MySQL分表优化试验

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.

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者david_yeung的原创作品，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任

mysql优化数据库MySQL性能优化