데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 MySQL 分表优化试验代码_MySQL

MySQL 分表优化试验代码_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:20 PM

bitsCN.com 这里的分表逻辑是根据t_group表的user_name组的个数来分的。
因为这种情况单独user_name字段上的索引就属于烂索引。起不了啥名明显的效果。

1、试验PROCEDURE.
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`$$
CREATE  PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`()
BEGIN
  declare done int default 0;
  declare v_user_name varchar(20) default '';
  declare v_table_name varchar(64) default '';
  -- Get all users' name.
  declare cur1 cursor for select user_name from t_group group by user_name;
  -- Deal with error or warnings.
  declare continue handler for 1329 set done = 1;
  -- Open cursor.
  open cur1;
  while done 1
  do
    fetch cur1 into v_user_name;
    if not done then
      -- Get table name.
      set v_table_name = concat('t_group_',v_user_name);
      -- Create new extra table.
      set @stmt = concat('create table ',v_table_name,' like t_group');
      prepare s1 from @stmt;
      execute s1;
      drop prepare s1;
      -- Load data into it.
      set @stmt = concat('insert into ',v_table_name,' select * from t_group where user_name = ''',v_user_name,'''');
      prepare s1 from @stmt;
      execute s1;
      drop prepare s1;
    end if;
  end while;
  -- Close cursor.
  close cur1;
  -- Free variable from memory.
  set @stmt = NULL;
END$$

DELIMITER ;
2、试验表。
我们用一个有一千万条记录的表来做测试。


mysql> select count(*) from t_group;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10388608 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

表结构。
mysql> desc t_group;
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field       | Type             | Null | Key | Default           | Extra          |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| id          | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL              | auto_increment |
| money       | decimal(10,2)    | NO   |     |                   |                |
| user_name   | varchar(20)      | NO   | MUL |                   |                |
| create_time | timestamp        | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP |                |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

索引情况。

mysql> show index from t_group;
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table   | Non_unique | Key_name         | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| t_group |          0 | PRIMARY          |            1 | id          | A         |    10388608 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t_group |          1 | idx_user_name    |            1 | user_name   | A         |           8 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t_group |          1 | idx_combination1 |            1 | user_name   | A         |           8 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t_group |          1 | idx_combination1 |            2 | money       | A         |        3776 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)

PS:
idx_combination1 这个索引是必须的,因为要对user_name来GROUP BY。此时属于松散索引扫描!当然完了后你可以干掉她。
idx_user_name 这个索引是为了加快单独执行constant这种类型的查询。
我们要根据用户名来分表。


mysql> select user_name from t_group where 1 group by user_name;
+-----------+
| user_name |
+-----------+
| david     |
| leo       |
| livia     |
| lucy      |
| sarah     |
| simon     |
| sony      |
| sunny     |
+-----------+
8 rows in set (0.00 sec)

所以结果表应该是这样的。
mysql> show tables like 't_group_%';
+------------------------------+
| Tables_in_t_girl (t_group_%) |
+------------------------------+
| t_group_david                |
| t_group_leo                  |
| t_group_livia                |
| t_group_lucy                 |
| t_group_sarah                |
| t_group_simon                |
| t_group_sony                 |
| t_group_sunny                |
+------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

3、对比结果。


mysql> select count(*) from t_group where user_name = 'david';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  1298576 |
+----------+
1 row in set (1.71 sec)

执行了将近2秒。

mysql> select count(*) from t_group_david;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  1298576 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
几乎是瞬间的。

mysql> select count(*) from t_group where user_name 'david';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  9090032 |
+----------+
1 row in set (9.26 sec)
执行了将近10秒,可以想象,这个是实际的项目中是不能忍受的。
mysql> select (select count(*) from t_group) - (select count(*) from t_group_david) as total;
+---------+
| total   |
+---------+
| 9090032 |
+---------+
1 row in set (0.00 sec)
几乎是瞬间的。


我们来看看聚集函数。
对于原表的操作。

mysql> select min(money),max(money) from t_group where user_name = 'david';
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|      -6.41 |     500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)
最小,最大值都是FULL INDEX SCAN。所以是瞬间的。
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group where user_name = 'david';
+--------------+------------+
| sum(money)   | avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (2.15 sec)
其他聚集函数的结果就不是FULL INDEX SCAN了。耗时2.15秒。

对于小表的操作。
mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|      -6.41 |     500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (1.50 sec)
最大最小值完全是FULL TABLE SCAN,耗时1.50秒,不划算。以此看来。
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;
+--------------+------------+
| sum(money)   | avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (1.68 sec)

取得这两个结果也是花了快2秒,快了一点。

我们来看看这个小表的结构。
mysql> desc t_group_david;
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field       | Type             | Null | Key | Default           | Extra          |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| id          | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL              | auto_increment |
| money       | decimal(10,2)    | NO   |     |                   |                |
| user_name   | varchar(20)      | NO   | MUL |                   |                |
| create_time | timestamp        | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP |                |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

明显的user_name属性是多余的。那么就干掉它。
mysql> alter table t_group_david drop user_name;
Query OK, 1298576 rows affected (7.58 sec)
Records: 1298576  Duplicates: 0  Warnings: 0

现在来重新对小表运行查询

mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|      -6.41 |     500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)

此时是瞬间的。
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;
+--------------+------------+
| sum(money)   | avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (0.94 sec)

这次算是控制在一秒以内了。

mysql> Aborted

小总结一下:分出的小表的属性尽量越少越好。大胆的去干吧。bitsCN.com

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까? MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB 전체 텍스트 검색 기능을 설명하십시오. InnoDB 전체 텍스트 검색 기능을 설명하십시오. Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

Windows 7에 MySQL을 설치할 수 있습니까? Windows 7에 MySQL을 설치할 수 있습니까? Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 ​​호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB에서 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 된 인덱스 (2 차 지수)의 차이. InnoDB에서 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 된 인덱스 (2 차 지수)의 차이. Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL : 쉽게 학습하기위한 간단한 개념 MySQL : 쉽게 학습하기위한 간단한 개념 Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 사용자와 데이터베이스의 관계 MySQL 사용자와 데이터베이스의 관계 Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

다양한 유형의 MySQL 인덱스 (B-Tree, Hash, Full-Text, Spatial)를 설명하십시오. 다양한 유형의 MySQL 인덱스 (B-Tree, Hash, Full-Text, Spatial)를 설명하십시오. Apr 02, 2025 pm 07:05 PM

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL과 Mariadb가 공존 할 수 있습니다 MySQL과 Mariadb가 공존 할 수 있습니다 Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

See all articles