索引也是为了减少IO交互，提高性能。

从以上数据库sql执行的全流程中可以看到sql执行的瓶颈点主要在客户端到mysqlserver、sql解析处理优化、存储引擎的选择、底层数据的存储方式（文件系统或块设备）这几点，本次主要讨论解析处理优化（索引的添加）这个环节。

首先确定几个问题：

索引对增删改的影响：

insert：insert除了要插数据在表中，还要维护索引（把值和叶子节点的指针更新，过程中有查询），表里有几个索引就要维护几个索引，所以有时候insert性能较差，可能是索引过多导致维护索引成本较高引起的，测试时需要注意。另外如果insert语句为copy表中某行数据的话（比如insert into table select* from table where *），也会用到索引，此时如果不加索引的话，insert性能反而会降低。

delete：与insert类似，删除一条数据也会同时把这条数据涉及的多个索引中的数据删除。但是删除如果跟where条件时会触发查询语句，如果查询上有索引时也会优化delete整体性能，所以还要具体看delete的sql语句是什么，例如一个表中，没有添加check_time的索引，用explain查看delete的执行过程：

需要遍历11w行，执行时间：

0.75s，添加了索引后：

explain发现整个delete过程中采用了索引，遍历的行数只有1行：

delete的时间大大减小。

update：只有当update中set的字段涉及到索引时，才需要维护索引，且update语句后跟where条件会触发查询，当触发查询上有索引时也会进一步优化update整体性能，所以加索引也会优化update语句，所以还要具体看update的sql语句是什么。

结论：添加索引后对增删改查的性能提升影响度依次是：

select>update>delete>=insert

索引添加的一般规律：

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