B端｜一文讲透「筛选」功能背后的逻辑-索引

在做筛选功能时，总会遇到响应慢的问题：为什么点击筛选之后，要loading几秒？这类问题又不是功能设计的问题，作为产品的你不会代码，摸不透背后的原理，无疑会抓狂，甚至会想着自己去学开发。

那么下文会带你认识筛选背后的逻辑，理解程序是怎么从数据里筛选出来用户想要的内容，以及提高筛选速度背后的原理，助你更好地和开发做朋友。

本文阅读对象：产品经理（程序猿兄弟慎入）

1. 关于筛选功能

筛选功能是SAAS产品设计中常见的一种功能，从而提高查询效率和准确性。筛选功能的实现通常依赖于SQL查询语句和数据库索引。

2. 影响筛选速度的因素

影响筛选速度的主要因素包括

（1）数据量的大小

（2）索引的使用

（3）查询语句的复杂度

（4）数据库的硬件配置

数据量越大，筛选所需的时间通常越长。索引的使用可以显著提高筛选速度，尤其是对于大表的查询。查询语句的复杂度也会影响筛选速度，复杂的查询语句可能需要更多的计算资源。

3. 为什么要做索引

索引的工作原理类似于书籍的目录，它提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据指定的排序顺序对这些指针排序。当执行查询时，数据库系统首先查询索引，然后通过索引找到相关的数据，从而避免了扫描整个表，大大提高了查询效率。

简单理解，索引相当于提前对数据做了归类（目录），从而提高筛选查询速度。而且不同于书籍的只有1个目录，索引可以建多个。同时索引要建立正确才能有效提高筛选速度。

比如下方数据

前提条件：已经分别对区域和户型建立索引（目录）

目标：筛选“天河区3居室”的房子，并且按照房子录入时间倒序排序分页返回结果。

1、程序先根据索引“区域”快速找到“天河区”的数据。如果没有索引，程序需要查询全表，分别判断没一条数据是否是“天河区”，才能查找出来“天河区”房源。有了目前相当于提前做好了初步的查询；

2、接着程序再根据索引“户型”快速找到“3居”的数据。让后将这两部分数据的交集取出来；

3、接着将2中的结果根据房源录入时间倒序排序；

4、对排序结果取相应的分页返回给客户端。

索引可以组合多个字段进行创建，形成多列索引，上述例子可根据字段“区域”和“户型”创建1个索引，那么程序查询流程就变为如下，速度更快

1、程序先根据索引快速找到“天河区3居”的数据；

2、接着将1中的结果根据房源录入时间倒序排序；

3、对排序结果取相应的分页返回给客户端。

上面只是对索引的简单理解，数据库可能会根据查询条件选择最优的查询路径，不只是“取交集”这种方式，如果想要了解这个内容，可请教研发人员

4. 索引对排序的影响

索引本身就是一种有序的数据结构，类似于书籍的目录。当查询需要排序时，如果排序字段已经建立了索引，数据库可以直接利用索引的有序性来返回排序后的结果，而不需要再进行额外的排序操作。这种方式可以显著减少排序的时间和资源消耗。但这里前提是用户想要的排序规则和索引的排序规则是相同的。

5. 多大数据量要加索引，以及能带来多大速度提升

根据文章《【实验】MySQL多少数据需要建立索引》，当数据量达到几十万条以后，索引的效果显著，能明显提升查询速度。数据量越大，索引越发重要。当数据量达到千万级别时，有无索引可导致性能相差千倍！因此，当数据量达到几十万条以上时，就应该考虑添加索引。

6. 索引怎么建立，是否需要全部字段都加索引

索引的建立需要根据具体的业务场景和查询需求来决定，并非所有字段都需要加索引。应选择区分度高、查询频率高的字段建立索引。

同时，索引的数量应适度，过多的索引会增加维护成本，影响数据更新操作的效率。相当于一本书籍，如果更新的书本内容，每次更新，目录也需要同步更新。那么如果索引（目录）有多个，那么每次更新数据，多个索引都需要同步更新。索引越多，维护成本越高。

7. 单表查询vs多表查询

如果从数据库里面一张数据表就能找到要的数据，那这种情况是最完美。但是1个复杂的系统，不可能用1张表存数据。比如1个电商系统，会存在如下多个表存储信息

如果需要查询某个用户的订单记录，结果需要返回：用户昵称、购买商品名称、商品图片、购买时间信息。那这种情况就需要联合用户表、订单表、商品表查询，才能获取想要的结果。

表关联过多确实会影响数据库查询速度。在进行多表关联查询时，尤其是涉及大量数据的表，可能会导致查询变慢。这是因为MySQL需要处理更多的表顺序和复杂的查询逻辑，从而增加了查询的时间成本。

此外，当使用多个大表进行关联查询时，如果其中一张表的数据量非常大，那么查询效率会进一步降低。在这种情况下，可以通过优化索引设计来提高查询效率。

8. 数据库服务器cpu满了？是什么意思？

CPU 是计算机的大脑，负责执行和处理各种任务和程序运行所需的所有指令和计算。CPU 使用率是指计算机的中央处理单元 (CPU) 消耗的处理时间量。

当你在计算机上运行程序或执行任务时，CPU 会处理并执行指令。CPU 使用率表明在任何给定时间有多少 CPU 容量被利用。它以百分比来衡量，100% 代表 CPU 处理能力的完全利用率。

当数据库服务器的CPU满载时，可能会导致系统响应变慢或完全停止响应。在运维过程中，经常会遇到MySQL数据库占用CPU过高的情况，导致系统性能下降，甚至引发系统崩溃。

导致CPU满载的原因可能有如下两种：

1、自身服务导致

如果代码出错或业务发展访问量增加所导致的，如果是代码出错的话，那么就需要开发人员细心检查优化代码，紧急处理的话就是重启服务或者是服务器。如果是本身业务发展迅速导致的话，就建议及时升级配置，这种情况重启服务基本上没有什么用，因为CPU会马上跑满。

2、中毒导致

如果是中毒导致的CPU爆满，要立刻关闭进程，并使用杀毒工具进行病毒查杀。

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