MySQL 分表优化试验代码_MySQL
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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
