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百万级数据mysql测试环境介绍

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:27人阅读

mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用,平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们,特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见!

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测试环境

数据总数 300万条 占用磁盘空间 1G 左右

数据结构

表1 news [ 文章表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ]
-----------------------------------------------------
idint11主键自动增加
cateint11索引
titlevarchar200标题(便于基础搜索做了索引)
contenttext文章正文
dateint11文章发布时间(时间戳形式)
表2 cate [ 文章分类表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ]
-----------------------------------------------------
cate_idint11主键自动增加
cate_namevarchar200文章标题

查询总数

myIsam 引擎下
select count(*) as total from news
//耗时 0.001秒 极快 
//带上条件
select count(*) as total from news where cate = 1
耗时 0.046秒 可以接受的速度
innodb 引擎下
select count(*) as total from news
//耗时 0.7秒 很慢
select count(*) as total from news where cate = 1
耗时 0.7秒 很慢

为什么2种引擎查询速度相差这么大?

InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。

MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。

注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上where col 条件。其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列。这样查询时速度会很快。就是可以避免全表扫描。

总结

mysql 在300万条数据(myisam引擎)情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件(正确设置索引)运行时间正常。对于经常进行读取的数据我们建议使用myIsam引擎。

以上就是百万级数据mysql测试环境介绍的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!

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