序言

结合作业3，针对你的数据库中的一个表，编写简单的数据查询（查询语句应包括单个涉及非主属性等值比较的查询条件，设该非主属性为A，具体属性结合业务背景）和数据插入语句，程序应能在终端或服务器以文件形式记录每次数据读写操作的耗时。作业三就是之前的设计的微信群聊天业务，也是大作业
无索引压力测试实验：设定该表的数据插入频率（如100条/秒），至少有1台以上终端以并发的形式插入数据，运行一段时间使数据达到百万条级以上，数据规模上限自定。同时使用1台终端每秒并发执行一次查询操作，要求查询条件不包含主码，且不存在针对属性A建立的非聚集索引。
有索引压力测试：清空原有数据，实验内容同上，但除主键索引外，需要针对属性A建立非聚集索引，重新执行一轮压力测试。
选做：加大数据插入与查询频率，观察你的服务器和不同设计方案的压力承受能力。注意控制规模以免导致硬盘工作空间溢出。
分析实验数据，制作图表，观察同一方案插入时间与查询时间变化，分析实验结果原因。
分析实验数据，制作图表，比较相同资源条件下不同方案同一指标随时间的变化，分析实验结果原因。

实现

我选择的业务模型是微信聊天群模型。插入表是对聊天记录表进行插入，如图一。group_message_ID这列设置自增，ID这列是用来设置有无索引的对照列，用python生成10000-99999之间的随机int来插入ID，message列是使用50W中文聊天语句数据集。mess_time是插入时间。