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逛奔的蝸牛

我不聰明,但我會很努力

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MySQL數據庫優化處理實現千萬級快速分頁分析,來看下吧。

數據表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個字段,其中 title 用定長,info 用text, id 是逐漸,vtype是tinyint,vtype是索引。這是一個基本的新聞系統的簡單模型。現在往里面填充數據,填充10萬篇新聞。

最后collect 為 10萬條記錄,數據庫表占用硬盤1.6G。OK ,看下面這條sql語句:

select id,title from collect limit 1000,10; 很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 從9萬條開始分頁,結果?

8-9秒完成,my god 哪出問題了????其實要優化這條數據,網上找得到答案。看下面一條語句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快,0.04秒就OK。 為什么?因為用了id主鍵做索引當然快。網上的改法是:

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

這就是用了id做索引的結果。可是問題復雜那么一點點,就完了。看下面的語句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢,用了8-9秒!

到了這里我相信很多人會和我一樣,有崩潰感覺!vtype 做了索引了啊?怎么會慢呢?vtype做了索引是不錯,你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,從9萬開始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結果8-9秒到了一個數量級。從這里開始有人 提出了分表的思路,這個和discuz 論壇是一樣的思路。思路如下:

建一個索引表: t (id,title,vtype) 并設置成定長,然后做分頁,分頁出結果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢?實驗下就知道了。

10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里,數據表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。為什么會這樣呢?我猜想是因為collect 數據太多,所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數據表的大小有關的。其實這樣做還是全表掃描,只是因為數據量小,只有10萬才快。OK, 來個瘋狂的實驗,加到100萬條,測試性能。

加了10倍的數據,馬上t表就到了200多M,而且是定長。還是剛才的查詢語句,時間是0.1-0.2秒完成!分表性能沒問題?錯!因為我們的limit還是9萬,所以快。給個大的,90萬開始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結果,時間是1-2秒!

why ?? 分表了時間還是這么長,非常之郁悶!有人說定長會提高limit的性能,開始我也以為,因為一條記錄的長度是固定的,mysql 應該可以算出90萬的位置才對啊? 可是我們高估了mysql 的智能,他不是商務數據庫,事實證明定長和非定長對limit影響不大? 怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會很慢,我相信這是真的,這個和數據庫設計有關!

難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎???到了100萬的分頁就真的到了極限???

答案是: NO !!!! 為什么突破不了100萬是因為不會設計mysql造成的。下面介紹非分表法,來個瘋狂的測試!一張表搞定100萬記錄,并且10G 數據庫,如何快速分頁!

好了,我們的測試又回到 collect表,開始測試結論是: 30萬數據,用分表法可行,超過30萬他的速度會慢道你無法忍受!當然如果用分表+我這種方法,那是絕對完美的。但是用了我這種方法后,不用分表也可以完美解決!

答案就是:復合索引! 有一次設計mysql索引的時候,無意中發現索引名字可以任取,可以選擇幾個字段進來,這有什么用呢?開始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這么快就是因為走了索引,可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然后測試

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快!0.04秒完成!

再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾,8-9秒,沒走search索引!

再測試:search(id,vtype),還是select id 這個語句,也非常遺憾,0.5秒。

綜上:如果對于有where 條件,又想走索引用limit的,必須設計一個索引,將where 放第一位,limit用到的主鍵放第2位,而且只能select 主鍵!

完美解決了分頁問題了。可以快速返回id就有希望優化limit , 按這樣的邏輯,百萬級的limit 應該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優化和索引時非常重要的!

好了,回到原題,如何將上面的研究成功快速應用于開發呢?如果用復合查詢,我的輕量級框架就沒的用了。分頁字符串還得自己寫,那多麻煩?這里再看一個例子,思路就出來了:

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完!

mygod ,mysql 的索引竟然對于in語句同樣有效!看來網上說in無法用索引是錯誤的!

有了這個結論,就可以很簡單的應用于輕量級框架了:

代碼如下:

$db=dblink();
$db->pagesize=20;

$sql="select id from collect where vtype=$vtype";

$db->execute($sql);
$strpage=$db->strpage(); //將分頁字符串保存在臨時變量,方便輸出
while($rs=$db->fetch_array()){
$strid.=$rs['id'].',';
}
$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //構造出id字符串
$db->pagesize=0; //很關鍵,在不注銷類的情況下,將分頁清空,這樣只需要用一次數據庫連接,不需要再開;
$db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");

<?php while($rs=$db->fetch_array()): ?>
<tr>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['id'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['url'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['sTime'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['gTime'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['vtype'];?></td>
<td>&nbsp;<a href="?act=show&id=<?php echo $rs['id'];?>" target="_blank"><?php echo $rs['title'];?></a></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['tag'];?></td>
</tr>
<?php endwhile; ?>
</table>
<?php
echo $strpage;

通過簡單的變換,其實思路很簡單:1)通過優化索引,找出id,并拼成 "123,90000,12000" 這樣的字符串。2)第2次查詢找出結果。

小小的索引+一點點的改動就使mysql 可以支持百萬甚至千萬級的高效分頁!

通過這里的例子,我反思了一點:對于大型系統,PHP千萬不能用框架,尤其是那種連sql語句都看不到的框架!因為開始對于我的輕量級框架都差點崩 潰!只適合小型應用的快速開發,對于ERP,OA,大型網站,數據層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對sql語句的把控,那項目的風險將 會成幾何級數增加!尤其是用mysql 的時候,mysql 一定需要專業的dba 才可以發揮他的最佳性能。一個索引所造成的性能差別可能是上千倍!

PS: 經過實際測試,到了100萬的數據,160萬數據,15G表,190M索引,就算走索引,limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人看到10萬條以后的數據, 要不然會很慢!就算用索引。經過這樣的優化,mysql到了百萬級分頁是個極限!但有這樣的成績已經很不錯,如果你是用sqlserver肯定卡死!而 160萬的數據用 id in (str) 很快,基本還是0秒。如果這樣,千萬級的數據,mysql應該也很容易應付。

From: http://blog.csdn.net/miraclestar/archive/2011/05/06/6400660.aspx

posted on 2011-05-21 12:52 逛奔的蝸牛 閱讀(3131) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: Java
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