mysql 대형 테이블에서 count() 사용 및 mysql에서 count() 최적화

이 글의 내용은 mysql 대형 테이블에서의 count() 사용법과 mysql에서의 count() 최적화에 관한 것입니다. 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다. .

한 테이블에 6000w 이상의 데이터가 포함되어 있지만 분할할 수는 없습니다. 테이블을 최적화하기 전에 테이블에 있는 데이터의 양, A의 제품 수, B의 제품 수를 별도로 계산해야 합니다. 구조는 다음과 같습니다. 내용을 숨기기 위해 해당 필드를 퍼지했습니다.

CREATE TABLE `xxxx` (
  `link` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `test0` varchar(500) DEFAULT NULL,
  `test1` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `test2` int(11) DEFAULT NULL,
  `test3` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `test4` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `test5` varchar(50) NOT NULL,
  `inserttime` datetime DEFAULT NULL,
  `test6` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'0',
  `A` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'0',
  `B` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'0' ,
  PRIMARY KEY (`test5`),
  KEY `test6` (`test6`) USING BTREE,
  KEY `A` (`A`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

일반 InnoDB 테이블이므로 해당 개수(*)가 InnoDB에서 표시하는 행 수보다 훨씬 느립니다. 별로 정확하지 않아서 여기에 통계를 만들어야 합니다.

총 61,500,000개의 데이터

count(*)가 1539.499s를 차지했습니다.

count(1)이 907.581s를 차지했습니다.

count(A) index.

count(test6) 기본 키를 계산합니다.

예외 없이 테이블이 잘 최적화되지 않았기 때문에 위의 모든 작업은 수천 초가 소요되며 이는 우리가 용납할 수 없는 일입니다.

다음과 같이 분석을 시작했습니다.

전체 테이블의 개수(*)는 200대 이내에서는 Normal, 100대 이내에서는 Good, 50대 이내에서는 Excellent가 될 것으로 예상됩니다.

우선 내부에 test6을 추출해서 a를 형성했습니다.

총 61,500,000개의 데이터

count(*)는 10.238초가 소요됩니다.

count(1)은 8.710초가 소요됩니다.

count(test6) 그중 기본 키를 계산합니다.

속도가

52.0%

증가했습니다.

count(1)的效率最高,比最慢count(pk)결정할 수 있는 필드를 최적의 값으로 변경합니다. 예:varchar는 저장 공간의 크기를 자동으로 할당할 수 있지만 .varchar는 문자 수가 더 많습니다. 문자열 길이를 기록하기 위해 1~2바이트를 추가하여 업데이트 작업 시간을 늘립니다.

datetime은 타임스탬프로 변경되고 후자는 1978-2038 사이입니다

count(1)를 사용하여 테스트할 때 가장 빠른 시간은 168초입니다. .약간 느리긴 하지만 괜찮습니다.

요약:

테이블의 필드를 다시 디자인하고 길이를 최적화하세요. 무작정 너무 많은 varchar를 사용하지 마세요.

count 대신 count(1)을 사용하세요. (*) 검색.

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