mysql - 拆分数据库表为经常查询的数据+其他数据

Question

将数据库表拆分为请求最多的数据 和其余数据 是否会显着提高性能？我花了大约一周的时间观看了非常技术性的教程和 session ，但我仍然不清楚列数、列位置和行数在性能中的作用有多大(如果整个表适合内存/RAM ).

我选择了 4 个不同的选项。每种方法的优缺点是什么？

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一些细节:

• 主要阅读:至少 80% - 重点是表现
• 10 个不同的类别 - 每个都有大约 10 万个条目/行
• 每个类别 30 个总值
• 5 个经常查询的值(用于列表和单个帖 subview )
• 25 个查询频率较低的值(仅在单个帖 subview 中)
• 要指定:如果我说值，我指的是实体/数据库列

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Answer 1

这是一个测试用例:

创建 100 万行的测试数据:

drop table if exists posts;
create table posts (
    id int not null primary key,
    summary varchar(255),
    post text
) as
    select seq as id
    , repeat(rand(1), 10) as summary
    , repeat(rand(1), 100) as post
    from seq_1_to_1000000
;

drop table if exists small_data;
create table small_data (
    id int not null primary key,
    summary varchar(255)
) as select p.id, p.summary from posts p
;
drop table if exists big_data;
create table big_data (
    id int not null primary key,
    post text
) as select p.id, p.post from posts p;

show table status where Name in('posts', 'small_data', 'big_data');

Name       | Engine | Row_format | Rows   | Avg_row_length | Data_length
big_data   | InnoDB | Compact    | 870341 |           2361 |  2055208960
posts      | InnoDB | Compact    | 838832 |           2627 |  2204106752
small_data | InnoDB | Compact    | 985832 |            229 |   226197504

所以一共有三个表。

• posts ~ 2.1 GB。包含所有数据(id、summary ~ 200 Bytes、post ~ 2000 Bytes)。
• small_data ~ 215 MB。包含(id，摘要)
• 大数据 ~ 1.9 GB。包含(id，帖子)

select p.id, p.summary
from posts p
order by id asc
limit 10
offset 500000

第一次运行:16.552 秒。第二次运行:16.723 秒。

select p.id, p.summary
from small_data p
order by id asc
limit 10
offset 500000

第一次运行:0.702 秒。第二次运行:0.093 秒。

你可以看到，可能会有很大的不同。但这取决于您的数据和查询。所以你应该做自己的基准测试。

注意事项:

• 在 10.0.19-MariaDB 上测试。
• seq_1_to_1000000 是一个1M序号的表。您需要先创建它或使用 MariaDBs Sequence 插件。