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MySQL千万级数据表的优化实战记录

作者：Five在努力

千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL千万级数据表优化的相关资料,需要的朋友可以参考下

前言

这里先说明一下，网上很多人说阿里规定500w数据就要分库分表。实际上，这个500w并不是定义死的，而是与MySQL的配置以及机器的硬件有关。MySQL为了提升性能，会将表的索引装载到内存中。但是当表的数据到达一定的量的时候，会导致内存无法存储这些索引，无法存储索引，就只能进行磁盘IO，从而导致性能下降。

实战调优

我这里有张表，数据有1000w，目前只有一个主键索引

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `uname` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '账号',
  `pwd` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `addr` varchar(80) DEFAULT NULL COMMENT '地址',
  `tel` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '电话',
  `regtime` char(30) DEFAULT NULL COMMENT '注册时间',
  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10000003 DEFAULT CHARSET=utf8;

查询所有大概16s。可谓是相当慢了。通常我们一个后台系统，比如这个是一个电商平台，这个是用户表。后台管理系统，一般会查询这些用户信息，做一些操作，比如后台直接新增用户啊，或者删除用户啊这些操作。

所以这里就诞生了两个需求，一个是查询count，一个是分页查询

我们分别来测试一下count用的时间和分页查询所用的时间

select * from user limit 1, 10   //几乎不用时
select * from user limit 1000000, 10  //0.35s
select * from user limit 5000000, 10  //1.7s
select * from user limit 9000000, 10  //2.8s
select count(1) from user  //1.7s

从上面查询所用时间可以看出来，如果是分页查询的话，查询的数据越往后用时是越长的，查询count也需要1.7s。这显然是不符合我们的要求的。所以，这里我们就需要优化。首先我们这里进行索引优化试试
首先看一下这是只有主键索引的执行计划：

alter table `user` add INDEX `sindex` (`uname`,`pwd`,`addr`,`tel`,`regtime`,`age`)

看上面的执行计划，虽然type是从all->index,走了sindex索引，但是实际上查询速度并没有发生改变。

其实，创建联合索引，是为了有条件查询的时候速度更快，而不是全表查询

select * from user where uname='6.445329111484186' //3.5s(无联合索引)
select * from user where uname='6.445329111484186' //0.003s(有联合索引)

所以这就是有联合索引和无索引的差距

这里基本上可以证明，加了索引和不加索引，进行全表查询的时候，效率就是会很慢

既然索引这个结果已经不好使了，那就只能找其他方案了。根据我之前mysql面试里面讲的，count我们可以单独存储到一个表里面

CREATE TABLE `attribute` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `formname` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '表名',
  `formcount` int(11) NOT NULL COMMENT '表总数据',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;

这里说一下，这种表一般不会查所有，只会查询一条，所以建表的时候，可以建成hash

select formcount from attribute where formname='user' //几乎不用时

count就进行优化完了。如果上面有选择条件的话，就可以建立索引，通过走索引筛选的形式来查询，这样就可以不用读这个count了。

那么，count是没问题了，分页查询优化要如何优化呢？这里可以使用子查询来优化

select * from user where
id>=(select id from user limit 9000000,1) limit 10 //1.7s

其实子查询这种写法，判断id，其实就是通过覆盖索引来查询。效率会大大增加。不过我这里测试是1.7s，以前在公司优化这方面的时候，比这个查询时间要低，大家也可以自己生成数据自己测试

但是如果说数据量太大了，我还是建议走es或者进行一些默认选择，count可以单独列出来

至此，一个千万级的数据分页查询的优化就完成了。

总结

到此这篇关于MySQL千万级数据表优化的文章就介绍到这了,更多相关MySQL千万级数据表优化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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