Datentabellenkomprimierungstechnologie in MySQL

MySQL ist eine gängige relationale Datenbank und eine Kernkomponente vieler Websites und Anwendungen. Da die Datenmenge immer größer wird, wird es besonders wichtig, die Leistung von MySQL zu optimieren. Einer der Schlüsselbereiche ist die Komprimierung von Datentabellen. In diesem Artikel stellen wir die Datentabellenkomprimierungstechnologie in MySQL vor.

1. Komprimierte Tabellen und nicht komprimierte Tabellen

In MySQL gibt es zwei Arten von Datentabellen: komprimierte Tabellen und nicht komprimierte Tabellen.

Nichtkomprimierte Tabelle ist der Standardtabellentyp von MySQL, der zum Speichern von Daten ein Zeilenformat mit fester Länge verwendet. Dies bedeutet, dass die Daten beim Speichern eine feste Länge an Speicherplatz beanspruchen, anstatt die Speicherplatzgröße basierend auf der Größe der Daten anzupassen. Dadurch sind unkomprimierte Tabellen beim Schreiben und Lesen von Daten schnell, nehmen beim Speichern großer Datenmengen jedoch viel Speicherplatz in Anspruch.

Komprimierte Tabellen verwenden dagegen ein Zeilenformat mit variabler Länge, das die Speicherplatzgröße basierend auf der Datengröße anpasst. Dies ist nützlich zum Speichern großer Datentabellen und historischer Datentabellen. Komprimierte Tabellen reduzieren den Speicherplatz, können jedoch in manchen Fällen beim Schreiben und Lesen von Daten langsamer sein als unkomprimierte Tabellen.

Sie können den folgenden Befehl verwenden, um eine komprimierte Tabelle zu erstellen:

CREATE TABLE compress_table (
id INT PRIMARY KEY,
Name VARCHAR(50),
Adresse VARCHAR(100)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED;

in der Zeile Im Format bedeutet COMPRESSED die Verwendung einer Komprimierungstabelle.

2. Komprimierungsalgorithmen

MySQL unterstützt mehrere Komprimierungsalgorithmen, von denen jeder seine Vor- und Nachteile hat. Hier sind einige häufig verwendete Komprimierungsalgorithmen:

• Zlib: Zlib ist ein universeller verlustfreier Komprimierungsalgorithmus, der das richtige Gleichgewicht zwischen CPU- und Festplatten-E/A erreichen kann. Zlib eignet sich zum Schreiben großer Dateien auf die Festplatte. In MySQL wird es zum Komprimieren von InnoDB-Tabellen verwendet.
• LZ4: LZ4 ist ein schnellerer Komprimierungsalgorithmus, der schnell für die CPU ist und die Festplatten-E/A beim Schreiben großer Dateien verbessern kann. In MySQL wird es zum Komprimieren von MyISAM-Tabellen verwendet.
• Snappy: Snappy ist ein sehr schneller verlustfreier Komprimierungsalgorithmus. Seine Geschwindigkeit ist schneller als bei anderen Komprimierungsalgorithmen, aber seine Komprimierungsrate ist niedriger. In MySQL kann es zum Komprimieren von CSV-Tabellen oder nicht indizierten Spalten verwendet werden.

In MySQL können Sie den folgenden Befehl verwenden, um den Komprimierungsalgorithmus der Tabelle festzulegen:

ALTER TABLE my_table ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;

Unter anderem gibt KEY_BLOCK_SIZE den verwendeten Komprimierungsalgorithmus und die zulässigen Werte an ​enthalten 1, 2 und 4, 8, abhängig vom gewählten Algorithmus.

3. Leistung und Einschränkungen der Komprimierung

Während die Komprimierung die Festplattennutzung reduzieren und die Leistung verbessern kann, weist sie auch einige Einschränkungen und einen Leistungsaufwand auf.

Erstens kann die Komprimierung die CPU-Auslastung erhöhen, was bedeutet, dass bei der Ausführung vieler gleichzeitiger Abfragen möglicherweise übermäßige CPU-Ressourcen beansprucht werden. Daher sollte die Komprimierung in Umgebungen mit begrenzten CPU-Ressourcen nicht übermäßig genutzt werden.

Zweitens kann die Komprimierung auch die E/A-Latenz der Festplatte erhöhen. Immer wenn eine komprimierte Tabelle gelesen oder geschrieben wird, muss MySQL die Daten dekomprimieren, bevor der Vorgang ausgeführt wird. Dies erhöht die E/A-Latenz und kann in einigen Fällen dazu führen, dass Abfragen langsamer sind.

Schließlich kann sich die Komprimierung auch negativ auf die Indexleistung einer Tabelle auswirken. Insbesondere kann die Komprimierung dazu führen, dass Indizes größer werden, was zu mehr Festplatten-I/O und CPU-Auslastung führt. In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass Abfragen langsamer werden.

4. Fazit

Die Datentabellenkomprimierungstechnologie in MySQL kann uns dabei helfen, die Datenbankleistung zu optimieren, die Festplattennutzung zu reduzieren und die Abfragegeschwindigkeit zu erhöhen. Wir müssen jedoch bedenken, dass die Komprimierung von Tabellen auch ihre Grenzen und den Leistungsaufwand hat. Wir müssen die Vor- und Nachteile abwägen und von Fall zu Fall entscheiden, ob wir eine Komprimierung verwenden möchten.

Bei der Verwendung komprimierter Tabellen wird empfohlen, einen geeigneten Komprimierungsalgorithmus und ein geeignetes Zeilenformat zu wählen, um ein Gleichgewicht zwischen CPU- und Festplatten-E/A zu finden. Schließlich sollten wir die Leistungskennzahlen stets überwachen, damit wir sie bei Bedarf optimieren und anpassen können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatentabellenkomprimierungstechnologie in MySQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!