為了研究效能，所以必須先引入大量的資料，基資料為1600多個，現在執行insert into xn_profile (select * from xn_profile)來不斷增加資料。
其時間分別為0.11sec，0.27sec，0.35sec，0.39sec，1.6sec，3.45sec，7.38sec，27.41sec，46.72sec，99.66sec，大概是線性變化，但是不穩定，尤其7.38到27.41。
[b]在437216的基數上查詢[/b]
select count(*) from xn_profile where university="南京大學";時間為2.27秒，但是再次查詢相同的卻用了0秒。
隨後在university上建立了索引。
create index university_index on xn_profile(university);再次執行相同的查詢
select count(*) from xn_profile where university="南京大學";花了0.06秒
隨後
select count(*) from xn_profile where university="清華大學"select count(*) from xn_profile where province="江蘇";再去掉索引，花了27.94秒。
[b]隨後將基數上公升到1730000[/b]，原資料的4倍
select count(*) from xn_profile where university="東南大學";用了11.16秒，差不多是2.27秒的4倍，符合順序查詢的規律。
select count(*) from xn_profile;此時再次建立索引用了223秒。
然後執行相同的
select count(*) from xn_profile where university="清華大學"再增加一倍的資料，356秒（包括建立額外索引的時間），這個時間也不知道是應該怎麼看
才好。[b]基數達到3475000[/b]
再
select count(*) from xn_profile;select count(1) from xn_profile where university="東南大學";select count(1) from xn_profile where university="南京大學";我插了一條資料，
insert into xn_profile(university) values("test");select count(1) from xn_profile where university="test";mysql在不同的連線時也會快取查詢結果。
此時，備份該錶，用了將近2分鐘。資料量達820兆，當然都是sql語句，不敢開啟。
結論1、在插入insert操作時時間隨插入量大致是線性變化的。
結論2、mysql會把之前查詢到的結果快取，可以跨連線快取。
結論3、影響索引查詢的主要因素取決於資料量的多少，在資料量整體都不是很大時看不出來，但是資料量很大很大時，就明顯了。貌似是根號關係，即資料量增加x的平方倍，時間增加x倍。
結論4、在順序查詢（無索引的情況下）時，查詢時間主要受查詢時間的影響而非io傳輸的影響。
結論5、我認為順序查詢主要受查詢時間的影響。而索引查詢主要受io資料傳輸的影響。
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