导语
很多开发者都遇到类似这样的经历：一个产品功能开发测试都正常，发布上线后也正常，但是过一段后，如果有个活动或流量一大程序就突然卡了，也有可能流量正常也没搞活动，但是过一段时间后程序响应越来越慢，这个时候一般都要花很大精力去排查原因，最后发现是数据库查询没有索引导致的。流量大或数据量增加后会导致请求变慢，加上索引就正常了。
在小程序云开发的数据库场景下，我们会思考为什么会出现这样的问题？为什么用户总是会忘记加索引？能不能让用户无需关心这个问题，让数据库自动加上索引？
业界方案及其问题
针对这个问题，业界一般采用的是全量索引的方案：通过给所有的字段加单字段索引，引导用户主动添加多字段索引，从而实现保证所有的查询都有索引。但这样代价是会有大量的冗余索引，占用了大量的磁盘空间，而且，一些多字段的场景下，依然需要用户参与。这样的方案不能满足云开发 Cloudbase 的需求。
云开发数据库自动化索引
于是，在我们对业务进行分析后，提出了自己的解决方案 —— 分析数据并自动建立索引。我们针对系统中查询较慢的用户请求，自动分析出最佳建立索引的方式，并基于此建立索引，从而覆盖了单字段索引和多字段索引的情况。
想要理解自动建立索引，就要了解如何手动建立索引：对于单字段索引，建立起来比较简单，无论升序还是降序都是一样的。但对于多字段组合索引时，会有各种方式来建立索引，比如，三个字段的索引，就会受限制于索引是否覆盖了三个不同的字段、字段相应的升降序是否匹配，如果不匹配，可能索引就没有效果。
正因为加好索引并不简单，也证明自动加索引势在必行。在实际实现自动添加索引的需求中，我们通过筛选出耗时超过一定阈值的查询语句，从而获得需要进行优化的数据库查询，并依据数据库索引的前缀匹配规则，按照最少创建索引数量的原则，增加相应的索引，尽量让索引覆盖到所有的查询语句。
为了避免添加索引导致的锁表影响用户的数据查询，我们在具体添加索引的时候，采用了异步添加索引的方式，不仅如此，我们还通过限制单个数据库增加索引的频率和数量来规避未知风险。最后，我们会定期筛选那些长时间没有被查询命中的索引，对其进行删除，确保系统不会存在太多的冗余索引影响性能。
上述自动索引的整个过程对于用户来说，都是不可见且无感知的。不过，在实际的上线过程中，大盘的数据查询整体耗时减少了 50%，用户侧的体验也发现程序速度突然变快了。
结语
自动索引的方案帮助云开发 Cloudbase 解决了绝大多数的数据库查询较慢的问题，但程序总有覆盖不到的部分，对于这一部分，云开发后续会在开发阶段提示增加相应的索引，以及提供慢查询日志导出和自定义告警功能，让用户感知到问题， 从而在业务逻辑上进行优化。
