索引通过创建优化的数据结构以实现快速查找来提高读取性能，但它会给写入操作带来额外的开销。当数据库索引存在时，每次写入（插入、更新或删除）都必须更新数据和索引。例如，将新行插入到具有像 email 这样的列的索引的表中，需要数据库将新的 email 值添加到索引结构（例如，B 树）。这个额外的步骤会增加完成写入所需的时间。表拥有的索引越多，写入期间需要完成的工作就越多，因为每个索引都必须独立更新。这种权衡在写密集型系统中至关重要，在这些系统中，过度索引会导致明显的减速。
性能影响取决于索引的类型和数据库引擎。例如，通常用于范围查询的 B 树索引在添加新条目时需要重新平衡，这会随着时间的推移使结构碎片化。更新作为索引一部分的列（例如，更改用户的用户名）会强制数据库查找并修改相应的索引条目，从而增加延迟。此外，具有高基数列（例如，唯一 ID）的索引通常比具有低基数列（例如，布尔标志）的索引更新速度更快，但所有索引仍然会增加开销。例如，MySQL 中的 InnoDB 使用聚集索引，其中主键与数据一起存储，这使得主键更新特别昂贵，因为它们需要重新组织整个行的存储。
为了缓解写入性能问题，开发人员应该仔细评估哪些索引是必要的。例如，如果一个表主要用于记录数据，很少读取数据，那么更少的索引可能是更好的选择。在写密集型场景中，延迟索引创建直到批量数据插入之后（例如，在 PostgreSQL 中使用 CREATE INDEX AFTER LOAD）可以减少开销。另一种方法是使用部分或过滤索引（例如，仅索引活跃用户）来限制它们的大小和更新频率。执行计划等监控工具可以帮助识别可以安全删除的未充分利用的索引。平衡读取效率和写入性能是关键——应该有意识地添加索引，在实际工作负载下进行测试，并在它们不再提供足够的价值来证明其成本时进行修剪。