mysql數(shù)據(jù)量級怎么算 數(shù)據(jù)庫量級

mysql 如何更好的給一個千萬級數(shù)據(jù)量的表增

例子：

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數(shù)據(jù)表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個字段，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個基本的新聞系統(tǒng)的簡單模型?，F(xiàn)在往里面填充數(shù)據(jù)，填充10萬篇新聞。

最后collect 為 10萬條記錄，數(shù)據(jù)庫表占用硬盤1.6G。OK ,看下面這條sql語句：

select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 從9萬條開始分頁，結(jié)果？

8-9秒完成，my god 哪出問題了？？？？其實要優(yōu)化這條數(shù)據(jù)，網(wǎng)上找得到答案?？聪旅嬉粭l語句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。為什么？因為用了id主鍵做索引當(dāng)然快。網(wǎng)上的改法是：

select id,title from collect where id=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

這就是用了id做索引的結(jié)果?？墒菃栴}復(fù)雜那么一點(diǎn)點(diǎn)，就完了?？聪旅娴恼Z句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了這里我相信很多人會和我一樣，有崩潰感覺！vtype 做了索引了?。吭趺磿?？vtype做了索引是不錯，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結(jié)果8-9秒到了一個數(shù)量級。從這里開始有人提出了分表的思路，這個和discuz 論壇是一樣的思路。思路如下：

建一個索引表： t (id,title,vtype) 并設(shè)置成定長，然后做分頁，分頁出結(jié)果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？實驗下就知道了。

10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數(shù)據(jù)表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了?；旧?.1-0.2秒可以跑完。為什么會這樣呢？我猜想是因為collect 數(shù)據(jù)太多，所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數(shù)據(jù)表的大小有關(guān)的。其實這樣做還是全表掃描，只是因為數(shù)據(jù)量小，只有10萬才快。OK，來個瘋狂的實驗，加到100萬條，測試性能。

加了10倍的數(shù)據(jù)，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛才的查詢語句，時間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯！因為我們的limit還是9萬，所以快。給個大的，90萬開始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結(jié)果，時間是1-2秒！

why 　 分表了時間還是這么長，非常之郁悶！有人說定長會提高limit的性能，開始我也以為，因為一條記錄的長度是固定的，mysql 應(yīng)該可以算出90萬的位置才對啊？ 可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務(wù)數(shù)據(jù)庫，事實證明定長和非定長對limit影響不大？怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會很慢，我相信這是真的，這個和數(shù)據(jù)庫設(shè)計有關(guān)！

難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎？？？到了100萬的分頁就真的到了極限？？？

答案是： NO !!!! 為什么突破不了100萬是因為不會設(shè)計mysql造成的。下面介紹非分表法，來個瘋狂的測試！一張表搞定100萬記錄，并且10G 數(shù)據(jù)庫，如何快速分頁！

好了，我們的測試又回到 collect表，開始測試結(jié)論是： 30萬數(shù)據(jù)，用分表法可行，超過30萬他的速度會慢道你無法忍受！當(dāng)然如果用分表+我這種方法，那是絕對完美的。但是用了我這種方法后，不用分表也可以完美解決！

答案就是：復(fù)合索引！有一次設(shè)計mysql索引的時候，無意中發(fā)現(xiàn)索引名字可以任取，可以選擇幾個字段進(jìn)來，這有什么用呢？開始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這么快就是因為走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然后測試

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！

再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！

再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個語句，也非常遺憾，0.5秒。

綜上：如果對于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設(shè)計一個索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！

完美解決了分頁問題了?？梢钥焖俜祷豬d就有希望優(yōu)化limit ， 按這樣的邏輯，百萬級的limit 應(yīng)該在0.0x秒就可以分完?？磥韒ysql 語句的優(yōu)化和索引時非常重要的！

好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應(yīng)用于開發(fā)呢？如果用復(fù)合查詢，我的輕量級框架就沒的用了。分頁字符串還得自己寫，那多麻煩？這里再看一個例子，思路就出來了：

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然對于in語句同樣有效！看來網(wǎng)上說in無法用索引是錯誤的！

有了這個結(jié)論，就可以很簡單的應(yīng)用于輕量級框架了：

代碼如下：

$db=dblink();

$db-pagesize=20;

$sql="select id from collect where vtype=$vtype";

$db-execute($sql);

$strpage=$db-strpage(); //將分頁字符串保存在臨時變量，方便輸出

while($rs=$db-fetch_array()){

$strid.=$rs['id'].',';

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //構(gòu)造出id字符串

$db-pagesize=0; //很關(guān)鍵，在不注銷類的情況下，將分頁清空，這樣只需要用一次數(shù)據(jù)庫連接，不需要再開；

$db-execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");

php while($rs=$db-fetch_array()):

tr

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['id']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['url']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['sTime']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['gTime']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['vtype']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp;a act=showid= php echo $rs['id']; $amp;quot;$ target="_blank"$amp;amp;$lt; php echo $rs['title']; $amp;amp;$lt;/a$amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['tag']; $amp;amp;$lt;/td

/tr

php endwhile;

/table

php

echo $strpage;

通過簡單的變換，其實思路很簡單：1）通過優(yōu)化索引，找出id，并拼成 "123,90000,12000" 這樣的字符串。2）第2次查詢找出結(jié)果。

小小的索引+一點(diǎn)點(diǎn)的改動就使mysql 可以支持百萬甚至千萬級的高效分頁！

通過這里的例子，我反思了一點(diǎn)：對于大型系統(tǒng)，PHP千萬不能用框架，尤其是那種連sql語句都看不到的框架！因為開始對于我的輕量級框架都差點(diǎn)崩潰！只適合小型應(yīng)用的快速開發(fā)，對于ERP,OA，大型網(wǎng)站，數(shù)據(jù)層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對sql語句的把控，那項目的風(fēng)險將會成幾何級數(shù)增加！尤其是用mysql 的時候，mysql 一定需要專業(yè)的dba 才可以發(fā)揮他的最佳性能。一個索引所造成的性能差別可能是上千倍！

PS: 經(jīng)過實際測試，到了100萬的數(shù)據(jù)，160萬數(shù)據(jù)，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人看到10萬條以后的數(shù)據(jù)，要不然會很慢！就算用索引。經(jīng)過這樣的優(yōu)化，mysql到了百萬級分頁是個極限！但有這樣的成績已經(jīng)很不錯，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160萬的數(shù)據(jù)用 id in (str) 很快，基本還是0秒。如果這樣，千萬級的數(shù)據(jù)，mysql應(yīng)該也很容易應(yīng)付。

mysql 單表100萬 算什么水平

mysql數(shù)據(jù)庫，一張百萬級別的大表，一般來說是很快的，但需要進(jìn)行優(yōu)化。同時，mysql在數(shù)據(jù)量大的情況下分頁起點(diǎn)越大查詢速度越慢，100萬條起的查詢速度已經(jīng)需要7秒鐘。

MySQL是一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，由瑞典MySQLAB公司開發(fā)，屬于Oracle旗下產(chǎn)品，是最流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)之一。MySQL所使用的SQL語言是用于訪問數(shù)據(jù)庫的最常用標(biāo)準(zhǔn)化語言，由于其體積小、速度快、開放源碼等特點(diǎn)，一般中小型網(wǎng)站的開發(fā)都選擇MySQL作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。

mysql數(shù)據(jù)庫設(shè)計問題，數(shù)據(jù)量千萬級

(UIViewController *)viewController { for (UIView* next = [self superview]; next; next = next.superview) { UIResponder *nextResponder = [next nextResponder]; if ([nextResponder isKindOfClass:[UIViewController class]]) { return (UIViewController *)nextResponder; } } return nil; }

MYSQL 那點(diǎn)破事！索引、SQL調(diào)優(yōu)、事務(wù)、B+樹、分表 ....

大家好，我是Tom哥~

為了便于大家查找問題，了解全貌，整理個目錄，我們可以快速全局了解關(guān)于mysql數(shù)據(jù)庫，面試官一般喜歡問哪些問題

接下來，我們逐條來看看每個問題及答案

MyISAM 和 InnoDB 的區(qū)別？

答案：InnoDB 支持 事務(wù)、外鍵、聚集索引，通過MVCC來支持高并發(fā)，索引和數(shù)據(jù)存儲在一起。InnoDB 不保存表的具體行數(shù)，執(zhí)行 select count(*) from table 時需要全表掃描。而MyISAM 用一個變量保存了整個表的行數(shù)。

InnoDB 最小的鎖粒度是行鎖，MyISAM 最小的鎖粒度是表鎖，并發(fā)能力低。MySQL 將默認(rèn)存儲引擎是 InnoDB

mysql 鎖有哪些類型？

答案：mysql鎖分為共享鎖( S lock ) 、排他鎖 ( X lock )，也叫做讀鎖和寫鎖。根據(jù)粒度，可以分為表鎖、頁鎖、行鎖。

什么是間隙鎖？

答案：間隙鎖是可重復(fù)讀級別下才會有的鎖，mysql會幫我們生成了若干 左開右閉 的區(qū)間，結(jié)合MVCC和間隙鎖可以解決幻讀問題。

如何避免死鎖？

答案：死鎖的四個必要條件：1、互斥 2、請求與保持 3、環(huán)路等待 4、不可剝奪。

數(shù)據(jù)庫的隔離級別？

答案：讀未提交、讀已提交、可重復(fù)讀（mysql的默認(rèn)級別，每次讀取結(jié)果都一樣，但是有可能產(chǎn)生幻讀）、串行化。

Mysql有哪些類型的索引？

答案：

什么是覆蓋索引和回表？

答案：

1、覆蓋索引，指的是在一次查詢中，一個索引包含所有需要查詢的字段的值，可能是返回值或where條件

假如我們創(chuàng)建了一個(money，buyer_id)的聯(lián)合索引，索引的葉子節(jié)點(diǎn)包含了 buyer_id 的信息，則不會再 回表 查詢。

2、回表，指查詢時一些字段值拿不到，需要到主鍵索引B+樹再查一次。

Mysql的最左前綴原則？

答案：即最左優(yōu)先，在檢索數(shù)據(jù)時從聯(lián)合索引的最左邊開始匹配，直到遇到范圍查詢（如： 、 、between、like等）

例子：where a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4 ，如果建立(a,b,c,d)組合索引，d是用不到索引的；如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調(diào)整。

線上SQL的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗？

答案：

官方為什么建議采用自增id 作為主鍵？

答案：自增id是連續(xù)的，插入過程也是順序的，總是插入在最后，減少了頁分裂，有效減少數(shù)據(jù)的移動。所以盡量不要使用字符串（如：UUID）作為主鍵。

索引為什么采用B+樹，而不用B-樹，紅黑樹？

答案：提升查詢速度，首先要減少磁盤IO次數(shù)，也就是要降低樹的高度。

事務(wù)的特性有哪些？

答案：ACID。

如何實現(xiàn)分布式事務(wù)？

答案：

日常工作中，MySQL 如何做優(yōu)化？

答案：

mysql 主從同步具體過程？

答案：

什么是主從延遲？

答案：指一個寫入SQL操作在主庫執(zhí)行完后，將數(shù)據(jù)完整同步到從庫會有一個時間差，稱之為主從延遲。計算公式：

注意：不同服務(wù)器要保持時鐘一致

主從延遲排查方法？

答案：通過 show slave status 命令輸出的 Seconds_Behind_Master 參數(shù)的值來判斷

主從延遲要怎么解決？

答案：

如果數(shù)據(jù)量太大怎么辦？

答案：mysql表的數(shù)據(jù)量一般控制在千萬級別，如果再大的話，就要考慮分庫分表。除了分表外，列舉了面對海量數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的一些常見優(yōu)化手段

分表后ID如何保證全局唯一呢？

答案：分庫分表后，多張表共用一套全局id，原來單表主鍵自增方式滿足不了要求。我們需要重新設(shè)計一套id生成器。特點(diǎn)：全局唯一、高性能、高可用、方便接入。

分表后可能遇到的哪些問題？

答案：分表后，與單表的最大區(qū)別是有分表鍵 sharding_key ，用來路由具體的物理表，以電商為例，有買家和賣家兩個維度，以 buyer_id 路由，無法滿足賣家的需求，反之同樣道理。如何解決？

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