Penemuduga: Bagaimanakah anda menanyakan 10 juta data?-JavaSoalan temu bual-php.cn

Baru-baru ini, saya telah melakukan temu bual olok-olok dan pengoptimuman semula untuk semua orang, dan saya mendapati ramai orang menjadi lemah pada lutut apabila melihat soalan seperti berpuluh juta data.

Mungkin sesetengah orang tidak pernah menemui jadual dengan berpuluh juta data dan mereka tidak tahu apa yang akan berlaku apabila menanyakan berpuluh juta data.

Hari ini saya akan membawa anda melalui latihan praktikal Kali ini berdasarkan MySQL 5.7.26 untuk ujian

Menyediakan data

Apa yang perlu dilakukan jika anda tiada data. ?

Anda tidak boleh menciptanya sendiri tanpa data?

Adakah sukar untuk mencipta data?

10 juta penciptaan kod?

Itu mustahil, ia terlalu perlahan, ia mungkin benar-benar membawa anda sehari suntuk untuk berlari. Anda boleh menggunakan skrip pangkalan data untuk melaksanakan dengan lebih pantas.

Create Table

CREATE TABLE `user_operation_log`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `ip` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `op_data` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr1` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr2` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr3` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr4` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr5` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr6` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr7` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr8` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr9` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr10` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr11` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `attr12` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

Salin selepas log masuk

Create Script Data Siscion Batch, kecekapan akan lebih cepat, dan setiap 1000 item akan dilakukan. sisipan kelompok juga akan menjadi perlahan

Mulakan ujian Konfigurasi komputer saya agak rendah: sanga tekanan standard win10 i5, baca dan tulis kira-kira 500MB SSD

hanya 3148000 keping data disediakan untuk ujian ini, menduduki cakera itu 5G (belum pengindeksan), dan ia berjalan selama 38 minit Pelajar dengan konfigurasi komputer yang baik boleh memasukkan berbilang titik data untuk ujian

SELECT count(1) FROM `user_operation_log`

Salin selepas log masuk

Kembalikan keputusan: 3148000

Tiga masa pertanyaan ialah:

14060 ms
13755 ms
13447 ms

普通分页查询

MySQL 支持 LIMIT 语句来选取指定的条数数据， Oracle 可以使用 ROWNUM 来选取。

MySQL分页查询语法如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

Salin selepas log masuk

第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量
第二个参数指定返回记录行的最大数目

下面我们开始测试查询结果：

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10

Salin selepas log masuk

查询3次时间分别为：

59 ms
49 ms
50 ms

这样看起来速度还行，不过是本地数据库，速度自然快点。

换个角度来测试

相同偏移量，不同数据量

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 10000
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100000
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 1000000

Salin selepas log masuk

查询时间如下：

5ms100 item1000 item10000 item ms1609ms16219ms

Kuantiti Kali pertama Kali kedua Kali ketiga

10 item

50ms 60ms 55ms

61ms 74ms 60ms

164ms 180ms 100000 item

1741ms 1764ms 1000000 item

16889ms

17081ms

从上面结果可以得出结束：数据量越大，花费时间越长

相同数据量，不同偏移量

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000, 100
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 10000, 100
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100000, 100
SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 100

Salin selepas log masuk

偏移量	第一次	第二次	第三次
100	36ms	40ms	36ms
1000	31ms	38ms	32ms
10000	53ms	48ms	51ms
100000	622ms	576ms	627ms
1000000	4891ms	5076ms	4856ms

从上面结果可以得出结束：偏移量越大，花费时间越长

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100
SELECT id, attr FROM `user_operation_log` LIMIT 100, 100

Salin selepas log masuk

如何优化

既然我们经过上面一番的折腾，也得出了结论，针对上面两个问题：偏移大、数据量大，我们分别着手优化

优化偏移量大问题

采用子查询方式

我们可以先定位偏移位置的 id，然后再查询数据

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10

SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10

Salin selepas log masuk

查询结果如下：

sql	花费时间
第一条	4818ms
第二条(无索引情况下)	4329ms
第二条(有索引情况下)	199ms
第三条(无索引情况下)	4319ms
第三条(有索引情况下)	201ms

从上面结果得出结论：

第一条花费的时间最大，第三条比第一条稍微好点
子查询使用索引速度更快

缺点：只适用于id递增的情况

id非递增的情况可以使用以下写法，但这种缺点是分页查询只能放在子查询里面

注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit，所以采用了多个嵌套select

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id IN (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000, 10) AS t)

Salin selepas log masuk

采用 id 限定方式

这种方法要求更高些，id必须是连续递增，而且还得计算id的范围，然后使用 between，sql如下

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id between 1000000 AND 1000100 LIMIT 100

SELECT * FROM `user_operation_log` WHERE id >= 1000000 LIMIT 100

Salin selepas log masuk

查询结果如下：

sql	花费时间
第一条	22ms
第二条	21ms

从结果可以看出这种方式非常快

注意：这里的 LIMIT 是限制了条数，没有采用偏移量

优化数据量大问题

返回结果的数据量也会直接影响速度

SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

SELECT id FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

SELECT id, user_id, ip, op_data, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5, attr6, attr7, attr8, attr9, attr10, attr11, attr12 FROM `user_operation_log` LIMIT 1, 1000000

Salin selepas log masuk

查询结果如下：

sql	花费时间
第一条	15676ms
第二条	7298ms
第三条	15960ms

Dapat dilihat daripada keputusan bahawa dengan mengurangkan lajur yang tidak diperlukan, kecekapan pertanyaan juga boleh dipertingkatkan dengan ketara

Kelajuan pertanyaan pertama dan ketiga adalah hampir sama Pada masa ini, anda pasti akan mengeluh, jadi mengapa saya perlu tulis begitu banyak medan? , hanya * dan anda sudah selesai

Perhatikan bahawa pelayan dan klien MySQL saya berada pada mesin yang sama, jadi data pertanyaan serupa boleh menguji klien dan MySQL secara berasingan

PILIH *. Sedap tak baunya?

Dengan cara ini, saya ingin menambah di sini mengapa kita harus mengharamkan PILIH *. Sedap kan sebab ringkas dan tak masuk akal? SELECT *。难道简单无脑，它不香吗？

主要两点：

用 "SELECT * " 数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在 SQL 语句复杂，硬解析较多的情况下，会对数据库造成沉重的负担。
增大网络开销，*
Dua perkara utama:

Gunakan "SELECT * " Pangkalan data perlu menghuraikan lebih banyak objek, medan, kebenaran, atribut, dsb. Kandungan, apabila pernyataan SQL adalah kompleks dan terdapat banyak penghuraian keras, ia akan menyebabkan beban berat pada pangkalan data.

Tingkatkan overhed rangkaian,* Kadangkala log, IconMD5 dan seumpamanya tersilap dimasukkan Useless and large medan teks, saiz penghantaran data akan meningkat secara eksponen. Terutama kerana MySQL dan aplikasi tidak berada pada mesin yang sama, overhed ini sangat jelas.

🎜🎜🎜🎜

Atas ialah kandungan terperinci Penemuduga: Bagaimanakah anda menanyakan 10 juta data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan：

java wawancara java

sumber：Java后端技术全栈

Artikel sebelumnya：Penemubual: Anotasi biasa Spring Aop dan urutan pelaksanaan Artikel seterusnya：Penemubual: Bagaimana untuk menyelesaikan data Redis condong, titik panas dan isu lain

Kenyataan Laman Web ini

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Artikel terbaru oleh pengarang