在mysql使用时到超大千万级数据量时我们大多会考虑到分表查询，分库查询，下面我们来介绍一下关于分表查询时的优化。
我们的项目中有好多不等于的情况。今天写这篇文章简单的分析一下怎么个优化法。
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.
代码如下复制代码
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。
代码如下复制代码
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。
代码如下复制代码
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。
代码如下复制代码 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。
代码如下复制代码
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。
代码如下复制代码 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。
代码如下复制代码 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。
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代码如下复制代码 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。
代码如下复制代码 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。
代码如下复制代码 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
代码如下复制代码
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。
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