


Quand dois-je partitionner ma grande table de statistiques utilisateur dans MySQL ?
Performances MySQL : grande table unique avec index ou plusieurs tables partitionnées
Introduction
Lorsqu'il s'agit de concevoir des systèmes de bases de données hautes performances, le choix entre utiliser une seule table avec un index et plusieurs tables plus petites est un sujet de débat. Cet article examine les avantages et les inconvénients de chaque approche, en se concentrant sur un scénario spécifique impliquant un tableau avec des statistiques d'utilisateurs.
Scénario
Considérons un tableau nommé « statistiques » contenant informations utilisateur. Le tableau comporte environ 30 millions de lignes et 10 colonnes, y compris l'ID utilisateur, les actions et les horodatages. Les opérations de base de données les plus courantes consistent à insérer et à récupérer des données par user_id.
Table unique avec index
L'approche traditionnelle consiste à créer une seule table avec un index sur l'user_id. colonne. Cela permet une récupération efficace des données basée sur user_id, car l'index fournit un chemin de recherche direct. Cependant, à mesure que la table s'agrandit, les opérations INSERT et SELECT deviennent plus lentes en raison de l'augmentation de la taille de l'index et du plus grand nombre de lignes dans lesquelles effectuer la recherche, respectivement.
Tables partitionnées multiples
Une approche alternative consiste à créer un tableau de statistiques distinct pour chaque utilisateur. Dans ce cas, chaque table est nettement plus petite et ne contient que les données d'un seul utilisateur. Cela élimine potentiellement le besoin d'un index et réduit considérablement la quantité de données à traiter lors des opérations INSERT et SELECT. Cependant, cela introduit un nouveau défi : la nécessité de gérer plusieurs tables, potentiellement des milliers ou des dizaines de milliers.
Considérations du monde réel
Créer un grand nombre de tables peut présenter plusieurs défis :
- Tribbles de métadonnées : Chaque table nécessite la maintenance de MySQL métadonnées, descripteurs de fichiers et autres frais généraux, qui peuvent devenir fastidieux à mesure que le nombre de tables augmente.
- Complexité de la maintenance : L'ajout et la suppression de nouvelles tables au fur et à mesure que les utilisateurs sont créés et supprimés nécessitent une charge de maintenance supplémentaire par rapport à l'utilisation d'une seule table avec un index.
- Goulot d'étranglement de recherche : Bien que les tables plus petites offrent un accès plus rapide aux données utilisateur individuelles, le processus de détermination de la table à interroger en fonction de l'ID utilisateur peut devenir un goulot d'étranglement à mesure que le nombre de tables augmente.
Partitionnement MySQL
Au lieu de créer plusieurs tables pour chaque utilisateur, MySQL fournit une fonctionnalité de partitionnement qui vous permet de diviser logiquement une seule table en plusieurs partitions physiques. Chaque partition est stockée dans son propre fichier et les données sont réparties entre les partitions en fonction d'une clé de partitionnement spécifiée (dans ce cas, user_id).
Le partitionnement offre plusieurs avantages :
- Performances : En divisant la table en partitions, MySQL peut effectuer des recherches plus efficaces lors de l'interrogation de valeurs user_id spécifiques, en accédant uniquement à la partition appropriée. .
- Évolutivité : Le partitionnement vous permet d'augmenter la capacité de la table en ajoutant plus de partitions si nécessaire, sans avoir à créer des tables supplémentaires.
- Simplicité de maintenance : Contrairement à plusieurs tables, les tables partitionnées sont gérées comme une seule table logique, simplifiant ainsi la maintenance et les opérations.
Recommandation
Basée sur le scénario décrit , partitionner la table « statistiques » à l'aide d'une clé de partition HASH serait une solution plus efficace et évolutive qu'une seule table indexée ou plusieurs tables spécifiques à l'utilisateur. En divisant les données en plusieurs partitions, MySQL peut accéder rapidement au sous-ensemble de lignes pertinent pour des requêtes user_id spécifiques, éliminant ainsi le besoin d'un index et réduisant la quantité de données à traiter.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
