mysql vs sqlserver vs postgres它们存储索引的方式不同吗？

我目前正在为一个特殊用例对三个数据库进行基准测试

tabledata 10000000行

id, facebook[random int 0-1,000,000], youtube[random int 0-1,000,000]
1, 322342, 293492
2, ...

6查询：

SELECT youtube, facebook FROM file_results WHERE youtube > 500000 AND facebook > 500000 ORDER BY youtube DESC LIMIT 100
SELECT youtube, facebook, youtube+facebook as total FROM file_results WHERE facebook+youtube > 1000000 ORDER BY youtube DESC LIMIT 100
SELECT youtube, facebook, youtube+facebook as total FROM file_results WHERE facebook > 500000 AND youtube > 500000 ORDER BY facebook+youtube DESC LIMIT 100
SELECT youtube, facebook, youtube+facebook as total FROM file_results WHERE facebook > 900000 AND youtube > 900000 ORDER BY facebook+youtube DESC LIMIT 100
SELECT youtube, facebook, youtube+facebook as total FROM file_results WHERE facebook+youtube > 1000000 ORDER BY facebook+youtube DESC LIMIT 100
SELECT youtube, facebook, youtube+facebook as total FROM file_results WHERE facebook+youtube > 1800000 ORDER BY facebook+youtube DESC LIMIT 100

6结果ms：

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如您所见，mysql在返回数据时速度非常快，facebook和youtube的部分现有索引都被索引。但是，当使用更复杂的查询时，db计时排名会发生逆转，这些查询的顺序不是直接索引的，例如两列的总和。我记得有些数据库直接将数据存储在索引中，而另一些数据库使用指向实际数据的指针。可能是这种情况

每个dbms都有一个不同的查询优化器。查询优化器决定何时以及如何最好地使用索引

在这三个MySQL中，SQL Server和PostgreSQL MySQL的查询优化器最不复杂。如果您的选择基于不代表真实世界查询的查询，您可能会对结果不满意。例如，请参见MySQL

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查询性能不仅仅是dbms是否可以从索引中读取值而不必从表本身获取值的问题。这也是一个dbms支持什么类型的索引、数据库如何部署在磁盘上以及dbms服务器如何调优等问题。例如，有关PostgreSQL，请参见和

对于最后的查询，只需在facebook+youtube上创建一个表达式/函数索引，这将大大加快速度。Postgresql可以轻松做到这一点，只需使用：

CREATE INDEX foo_idx ON table(facebook+youtube)

我相信MySQL也能做到这一点，在文档中搜索虚拟列和有效的功能索引，至于SQL Server，我不知道，但考虑到它的声誉，我希望它能做到

您还可以使用覆盖索引，如：

(youtube,facebook)
(facebook,youtube)

还有一些变体，包括facebook+youtube sum，但最终会有大量的索引减慢插入速度并占用大量空间，因此这是一个折衷方案

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但是，我认为前100个查询的结果不会每2秒更改一次，因此即使它们有点慢，也可以使用cron每5分钟进行一次查询并缓存结果，因此，您可以在不使用太多索引进行快速插入的情况下快速获得结果…

这可能会有所不同，具体取决于当前内存中的内容&计算机正在做什么我不知道mysql和postgres，但是在sql server中，您需要的是覆盖索引，而不是每个列上的索引。数据库有各种不同的优化技术，一种方法不可能适用于所有列。您的索引是什么？所以根本没有覆盖索引？您的查询几乎返回整个表，而不仅仅是一些行？祝贺您：SQL Server根本没有使用您的索引。顺便说一下，你可以在执行计划中看到这一点