今日完成的事：

1，测试一下不关闭连接池的时候，在Main函数里写1000个循环调用会出现什么情况。

就已开始用时多点，后面就基本在1ms以下了。

2，数据库里插入100万条数据，对比建索引和不建索引的效率查别。再插入3000万条数据，然后是2亿条，别说话，用心去感受数据库的性能。

a.给数据库插入了100万的数据，用时50min。

b.在没建索引的情况下，通过姓名查询，用时15s 389ms。

c.给name建立索引，用时9s多，还是很震惊的，再想到100万多的数据，就能释然了。

d.通过索引查询，用时1s 756ms。

明日计划：

任务一跌跌撞撞地做完了，许多东西还是需要加强，因此明日不准备先做任务二，先把任务一梳理回顾一遍，把深度思考写下来。周一开始再做任务二。

遇到问题：

前面在学数据库的时候，对索引只是大概了解了一下，也没太在意，对索引的理解：

一个数据库表中有许多字段，所以得建立相当于在查询时不用遍历字段，知己可以找到所需字段（比如name）--这是错误的。

今天在查询100万多的数据时，如果按上面的理解，表中只有两个字段（name，age），加不加索引页不至于相差8s这么久，这才引起重视，发现索引的是用一种叫做  “B-树“的方法。简单理解就是：要查询1~100中的87，没索引时，数据库就老老实实地从1查到100，然后找到是87的数据。加了索引却是将1~100分为a:1~50【子节点：1~25、26~50】、b:51~100【51~75、76~100】两个一级节点，四个二级节点（举例，也可以有别的分法），然后87>50，所以去b节点找，然后指向76~100。（举例只为说明，原理与例子有区别，只是为了帮助理解。）  

总结：加索引之所以能节省查询时间，是因为索引的存在将无效数据进行了有效隔离，从而避免了遍历的情况。