> 데이터 베이스 > MySQL 튜토리얼 > mysql大表更新sql的优化策略_MySQL

mysql大表更新sql的优化策略_MySQL

WBOY
풀어 주다: 2016-06-01 13:26:42
원래의
1650명이 탐색했습니다.

bitsCN.com

问题sql背景:项目有6个表的要根据pid字段要写入对应的brand_id字段。但是这个其中有两个表是千万级别的。我的worker运行之后,线上的mysql主从同步立刻延迟了!运行了一个多小时之后,居然延迟到了40分钟,而且只更新了十几万行数据。问题sql如下:

<!-- 根据商品id更新品牌id -->	<update id="updateBrandIdByPid" parameterClass="com.jd.chat.worker.domain.param.UpdateBrandIdParam">		UPDATE $tableName$		SET brand_id = #newBrandId#		WHERE pid = #pid#			AND brand_id = 0	</update>
로그인 후 복사
项目组的mysql专家帮我分析了下,因为pid字段没有索引,mysql引擎要逐行扫描出与传入的pid值相等的列,然后更新数据,也就是要扫描完1000W+行磁盘数据才能执行完这个sql。更严重的是,这个千万级的表里面有多少个不同的pid,我就要执行多少个这样的sql。

同事给我的建议的根据id字段进行sql代码层次的纵向分表。每次更新1000行的数据,这样mysql引擎就不用每次在扫全表了,数据库压力是之前的万分之一。而且id作为主键,是有索引的有索引,有索引能大大优化查询性能,优化后的sql如下:

<!-- 根据商品id更新品牌id -->    <update id="updateBrandIdByPid" parameterClass="com.jd.chat.worker.domain.param.UpdateBrandIdParam">        UPDATE $tableName$        SET brand_id = #newBrandId#        WHERE pid = #pid#            AND brand_id = 0            AND id BETWEEN #startNum# AND #endNum#    </update>
로그인 후 복사
仅仅用了id限区间的语句,将一个千万级的大表代码层次上进行纵向切割。重新上线worker后,mysql主从没有任何延迟!而且经过监视,短短10分钟就更新了十几万数据,效率是之前的6倍!更重要的是数据库负载均衡,应用健康运行。

bitsCN.com
관련 라벨:
원천:php.cn
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.
인기 튜토리얼
더>
최신 다운로드
더>
웹 효과
웹사이트 소스 코드
웹사이트 자료
프론트엔드 템플릿