데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 Mysql-clustered index 느린 정렬 사례 분석

Mysql-clustered index 느린 정렬 사례 분석

Jan 20, 2017 pm 05:13 PM

선택을 많이 할 때 mysiam 엔진을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요? 특히 인덱스가 있는 경우

이 글은 실제 적용에 의존하여 분석합니다.


1. 서문:

온라인에서 흥미로운 현상을 봤습니다. 1W의 데이터 볼륨을 갖는 테이블이 다른 orderby 조건과 쿼리 시간을 실행합니다. 실제 적용에서 실제 문제는 무엇입니까? ? 왜?

Mysql-clustered index 느린 정렬 사례 분석

2. 분석

a) 상황설명 :

1. ); orderby 쿼리에 전자를 사용하면 속도가 느리지만, orderby 쿼리에 후자를 사용하면 매우 빠릅니다.

2. 각 행의 데이터 양이 상당히 많습니다.

3. 가 기본 인덱스이고, 선택 쿼리를 위한 필드도 ID만 있으면 인덱스가 이를 덮고 있으므로 데이터를 검색하기 위해 물리적 디스크로 이동할 필요가 없습니다. 하지만 더 빨라야 하는 쿼리가 더 느립니다. Mysql-index 적용 범위

b) 분석:

은 mysiam 엔진을 사용해서는 안 됩니다. 그렇다면 이 두 인덱스를 사용하는 쿼리 속도는 거의 같습니다. , 인덱스에 저장되는 것은 물리적인 행의 주소이고, 실제 차지하는 데이터의 양은 크지 않기 때문이다. 그러나 innodb라면 다릅니다. 행의 모든 ​​데이터는 기본 인덱스 아래에 저장됩니다.

c). 결론:

1. 주된 이유:

을 사용하는 innodb 엔진은 클러스터형 인덱스이며, 기본 키 ID 인덱스도 해당 행에 연결되어 있습니다. 다른 데이터, 따라서 ID를 따라 정렬할 때 각 ID를 쿼리하고 순회하려면 많은 작은 블록을 교차해야 합니다. (mysiam에는 데이터가 많지 않으므로 동일한 데이터 블록을 교차하고 더 많은 행을 순회하는 것이 더 빠릅니다.) 🎜>

2. 이유: 여러 분야의 데이터 양이 상대적으로 많습니다. 즉, 가족을 데리고 오는 사람들이 많고, 데이터의 양이 상대적으로 많습니다. 각 행의 데이터 양이 많고 디스크에 저장할 때 많은 블록을 차지합니다

3. 당시 mysiam 엔진에는 이 문제가 없었습니다

d). 결론:

select가 많이 실행되는 경우에는 mysiam 엔진을 사용해야 합니다.

insert 및 업데이트가 많이 실행되는 경우에는 innodb 엔진을 사용해야 합니다.

더 많은 결론은 다음을 참조하세요: Mysql-Index Summary

3. 시뮬레이션 테스트

위에서 언급한 조건을 복원하고 두 개의 테이블을 생성하고 다른 엔진을 제외하고는 그 외 조건은 동일, 기본키 ID 기본 인덱스, 조인트 인덱스(id, ver).

1. 새로운 테이블 t7 생성, mysiam 엔진

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2. 데이터 10,000개를 무작위로 삽입


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3. 쿼리문을 실행하여 시간을 확인합니다


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시차는 그리 크지 않고 모두 같은 크기입니다.

4. 새로운 테이블 t8 생성, innodb 엔진

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5. 데이터 10,000개를 무작위로 삽입

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짧게 말하면 위 스크립트에 따라 명령문을 실행하면 대기 시간이 매우 길어지는 이유는 무엇입니까? 기본키 인덱스 ID를 갖는 클러스터형 인덱스이기 때문에 기본키 인덱스 생성 시 많은 양의 행 데이터 블록이 이동하게 되며, 분할 및 이동하는 시간이 발생하게 됩니다.

기본키 인덱스 ID를 먼저 삭제하고 데이터를 삽입한 후 기본키(id)를 추가한 후 기본키 인덱스 구조를 생성하는 작업입니다

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6. 쿼리문 실행, 시간 확인

확실히 시간차이가 많이 나네요.

이유: 두 명령문 모두 클러스터형 인덱스를 사용하지만 기본 키가 너무 많은 블록에 걸쳐 있는 반면, 결합 인덱스는 아래에 데이터가 없고 블록 수가 적으며 탐색이 빠른 보조 인덱스입니다.

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7. 종합적으로 분석하면 t8 테이블(innodb)만 기본 키 인덱스에 따라 정렬하는 데 시간이 더 걸리고 나머지는 괜찮습니다.

시간 정렬 결론: innodb.innodb.secondary index> mysiam

효율이 거의 27배나 더 나쁩니다.

1. 주요 이유는 기본 키를 따라 정렬하여 쿼리가 페이지 전체에 걸쳐 여러 블록에 걸쳐 발생하므로 시간이 늘어납니다.

2. 긴 char 필드의 경우 데이터 블록이 크지 않으며 그렇게 큰 차이가 발생하지 않습니다.

예를 들어 테이블에서 str1, str2, str3 필드를 삭제하면 쿼리 시간은 크게 줄어들고 차이가 눈에 띄지 않을 것입니다


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