1、创建测试表
CREATE TABLE big_data
(
id character varying(50) NOT NULL,
name character varying(50),
datetime timestamp with time zone,
CONSTRAINT big_data_pkey PRIMARY KEY (id)
)
WITH (
OIDS=FALSE
);
ALTER TABLE big_data
OWNER TO postgres;
2、创建插入数据函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION insert_bigdata()
RETURNS text AS
$BODY$
declare ii integer;
declare jj integer;
begin
ii = 1;
jj = 1;
FOR ii IN 1..10 LOOP
FOR jj IN 1..10000 LOOP
INSERT INTO big_data values(uuid_generate_v4(), 'lisi'||jj, now());
END LOOP;
END LOOP;
RETURN 'success';
end;
$BODY$
LANGUAGE plpgsql VOLATILE
COST 100;
ALTER FUNCTION insert_bigdata()
OWNER TO postgres;
3、插入一千万条数据（修改函数中的循环次数，多执行几次，插入需要的数据）
select insert_bigdata();
4、给name字段不加索引和加索引分别统计执行时间
查询结果10条记录
select * from big_data where name='lisi10';
查询结果100条记录
select * from big_data where name='lisi100';
查询结果1000条记录
select * from big_data where name='lisi1000';
查询结果10000条记录
select * from big_data where name='lisi10000';
查询结果100000条记录
select * from big_data where name='lisi100000';
耗时统计表（单位/毫秒）
耗时统计图
5、结果总结
在查询结果小于1000条记录时，加索引会大幅度提高查询效率。
在查询结果大于1000条记录时，加索引对查询效率的提升逐渐减小，尤其是超过10000条时，使用索引后的查询时间也比较长。
当前结果仅适用于创建的big_data这张数据表（如果数据表中字段比较多，数据量比较大，会在更小的查询结果记录数出现加索引查询效率提升不明显的问题）。
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