mysql千万级测试1亿数据的分页分析测试 - 战斗机 - ITeye博客

`

zpball

浏览: 914595 次
性别:
来自: 北京

最近访客更多访客>>

lng87108

feilafei123

qq_731139982

u012363178

博主相关

博客

微博

相册

收藏

留言

关于我

文章分类

社区版块

存档分类

最新评论

M_drm：请问要怎么设置浏览器才不报没权限呢？
用JS在页面调用本地可执行文件的方法(ACTIVEX)
Alexniver：官方文档。When importing data into I ...
mysql导入数据过慢解决方法
camelwoo：我记得 Criteria 可以做连接查询与子查询，也可以做分页 ...
Hibernate总结篇二
zhenglongfei：楼主如果SubKeyName 这个节点不存在，怎么办？？怎么用 ...
Java操作注册表
yxx676229549：用log4j 2 了
logback

mysql千万级测试1亿数据的分页分析测试

博客分类：

Mysql

阅读更多

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处
http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html
有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰

上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试

现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要元素是原来的那张表是每个uid=1来做的索引,这次uid是1...10不等的数每种1千万条记录
CREATE TABLE `ipdata` (
   `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=InnoDB AUTO_INCREMENT=100004857 DEFAULT CHARSET=utf8
我开启了Innodb的线程数为128,因为innodb是行级别锁定，并发处理能力很强我开启100线程每个线程大小为100万记录插入时间如下
JDBC插入100w条数据此线程用时:9300984ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9381203ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9412343ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9442046ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9449828ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9484703ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9528093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9533359ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9534296ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9539718ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9541750ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9636406ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9695093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9806890ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9895500ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9989750ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:10012312ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:10037250ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:10092796ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:11993187ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12033203ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12068453ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12133625ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12212953ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12253421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12284968ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12296421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12366828ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12388093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12389656ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12396625ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12417921ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12431000ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12432875ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12434703ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12455218ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12457109ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12484218ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12518375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12519015ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12521109ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12521515ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12537343ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12539421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12544250ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12559234ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12567484ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12574109ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12579156ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12638046ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12693047ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12722906ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12728781ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12732546ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12748265ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12757421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12761375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12765312ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12788359ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12802765ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12810484ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12811062ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12811796ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12812843ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12829671ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12830296ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12840000ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12840890ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12850312ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12856671ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12858609ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12860125ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12861750ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12864125ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12875609ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12875781ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12900859ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12906812ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12909656ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12913375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12915609ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12917562ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12918000ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12919468ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12922093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12922843ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12924375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12925734ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12925781ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12931140ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12934562ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12934828ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12935281ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12936953ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12937218ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12937406ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12937765ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12939125ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12940281ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12941828ms
大概一共用了2个多小时内容为1亿条数据mysql的innodb中文件大小为 11.7 GB (12,660,506,624 字节);
首先来看看in查询
SELECT * FROM ipdata WHERE id IN(112358,201023,100020,100001,10000,100000,1000000,10000000,100000000); 141ms
SELECT * FROM ipdata WHERE id IN(12345,123456,1234567,12345678,987654,789654,1236985,852963,9745621,78965412); 141ms
看来in的查询还算理想,
然后我们进行分页必要查询不排序
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 1,10; 31ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 10,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 100,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 1000,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 10000,10; 47ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 100000,10; 235ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 1000000,10; 1.438s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 5000000,10; 5.422s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 10000000,10; 9.562s; 无返回结果
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 9999990,10; 10.953s;
符合上一篇的结论mysql越向后越慢,但是整体来说是可以接受的,毕竟分页到最后一页虽然用到了10秒钟,但是后台人员不可能到最后去看,第二呢,10秒后台人员也算可以接受级别;

分页排序查询
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10000,10; 47ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100000,10; 266ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,10; 1.594s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 5000000,10; 5.625s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id DESC LIMIT 5000000,10; 11.235s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10000000,10; 11.562s 无返回结果
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY ID ASC LIMIT 9999990,10; 11.719s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY ID DESC LIMIT 9999990,10; 18.719s;
结论是如果单查找id,order by的时间比较可观,但是可见正序和倒序时间不同.

返回全部结果查询"*"
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1,10; 109ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10,10; 0ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100,10; 16ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000,10; 63ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10000,10; 356ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100000,10; 2.969s;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,10; 30.766s;
select id,uid,ipaddress,source,track,entrance,createdtime,createddate from ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,10; 29.953s;
...下面的就不测试了,已经难以接受了
结论SELECT id 要比SELECT *快了不少至少在大的结果面前;

结果count测试
SELECT COUNT(*) FROM ipdata WHERE uid=1; 12.281s;
SELECT COUNT(*) FROM ipdata WHERE uid=2; 12.250s;
....
SELECT COUNT(*) FROM ipdata WHERE uid=10; 11.453s;
count级别大概是10多秒左右返回都是1000万;
Count(id)测试
SELECT COUNT(id) FROM ipdata WHERE uid=1; 10.281s;
SELECT COUNT(id) FROM ipdata WHERE uid=2; 10.531s;
....
SELECT COUNT(id) FROM ipdata WHERE uid=10; 12.531s;
Count(id)这里我不知道是机器原因可能测试不是十分准确,总之相差不大,不知道是否mysql默认通过唯一主键来count,如果*和id差不多都方便我还是推荐id,呵呵

   这样我们可以通过SELECT id 来得到id列表,然后通过in来得到相应的记录,可见是可行的;还有在这次测试中我们通过uid这个属性来过滤掉了90%的结果集,如果根据95%过滤理想化可能还有点欠缺,但是根据80%过滤原则就不同了,至少这个索引还是理想的，过滤掉的内容看来mysql就可以算到千万级别的用时了。其实这里面的时间不代表真实时间,毕竟机器也是我们办公室一台pc电脑,数据也比较小,这里我只是有时间来测试一下千万条乃至上亿条数据的处理能力,到服务器上应该要比这个快很多,毕竟磁盘io差距大,而且cpu也有差距,

总结
1.mysql千万级别数据肯定是没问题的,毕竟现在的流向web2.0网站大部分是mysql的
2.合理分表也是必须的,主要涉及横向分表与纵向分表,如把大小字段分开,或者每100万条记录在一张表中等等,像上面的这个表可以考虑通过uid的范围分表,或者通过只建立索引表,去掉相对大的字段来处理.
3.count()时间比较长,但是本身是可以缓存在数据库中或者缓存在程序中的,因为我们当时使用在后台所以第一页比较慢但是后面比较理想
4.SELECT id 相对SELECT * 差距还是比较大的,可以通过上面的方法来使用SELECT id + SELECT * ... IN 查询来提高性能
5.必要的索引是必须的,还是要尽量返回5%-20%的结果级别其中小于5%最理想;
6.mysql分页的前面几页速度很快,越向后性能越差,可以考虑只带上一页,下一页不带页面跳转的方法,呵呵这个比较垃圾但是也算是个方案,只要在前后多查一条就能解决了.比如100,10 你就差99,12呵呵，这样看看前后是否有结果.
7.前台还是要通过其他手段来处理,比如lucene/Solr+mysql结合返回翻页结果集,或者上面的分表
8. 1亿的数据还在我们这里大家可以充分考虑搜索条件我帮大家测试哈哈。

接下来我将要测试一些关于1亿+的用户数据表的解决方案,及大数据的搜索方案通过lucene/solr+mysql

分享到：

(原)CentOS_linux5.5、JDK1.6、tomcat7、 ... | mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页 ...

2013-11-23 14:15
浏览 1223
评论(0)
分类:数据库
查看更多

评论

发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

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...

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测试数据 Mysql测试数据 Mysql测试数据: Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql测试数据。Mysql...

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百万级测试数据下载 300W条: 本文将围绕“mysql百万级测试数据下载 300W条”这个主题，深入探讨如何处理和利用这样的大数据量进行测试。首先，`test.sql`文件是一个MySQL数据库的SQL脚本文件，通常包含创建表结构、插入数据等操作。在这个场景...

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** -...

mysql数据库实现分页: 在MySQL数据库中，分页是处理大量数据查询时不可或缺的一种技术。它允许用户按需加载数据，而不是一次性获取所有记录，从而提高了用户体验并降低了服务器负载。以下是对分页实现的详细说明：一、基础概念分页是将...

mysql 百万级数据测试: "MySQL 百万级数据测试"这个主题涉及到了在高容量数据环境下的数据库操作，尤其是如何高效地导入和管理大量数据。MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它以其性能、可靠性和易用性而受到青睐。首先，...

mysql千万级数据脚本测试shardingjdbc-course.zip: 在千万级数据测试中，这些脚本可能用于模拟实际业务场景，例如，创建课程表，插入大量课程记录，然后进行各种查询操作，以此来验证ShardingJDBC的分片策略和性能。在SQL方面，以下是一些关键知识点： 1. **索引...

千万级数据Sql Server 与Mysql分析: 本次测试的重点是分析在千万级数据下数据库的查询速度，首先得插入数据，采用 java 程序批量插入 1000 万条数据，分别插入 SQL Server 2008 和 Mysql 5.5 中。批量插入的方法就在 insert values 之后不断添加(…,…....

MySQL千万数据解决方案: 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，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱方案三...

MySQL30W测试数据: 1. **性能测试**：通过导入这30W条数据，可以测试MySQL在高并发读写、复杂查询等方面的表现。例如，查看索引的建立是否合理，是否能有效提高查询速度；检查数据库的内存配置是否满足大数据量操作的需求；评估查询...

MySQL 千万级数据量如何快速分页: 后端开发中为了防止一次性加载太多数据导致内存、磁盘IO都开销过大，经常需要分页展示，这个时候就需要用到MySQL的LIMIT关键字。但你以为LIMIT分页就万事大吉了么，Too young,too simple啊，LIMIT在数据量大的时候极...

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 测试数据集，单表200万条数据: 这个200万条数据的测试集是实践上述理论的好素材，可以帮助我们深入理解MySQL在大数据场景下的表现，优化数据库设计和SQL语句，提升系统整体性能。通过实际操作和测试，我们可以更好地掌握MySQL数据库的相关知识。

nodejs mysql 实现分页的方法: Node.js结合MySQL实现分页查询是一种常见的数据处理方式，在Web应用中尤为常见。分页可以有效提高页面的响应速度，并优化用户的浏览体验。本文主要介绍了在Node.js环境下，如何使用MySQL数据库实现分页功能。首先...

mysql测试数据新闻数据城市数据: 总的来说，这个压缩包提供的数据集是一个学习和测试MySQL功能的好素材，涵盖了新闻和城市两大主题，涵盖了数据库设计、SQL查询、数据分析等多个方面。通过对这些数据的处理和分析，你可以深入理解数据库管理和数据...

高效的MySQL分页: 在MySQL数据库管理中，分页查询是常见的操作，特别是在数据量庞大的情况下，为了提高用户体验，分页能够有效地加载和展示数据。高效的分页查询对于优化数据库性能至关重要。本篇文章将探讨如何在MySQL中实现高效的...

Nifi模板-PostGreSqlToMySql数据分页实时采集-带分页.zip: 使用大数据处理工具NIFI,进行数据从Postgresql中导入到MySql中,实现数据的同步处理,处理的时候,是带有分页的,因为作者正在做相关的项目,而,用nifi同步数据好说,如何,进行数据的分页同步不好弄,这里,主要是,采用...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics