構(gòu)建實驗環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)庫性能對比實驗前，首先需要構(gòu)建實驗環(huán)境。通過刪除現(xiàn)有表并重新創(chuàng)建表，并為表中的列創(chuàng)建索引。同時設(shè)置自動跟蹤SQL執(zhí)行計劃和統(tǒng)計信息，以便進(jìn)行性能分析。第一次查詢實驗首先進(jìn)行第一次查

構(gòu)建實驗環(huán)境

進(jìn)行數(shù)據(jù)庫性能對比實驗前，首先需要構(gòu)建實驗環(huán)境。通過刪除現(xiàn)有表并重新創(chuàng)建表，并為表中的列創(chuàng)建索引。同時設(shè)置自動跟蹤SQL執(zhí)行計劃和統(tǒng)計信息，以便進(jìn)行性能分析。

第一次查詢實驗

首先進(jìn)行第一次查詢實驗，執(zhí)行帶有索引的查詢語句，觀察其性能代價。結(jié)果顯示CPU COST為1，52次遞歸調(diào)用，82次邏輯讀和4次物理讀。這是因為索引幫助快速定位到所需數(shù)據(jù)，減少了遞歸調(diào)用和讀取操作次數(shù)。

第二次查詢實驗

接著進(jìn)行第二次查詢實驗，再次執(zhí)行相同的查詢語句。與第一次查詢相比，第二次的性能代價顯著降低，CPU COST為1，遞歸調(diào)用和物理讀次數(shù)都為0。這是由于第一次查詢時相關(guān)信息已保存在內(nèi)存中，無需重復(fù)操作，從而提高了查詢效率。

全表掃描實驗

在重新連接數(shù)據(jù)庫后，故意強(qiáng)制進(jìn)行全表掃描實驗。結(jié)果顯示CPU COST為131，遞歸調(diào)用7次，邏輯讀648次，物理讀為0。與索引查詢相比，全表掃描的性能代價顯著增加，主要原因是未能利用索引進(jìn)行快速定位，導(dǎo)致邏輯讀次數(shù)大幅增加。

優(yōu)化全表掃描實驗

進(jìn)一步進(jìn)行第二次全表掃描實驗，結(jié)果顯示CPU COST為131，遞歸調(diào)用為0次，邏輯讀572次，物理讀為0。相比于第一次全表掃描，邏輯讀次數(shù)有所減少，但仍然高于索引查詢?？梢姡谏婕按罅繑?shù)據(jù)時，索引查詢能夠顯著提升查詢效率。

通過以上實驗對比可以明顯看出，索引查詢相對于全表掃描在數(shù)據(jù)庫性能方面具有明顯優(yōu)勢。合理設(shè)計和使用索引能夠有效提升查詢速度，減少資源消耗，從而優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能，提升系統(tǒng)響應(yīng)速度。因此，在數(shù)據(jù)庫開發(fā)和優(yōu)化過程中，合理使用索引是至關(guān)重要的一環(huán)。