`
还有也许
  • 浏览: 168446 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 郑州
社区版块
存档分类
最新评论

关于mysql千万级数据的查询

阅读更多

1.mysql的数据查询,大小字段要分开,这个还是有必要的,除非一点就是你查询的都是索引内容而不是表内容,比如只查询id等等
2.
查询速度和索引有很大关系也就是索引的大小直接影响你的查询效果,但是查询条件一定要建立索引,这点上注意的是索引字段不能太多,太多索引文件就会很大那样搜索只能变慢,
3.
查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须,也就是你应该先查询出复合的ID列表,通过in查询来获得数据

我们做个测试

CREATE TABLE `ipdatas` (
   `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `uid` INT(8) NOT NULL DEFAULT '0',
   `ipaddress` VARCHAR(50) NOT NULL,
   `source` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
   `track` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
   `entrance` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
   `createdtime` DATETIME NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
   `createddate` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
   PRIMARY KEY (`id`),
   KEY `uid` (`uid`)
) ENGINE=MYISAM AUTO_INCREMENT=67086110 DEFAULT CHARSET=utf8;

 里面有七百万数据。

1.全表搜索
返回结构是67015297条数据
   SELECT COUNT(id) FROM ipdatas;
   SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas;
   SELECT COUNT(*) FROM ipdatas;
  
首先这两个全表数据查询速度很快,mysql中包含数据字典应该保留了数据库中的最大条数    SELECT COUNT(*) FROM ipdatas WHERE uid=1;   返回结果时间:231594
   SELECT COUNT(id) FROM ipdatas WHERE uid=1;
返回结果时间:129
609
   SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas WHERE uid=1;
返回结果时间:241
813
  
第二次查询都比较快因为mysql中是有缓存区的所以增大缓存区的大小可以解决很多查询的优化,真可谓缓存无处不在啊在程序开发中也是层层都是缓存    第一条开始查询

   SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id DESC LIMIT 1,10 ; 31
毫秒
   SELECT * FROM ipdatas LIMIT 1,10 ; 15ms   
10000条开始查询
   SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id ASC LIMIT 10000,10 ; 266
毫秒
   SELECT * FROM ipdatas LIMIT 10000,10 ; 16
毫秒

   500万条开始查询
   SELECT * FROM ipdatas LIMIT 5000000,10 ;11.312

   SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id ASC LIMIT 5000000,10 ; 221.985

  
这两条返回结果完全一样,也就是mysql默认机制就是id正序然而时间却大相径庭

   5000万条开始查询
   SELECT * FROM ipdatas LIMIT 60000000,10 ;66.563
(对比下面的测试)
   SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id ASC LIMIT 50000000,10; 1060.000

   SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id DESC LIMIT 17015307,10; 434.937

  
第三条和第二条结果一样只是排序的方式不同但是用时却相差不少,看来这点还是不如很多的商业数据库,oraclesqlserver等都是中间不成两边还是没问题,看来mysql是开始行越向后越慢,这里看来可以不排序的就不要排序了性能差距巨大,相差了20多倍

查询数据返回ID列表    select id from ipdatas order by id asc limit 1,10; 31ms
   SELECT id FROM ipdatas LIMIT 1,10 ; 0ms   
10000条开始

   SELECT id FROM ipdatas ORDER BY id ASC LIMIT 10000,10; 68ms
   select id from ipdatas limit 10000,10;0ms

   500万条开始查询
   SELECT id FROM ipdatas LIMIT 5000000,10; 1.750s
   SELECT id FROM ipdatas ORDER BY id ASC LIMIT 5000000,10;14.328s

   6000万条记录开始查询
   SELECT id FROM ipdatas LIMIT 60000000,10; 116.406s
   SELECT id FROM ipdatas ORDER BY id ASC LIMIT 60000000,10; 136.391s

   select id from ipdatas limit 10000002,10; 29.032s
   select id from ipdatas limit 20000002,10; 24.594s
   select id from ipdatas limit 30000002,10; 24.812s
   select id from ipdatas limit 40000002,10; 28.750s 84.719s
   select id from ipdatas limit 50000002,10; 30.797s 108.042s
   select id from ipdatas limit 60000002,10; 133.012s 122.328s

   select * from ipdatas limit 10000002,10; 27.328s
   select * from ipdatas limit 20000002,10; 15.188s
   select * from ipdatas limit 30000002,10; 45.218s
   select * from ipdatas limit 40000002,10; 49.250s   50.531s
   select * from ipdatas limit 50000002,10; 73.297s   56.781s
   select * from ipdatas limit 60000002,10; 67.891s   75.141s

   select id from ipdatas order by id asc limit 10000002,10; 29.438s
   select id from ipdatas order by id asc limit 20000002,10; 24.719s
   select id from ipdatas order by id asc limit 30000002,10; 25.969s
   select id from ipdatas order by id asc limit 40000002,10; 29.860d
   select id from ipdatas order by id asc limit 50000002,10; 32.844s
   select id from ipdatas order by id asc limit 60000002,10; 34.047s

   至于SELECT * ipdatas order by id asc 就不测试了 大概都在十几分钟左右
  
可见通过SELECT id 不带排序的情况下差距不太大,加了排序差距巨大    SELECT * FROM ipdatas WHERE id IN (10000,100000,500000,1000000,5000000,10000000,2000000,30000000,40000000,50000000,60000000,67015297);
  
耗时
0.094ms
  
可见inid上面的查询可以忽略不计毕竟是6000多万条记录,所以为什么很多lucenesolr搜索都返回id进行数据库重新获得数据就是因为这个,当然lucene/solr+mysql是一个不错的解决办法这个非常适合前端搜索技术,比如前端的分页搜索通过这个可以得到非常好的性能.还可以支持很好的分组搜索结果集,然后通过id获得数据记录的真实数据来显示效果真的不错

以上是转载一篇文章,并非个人成绩。

分享到:
评论

相关推荐

    mysql快速导入百万级千万级数据.zip

    mysql快速导入百万级千万级数据 mysql快速导入百万级千万级数据 mysql快速导入百万级千万级数据 mysql快速导入百万级千万级数据 mysql快速导入百万级千万级数据 mysql快速导入百万级千万级数据

    mysql 千万级数据优化

    下面我们将从查询优化和 SQL 编写注意事项两个方面来讨论 MySQL 千万级数据优化。 查询优化 1. 尽量避免全表扫描,首先应考虑在 WHERE 及 ORDER BY 涉及的列上建立索引。这是因为索引可以帮助 MySQL 快速定位数据...

    mysql 千万数据表 t_order.zip

    在数据库管理领域,MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库系统,尤其在处理大量数据时,其性能和效率备受赞誉。本文将深入探讨如何管理和优化存储着千万级别数据的表,以"t_order"为例,该表可能存在于您提供的...

    数据库迁移 数据迁移 千万级 亿万级数据MySQL oracle关系型

    1.使用人员可以指定迁移数据库类型 如:(orcal,sqlServer,csv 迁移至mysql) 2.在迁移数据库时,可以只迁移指定字段. 3.开发多任务的平台,按权重去执行任务,如:权重为1,1,2,3,4 那么1,1的权重一起执行,执行完毕后2...

    MySQL千万数据解决方案

    方案一:优化现有mysql数据库。优点:不影响现有业务,源程序不需要修改代码,成本最低。缺点:有优化瓶颈,数据量过亿就玩完了。 方案二:升级数据库类型,换一种100%兼容mysql的数据库。优点:不影响现有业务,源...

    java快速插入千万级数据

    java快速插入千万级数据,亲测91秒插入1700万数据!!!

    mysql千万级数据脚本测试shardingjdbc-course.zip

    本案例涉及的是一个针对MySQL数据库的千万级数据脚本测试,使用了ShardingJDBC这一分布式数据管理框架。接下来,我们将深入探讨相关知识点。 首先,MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统,其在处理大量...

    千万级Mysql-MongoDB性能对比报告

    ### 千万级Mysql-MongoDB性能对比报告 #### 测试环境配置 - CPU: i5 3.30GHz - 内存: 8GB - 操作系统: Windows 7 #### 测试工具与语言 - **Python**作为测试语言 - **MySQL**版本: 5.1,连接工具为**PyMySQL** -...

    千万级数据Sql Server 与Mysql分析

    千万级数据Sql Server 与Mysql分析 在本文中,我们将对千万级数据下的...千万级数据下的数据库查询速度对比测试结果表明,SQL Server 2008 在大规模数据下的查询速度远远高于 Mysql,同时也存在一些相关问题需要注意。

    MySQL 百万级分页优化(Mysql千万级快速分页)

    ### MySQL 百万级分页优化(Mysql千万级快速分页) #### 背景与挑战 在处理大规模数据集时,例如拥有数百万乃至数千万条记录的数据库表,传统的分页查询方法可能会遇到性能瓶颈。特别是使用`LIMIT`进行分页时,随着...

    Oracle导Mysql适用于百、千万级别数据迁移

    Oracle导Mysql适用于百、千万级别数据迁移,速度是kettle的10倍以上数据库迁移 数据迁移 千万级 亿万级数据,MySQL oracle关系型 现需要开发一套程序用来快速迁移数据库,要求如下: 1.使用人员可以指定迁移数据库...

    Mysql千万级别数据优化方案

    "Mysql千万级别数据优化方案" 一、 目的与意义 在 MySql 单表中数据达到千万级别时,数据的分页查询结果时间过长,对此进行优达到最优效果,也就是时间最短。为了解决这个问题,我们需要了解 MySQL 数据库的分页...

    30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

    MySQL千万级大数据SQL查询优化技巧详解 在处理大数据量的MySQL数据库时,高效的SQL查询显得尤为重要。以下是一些关键的优化技巧,可以帮助你提升查询性能,避免全表扫描,充分利用索引,以及优化查询逻辑: 1. **...

    MySQL千万级大数据SQL查询优化知识点总结

    MySQL千万级大数据SQL查询优化是数据库管理中的关键环节,尤其对于处理海量数据的应用来说,高效的查询性能至关重要。以下是一些核心的优化知识点: 1. **建立索引**:索引可以显著提高查询速度,特别是在`WHERE`和...

    如何优化Mysql千万级快速分页

    在实际开发中,我们经常会遇到 MySQL 数据库的性能问题,特别是在处理千万级数据时,分页查询的性能会变得非常慢。在这篇文章中,我们将探讨如何优化 MySQL 千万级快速分页,详细介绍解决方案。 问题描述 我们有一...

    MySQL千万级大表深度分页为什么慢,以及优化的方法、原理

    【MySQL千万级大表深度分页慢的原因及优化方法】 在MySQL中,处理千万级大表的深度分页查询时,通常会遇到性能问题。这是因为MySQL的查询优化器在面对大量数据的分页请求时,可能选择全表扫描而不是利用索引来提高...

    mysql千万级数据大表该如何优化?

    MySQL数据库在处理千万级数据大表时,优化是至关重要的,因为这直接影响到系统的性能和响应速度。以下是一些关键的优化策略: 1. **数据容量规划**:预测未来1-3年内数据增长情况,计算每条数据的平均大小,以此来...

    基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索

    【基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索】的架构设计着重解决大数据量下的高效全文检索问题。Sphinx是一款源自俄罗斯的开源全文搜索引擎,它在处理海量数据时表现出极高的性能和可扩展性。在DELL PowerEdge 6850...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics