В большинстве случаев можно оценивать производительность путем подсчета дисковых операций. Для маленьких таблиц можно обычно принимать 1 строку за 1 операцию дискового поиска (поскольку индекс, скорее всего, в кэше). Для больших таблиц можно считать, что (при использовании индексов типа B++ деревьев) для нахождения строки потребуется

log(количество_строк) / log(длина_индексного_блока / 3 * 2 / (длина_индекса + длина_указателя_на_данные)) + 1

дисковая операция для получения строки.

Обычно в MySQL индексный блок занимает 1024 байта, а указательн - 4 байта. Для таблицы, содержащей 500000 строк и имеющей длину индекса 3 (medium integer) потребуется log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1 = 4 дисковых операции поиска.

Поскольку вышеупомянутый индекс будет занимать приблизительно 500000 * 7 * 3/2 = 5,2Mб (если учитывать, что индексные буфера обычно заполняются на 2/3), большая часть индекса, скорее всего, окажется в памяти, и для того, чтобы найти строку, потребуется лишь 1-2 обращения к ОС для чтения.

Для записи, однако, потребуется 4 дисковых запроса (таких, какие рассматривались выше) чтобы найти место для помещения нового индекса, и обычно 2 дисковых операции, чтобы обновить индекс и вставить строку.

Обратите внимание: сказанное выше не означает, что производительность приложения будет ухудшаться в log N раз! Поскольку все кэшируется в OС или на SQL-сервере, замедление работы при увеличении таблицы будет незначительным. И лишь после того, как данных станет так много, что они перестанут помещаться в кэш, замедление работы там, где работа приложения сводится только к операциям дискового поиска (количество которых растет в log N), станет гораздо ощутимей. Чтобы избежать этого, следует увеличить индексный кэш так, чтобы он вмещал возросшее количество данных. See Раздел 5.5.2, «Настройка параметров сервера».