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大数据MySQL数据库设计

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 22:59:42 25 4
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我不是数据库专家,因此我来这里寻求一点帮助。我有大量测量数据,我想帮助自己处理数据。这是我的情况:大约有 10 个站点,每天测量。每天,一个人会产生大约 3000 行(大约 15 列)的数据。数据必须每天从每个站点下载一次到中央服务器。这意味着每天大约有 30 000 行插入到数据库中。 (每日计数是可变的)

现在,我已经有了过去几年的数据,所以对于每个站,我都有几百万行。还有 cca​​ 20 个“死”站 - 不再工作,但有几年的数据。总而言之,我们将获得大约 50+ 百万行,由 30 个站点生成,每天插入大约 30,000 行。展望 future ,让我们假设数据库中有 1 亿行。

我的问题很明显 - 您建议如何存储这些数据?测量值(列)只是数字(整数或 double + 日期时间)- 没有文本或全文搜索,基本上我需要的唯一索引是 DATETIME。数据不会更新,也不会删除。我只需要快速选择一系列数据(例如,从 1.1.2010 到 3.2.2010)

正如我所写,我想使用 MySQL,因为这是我最了解的数据库。我读过,它应该很容易处理这么多数据,但是,我仍然感谢针对这种情况的任何建议。再次:

  • 10 个站,每个站每天 3000 行 => 每天约 30000 次插入
  • 大约 40-50 百万行尚未从二进制文件中插入
  • 数据库将增长(100+ 百万行)
  • 我唯一需要做的就是尽可能快地选择数据。

据我所知,MySQL应该能处理这么大的数据量。我也知道,我唯一的索引是 DATETIME 类型的日期和时间(应该比其他索引快,对吗?)我无法决定的是,是创建一个包含 50+ 百万行(带有站点 ID)的巨大表,还是分别为每个站点创建表。基本上,我不需要在这些站上执行任何 JOIN。如果我需要做时间重合,我可以选择相同的站时间范围。这些方法有什么缺点/优点吗?

任何人都可以确认/拒绝我的想法吗?您认为有更好的解决方案吗?感谢任何帮助或讨论。

最佳答案

MySQL 应该能够很好地处理这个问题。我建议您创建两个复合索引,而不是仅索引您的 DATETIME 列,如下所示:

(datetime, station)
(station, datetime)

拥有这两个索引将有助于加速选择日期范围和按站点分组的查询,反之亦然。第一个索引也将用于仅索引 datetime 的目的。

您还没有告诉我们您的典型查询是什么。您也没有告诉我们您是否打算淘汰旧数据。您的数据显然是范围分区 (http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/partitioning-range.html) 的候选者,但我们需要更多信息来帮助您设计可行的分区标准。

阅读您的评论后

编辑

构建此系统时需要牢记几件事。

首先,暂时不要为分区烦恼。

其次,我会让所有的东西都在一张表上工作。不要按车站或年份拆分内容。给自己买一个你能负担得起的最快的磁盘存储系统,并为你的 MySQL 服务器配备大量 RAM,你应该没问题。

第三,偶尔停下来做OPTIMIZE TABLE;这将确保您的索引良好。

第四,不要使用SELECT *,除非您知道您需要表中的所有列。为什么?因为

      SELECT datetime, station, temp, dewpoint
FROM table
WHERE datetime >= DATE(NOW() - INTERVAL 60 DAY)
ORDER BY station, datetime

可以直接通过对复合覆盖索引的顺序访问来满足

     (station, datetime, temp, dewpoint)

鉴于

      SELECT *
FROM table
WHERE datetime >= DATE(NOW() - INTERVAL 60 DAY)
ORDER BY station, datetime

需要随机访问您的表。您应该阅读复合覆盖索引。

第五,避免在 WHERE 子句中使用带有列名的函数。不要说

      WHERE YEAR(datetime) >= 2003 

或类似的东西。 MySQL 不能为这种查询使用索引。而是说

      WHERE datetime >= '2003-01-01'

允许索引被利用。

关于大数据MySQL数据库设计,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24634587/

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