


Bilakah Saya Harus Membahagikan Jadual Statistik Pengguna Besar Saya dalam MySQL?
Prestasi MySQL: Jadual Besar Tunggal dengan Indeks lwn. Jadual Separa Berbilang
Pengenalan
Apabila ia datang untuk mereka bentuk sistem pangkalan data berprestasi tinggi, pilihan antara menggunakan satu jadual dengan indeks dan berbilang jadual yang lebih kecil adalah subjek perdebatan. Artikel ini mengkaji kebaikan dan keburukan setiap pendekatan, memfokuskan pada senario tertentu yang melibatkan jadual dengan statistik pengguna.
Senario
Pertimbangkan jadual bernama "statistik" yang mengandungi maklumat pengguna. Jadual mempunyai kira-kira 30 juta baris dan 10 lajur, termasuk user_id, tindakan dan cap masa. Operasi pangkalan data yang paling biasa ialah memasukkan dan mendapatkan semula data mengikut user_id.
Jadual Tunggal dengan Indeks
Pendekatan tradisional ialah mencipta satu jadual dengan indeks pada user_id lajur. Ini membolehkan mendapatkan semula data yang cekap berdasarkan user_id, kerana indeks menyediakan laluan carian terus. Walau bagaimanapun, apabila jadual berkembang, kedua-dua operasi INSERT dan SELECT menjadi lebih perlahan disebabkan oleh peningkatan saiz indeks dan bilangan baris yang lebih besar untuk dicari, masing-masing.
Berbilang Jadual Separa
Pendekatan alternatif ialah mencipta jadual statistik yang berasingan untuk setiap pengguna. Dalam kes ini, setiap jadual adalah jauh lebih kecil, mengandungi hanya data untuk pengguna tunggal. Ini berpotensi menghapuskan keperluan untuk indeks dan mengurangkan dengan ketara jumlah data yang akan diproses semasa operasi INSERT dan SELECT. Walau bagaimanapun, ia memperkenalkan cabaran baharu: keperluan untuk mengurus berbilang jadual, berpotensi beribu-ribu atau berpuluh-puluh ribu.
Pertimbangan Dunia Sebenar
Membuat sejumlah besar jadual boleh mengemukakan beberapa cabaran:
- Metadata Tribbles: Setiap jadual memerlukan MySQL untuk mengekalkan metadata, deskriptor fail dan overhed lain, yang boleh membebankan apabila bilangan jadual bertambah. Walaupun jadual yang lebih kecil menyediakan akses yang lebih pantas kepada data pengguna individu, proses menentukan jadual yang hendak ditanya berdasarkan user_id boleh menjadi hambatan apabila bilangan jadual bertambah.
- MySQL Partitioning
- Daripada mencipta berbilang jadual untuk setiap pengguna, MySQL menyediakan ciri pembahagian yang membolehkan anda membahagikan satu jadual secara logik kepada berbilang partition fizikal. Setiap partition disimpan dalam failnya sendiri dan data diedarkan antara partition berdasarkan kunci partitioning yang ditentukan (dalam kes ini, user_id).
- Prestasi: Dengan membahagikan jadual kepada partition, MySQL boleh melakukan carian yang lebih cekap apabila membuat pertanyaan untuk nilai user_id tertentu, hanya mengakses partition yang berkaitan .
- Skalabiliti: Pembahagian membolehkan anda meningkatkan kapasiti jadual dengan menambah lebih banyak partition mengikut keperluan, tanpa perlu membuat jadual tambahan.
- Kesederhanaan Penyelenggaraan : Tidak seperti berbilang jadual, jadual sekatan diuruskan sebagai jadual logik tunggal, memudahkan penyelenggaraan dan operasi.
Pembahagian menawarkan beberapa faedah:
Pengesyoran
Berdasarkan senario yang diterangkan , membahagikan jadual "statistik" menggunakan kunci partition HASH akan menjadi penyelesaian yang lebih cekap dan berskala daripada sama ada satu jadual diindeks atau berbilang jadual khusus pengguna. Dengan membahagikan data kepada berbilang partition, MySQL boleh mengakses subset baris yang berkaitan dengan pantas untuk pertanyaan user_id tertentu, menghapuskan keperluan untuk indeks dan mengurangkan jumlah data yang akan diproses.
Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Saya Harus Membahagikan Jadual Statistik Pengguna Besar Saya dalam MySQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
