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<转>mysql对于大表(千万级),要如何优化呢

更新时间: 2014-01-05 02:08:53 责任编辑: Author_N1

 

<转>mysql对于大表(千万级),要怎么优化呢?
原链接:http://www.zhihu.com/question/19719997
提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:
1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节;

2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新;
3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等;
4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中;
5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少?

6.预计大表及相关联的SQL,每天总的执行量在何数量级?
7.表中的数据:更新为主的业务 还是 查询为主的业务
8.打算采用什么数据库物理服务器,以及数据库服务器架构?
9.并发如何?
10.存储引擎选择InnoDB还是MyISAM?

大致明白以上10个问题,至于如何设计此类的大表,应该什么都清楚了!

至于优化若是指创建好的表,不能变动表结构的话,那建议InnoDB引擎,多利用点内存,减轻磁盘IO负载,因为IO往往是数据库服务器的瓶颈

另外对优化索引结构去解决性能问题的话,建议优先考虑修改类SQL语句,使他们更快些,不得已只靠索引组织结构的方式,当然此话前提是,
索引已经创建的非常好,若是读为主,可以考虑打开query_cache,

以及调整一些参数值:sort_buffer_size,read_buffer_size,read_rnd_buffer_size,join_buffer_size

更多信息参见:
MySQL数据库服务器端核心参数详解和推荐配置
http://www.mysqlops.com/2011/10/26/mysql-variables-one.html



不纸上谈兵,说一下我的思路以及我的解决,抛砖引玉了
我最近正在解决这个问题
我现在的公司有三张表,是5亿的数据,每天张表每天的增量是100w
每张表大概在10个columns左右
下面是我做的测试和对比
1.首先看engine,在大数据量情况下,在没有做分区的情况下
mysiam比innodb在只读的情况下,效率要高13%左右
2.在做了partition之后,你可以去读一下mysql的官方文档,其实对于partition,专门是对myisam做的优化,对于innodb,所有的数据是存在ibdata里面的,所以即使你可以看到schema变了,其实没有本质的变化
在分区出于同一个physical disk下面的情况下,提升大概只有1%
在分区在不同的physical disk下,我分到了三个不同的disks下,提升大概在3%,其实所谓的吞吐量,由很多因素决定的,比如你的explain parition时候可以看到,record在那一个分区,如果每个分区都有,其实本质上没有解决读的问题,这样只会提升写的效率。
另外一个问题在于,分区,你怎么分,如果一张表,有三个column都是经常被用于做查询条件的,其实是一件很悲惨的事情,因为你没有办法对所有的sql做针对性的分区,如果你只是如mysql官方文档上说的,只对时间做一个分区,而且你也只用时间查询的话,恭喜你
3.表主要用来读还是写,其实这个问题是不充分的,应该这样问,你在写入的时候,同时并发的查询多么?我的问题还比较简单,因为mongodb的shredding支持不能,在crush之后,还是回到mysql,所以在通常情况下,9am-9pm,写入的情况很多,这个时候我会做一个view,view是基于最近被插入或者经常被查询的,通过做view来分离读取,就是说写是在table上的,读在进行逻辑判断前是在view上操作的
4做一些archive table,比如先对这些大表做很多已有的统计分析,然后通过已有的分析+增量来解决
5如果你用mysiam,还有一个问题你要注意,如果你的.configure的时候,加了一个max index length参数的时候,当你的record数大于制定长度的时候,这个index会被disable
6
7
8
太多了,洗澡去先- -
当然,我还是纸上谈兵了,lz把上下文给足,我可以帮你看一下
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