在GORM中为上百万的数据的表添加索引，如何保证线上的服务尽量少的被影响

type Product struct {
    ID          uint   `gorm:"primaryKey"`
    Name        string
    CategoryID  int    `gorm:"index:idx_category"`
    Price       float64 `gorm:"index:idx_price"`
    CreatedDate time.Time
}

db.LogMode(true)

// 索引创建前的查询
var products []Product
db.Find(&products, "CategoryID = ?", categoryId)

// 创建索引
db.Model(&Product{}).AddIndex("idx_category", "CategoryID")

// 索引创建后的查询
db.Find(&products, "CategoryID = ?", categoryId)

// 创建B-tree索引，适用于范围查询
db.Model(&Product{}).AddIndex("idx_price", "Price")

type Product struct {
    ID        uint   `gorm:"primaryKey"`
    Name      string
    CategoryID int    `gorm:"index"`
    Price     float64
}

// 在低峰时段执行的索引创建代码
db.Model(&Product{}).AddIndex("idx_category_id", "CategoryID")

// 假设有一个时间点，用于确定批次的开始
var batchStart time.Time

// 继续使用LIMIT和OFFSET逻辑来分批查询数据
var orders []Order
db.Limit(batchSize).Offset(page * batchSize).Find(&orders)

if len(orders) == 0 {
    break // 没有更多数据
}

// 如果这是第一个批次，初始化batchStart
if page == 0 {
    batchStart = orders[0].OrderDate
}

// 计算批次的结束时间点，这里简单地使用批次开始时间的下一个时间点
var batchEnd = batchStart.Add(24 * time.Hour)

// 为当前批次的数据创建索引
// 使用原始SQL语句来为特定时间范围内的OrderDate创建索引
// 注意：这里假设OrderDate字段已经是时间戳格式，并且数据库支持这种类型的索引
db.Exec("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_order_date_batch ON Orders (OrderDate) WHERE OrderDate BETWEEN ? AND ?", batchStart, batchEnd)

// 更新batchStart为下一个批次的开始时间
batchStart = batchEnd

page++ // 移动到下一批

// 启动性能监控协程
func startPerformanceMonitoring(db *gorm.DB, done chan bool) {
    const maxResponseTime = 500 * time.Millisecond // 设置最大可接受的响应时间阈值
    ticker := time.NewTicker(5 * time.Second)      // 每5秒检查一次性能

    for {
        select {
        case <-ticker.C:
            responseTime := checkDatabasePerformance(db) // 检查当前数据库性能
            if responseTime > maxResponseTime {
                fmt.Println("Performance degradation detected. Stopping index creation.")
                // 这里可以添加停止索引创建和回滚操作的逻辑
                done <- true
                return
            }
        case <-done:
            ticker.Stop()
            return
        }
    }
}

// checkDatabasePerformance 模拟检查数据库性能的函数
// 这里应该实现具体的性能检查逻辑，例如执行一个查询并测量它的执行时间
func checkDatabasePerformance(db *gorm.DB) time.Duration {
    // 模拟查询响应时间
    var dummyVar int64
    queryStartTime := time.Now()
    db.Table("products").Count(&dummyVar)
    return time.Since(queryStartTime)
}

// 首先，为Name字段创建一个标准索引
db.Model(&Product{}).AddIndex("idx_product_name", "Name")

// 接下来，使用原始SQL语句来创建压缩索引
db.Exec("ALTER TABLE Products ADD INDEX idx_product_name_compressed (Name(255)) KEY_BLOCK_SIZE 4")

// 在MySQL中，可以通过指定列的长度来实现压缩
// 例如，Name(255)表示使用255个字符的长度进行索引
// KEY_BLOCK_SIZE选项可以指定索引的块大小，这里使用4作为示例
// 这可以减少索引的大小，加快索引的创建速度

// 回滚函数，用于撤销索引创建
func rollbackIndexCreation(db *gorm.DB, tableName, indexName string) {
    // 执行原始SQL以移除索引
    db.Exec(fmt.Sprintf("DROP INDEX IF EXISTS %s ON %s", indexName, tableName))
    // 这里可以添加从备份恢复数据的逻辑
}

// 执行回滚的示例
func executeRollback(db *gorm.DB, tableName, indexName string) {
    fmt.Println("Performance issues detected. Rolling back index creation.")
    rollbackIndexCreation(db, tableName, indexName)
    // 可以添加额外的回滚逻辑，如数据一致性检查或通知相关人员
}

// 在Product表上创建了一个索引
db.Model(&Product{}).AddIndex("idx_product_name", "name")

// 模拟监控逻辑，根据实际情况可能需要更复杂的实现
go func() {
    time.Sleep(10 * time.Second) // 给索引创建10秒的监控时间
    // 这里应该有实际的监控逻辑来决定是否需要回滚
    // 假设监控到问题
    executeRollback(db, "products", "idx_product_name")
}()