我想知道什么是更有效和更快的性能: 在一个大表或多个没有索引的小表上有索引?
由于这是一个非常抽象的问题,让我使其更加实用: 我有一张表,该表包含有关用户的统计信息(20,000个用户,总共约3000万行)。该表有10列,包括user_id,actions,timestamps等 最常见的应用是:通过插入数据user_id和user_ID的检索数据(SELECT报表从不包含多个user_id's)。
user_id
actions
timestamps
SELECT
user_id's
到目前为止,我已经INDEX打开了user_id,查询看起来像这样
INDEX
SELECT * FROM statistics WHERE user_id = 1
现在,随着越来越多的行,表格变得越来越慢。INSERT声明放慢,因为INDEX变得越来越大;SELECT语句变慢了,因为要搜索的行更多。
INSERT
现在,我想知道为什么不为每个用户提供一个统计表,而是将查询语法改为如下所示:
SELECT * FROM statistics_1
其中1代表user_id明显。 这样,INDEX就不需要了,每个表中的数据要少得多,因此INSERTand SELECT语句应该快得多。
1
现在我再问一个问题: 处理这么多的表(在我的情况下为20,000),而不是使用一个带有的表有现实的不利INDEX吗? 我的方法会加快速度,还是对表的查找最终会使速度降低,而不是速度降低?
创建20,000个表是一个坏主意。您很快将需要40,000个表,然后更多。
我在《SQL反模式》一书中将此综合症称为 Metadata Tribbles 。您每次计划创建“每X表格”或“每X列”时都会看到这种情况。
当您有成千上万个表时,这确实会导致实际的性能问题。每个表都需要MySQL维护内部数据结构,文件描述符,数据字典等。
还有实际的操作后果。您是否真的要创建一个系统,该系统要求您每次注册新用户时都创建一个新表?
相反,我建议您使用MySQL分区。
这是对表进行分区的示例:
CREATE TABLE statistics ( id INT AUTO_INCREMENT NOT NULL, user_id INT NOT NULL, PRIMARY KEY (id, user_id) ) PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 101;
这给您带来了定义一个逻辑表的好处,同时还可以将该表分为许多物理表,以便在查询分区键的特定值时可以更快地进行访问。
例如,当您像示例一样运行查询时,MySQL仅访问包含特定user_id的正确分区:
mysql> EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM statistics WHERE user_id = 1\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: statistics partitions: p1 <--- this shows it touches only one partition type: index possible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 8 ref: NULL rows: 2 Extra: Using where; Using index
分区的HASH方法意味着通过整数分区键的模数将行放置在分区中。这确实意味着许多user_id都映射到同一分区,但是每个分区平均只有平均行数的1 / N(其中N是分区数)。而且您用固定数量的分区来定义表,因此不必在每次获得新用户时都对其进行扩展。
您可以选择多达1024个分区(在MySQL 5.6中为8192)的任意数量的分区,但是有些人报告说,当分区过高时会出现性能问题。
建议使用素数分区。如果您的user_id值遵循某种模式(例如仅使用偶数),则使用质数分区可以帮助更均匀地分配数据。
在评论中回答您的问题:
如何确定合理的分区数量?
对于HASH分区,如果您使用101个分区(如上例所示),则任何给定分区平均约占行的1%。您说统计信息表有3000万行,因此,如果使用此分区,则每个分区只有30万行。对于MySQL而言,这更容易阅读。您也可以(也应该)使用索引- 每个分区都有其自己的索引,并且其大小仅为整个未分区表的索引的1%。
因此,如何确定合理数量的分区的答案是:整个表有多大,并且您希望分区平均有多大?
分区数量不应该随着时间增长吗?如果是这样:我该如何自动化?
如果您使用HASH分区,则分区的数量并不一定需要增加。最终,您可能总共有300亿行,但是我发现,当您的数据量增长几个数量级时,无论如何都需要一种新的体系结构。如果您的数据变得如此之大,则可能需要在多个服务器上进行 分片 以及将其分区到多个表中。
也就是说,您可以使用ALTER TABLE重新分区表:
ALTER TABLE statistics PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 401;
这必须重新组织表(就像大多数ALTER TABLE更改一样),因此希望它花一些时间。
您可能要监视分区中数据和索引的大小:
SELECT table_schema, table_name, table_rows, data_length, index_length FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE partition_method IS NOT NULL;
与任何表一样,您希望活动索引的总大小适合您的缓冲池,因为如果在SELECT查询期间MySQL必须在缓冲池中交换部分索引进出索引,则性能会受到影响。
如果使用RANGE或LIST分区,则添加,删除,合并和拆分分区更为常见。见http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/partitioning- management-range- list.html
我鼓励您阅读有关分区的手册部分,并阅读以下演示文稿:使用MySQL 5.1分区提高性能。