mysql數據庫分表性能優化分析

在mysql使用時到超大千萬級數據量時我們大多會考慮到分表查詢，分庫查詢，下面我們來介紹一下關於分表查詢時的優化。

我們的項目中有好多不等於的情況。今天寫這篇文章簡單的分析一下怎麼個優化法。
這裡的分表邏輯是根據t_group表的user_name組的個數來分的。
因為這種情況單獨user_name字段上的索引就屬於爛索引。起不了啥名明顯的效果。

1、試驗PROCEDURE.

 代碼如下 復制代碼

DELIMITER $$
DROP PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`$$
CREATE  PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`()
BEGIN
  declare done int default 0;
  declare v_user_name varchar(20) default '';
  declare v_table_name varchar(64) default '';
  -- Get all users' name.
  declare cur1 cursor for select user_name from t_group group by user_name;
  -- Deal with error or warnings.
  declare continue handler for 1329 set done = 1;
  -- Open cursor.
  open cur1;
  while done <> 1
  do
    fetch cur1 into v_user_name;
    if not done then
      -- Get table name.
      set v_table_name = concat('t_group_',v_user_name);
      -- Create new extra table.
      set @stmt = concat('create table ',v_table_name,' like t_group');
      prepare s1 from @stmt;
      execute s1;
      drop prepare s1;
      -- Load data into it.
      set @stmt = concat('insert into ',v_table_name,' select * from t_group where user_name = ''',v_user_name,'''');
      prepare s1 from @stmt;
      execute s1;
      drop prepare s1;
    end if;
  end while;
  -- Close cursor.
  close cur1;
  -- Free variable from memory.
  set @stmt = NULL;
END$$

DELIMITER ;

2、試驗表。
我們用一個有一千萬條記錄的表來做測試。

 代碼如下 復制代碼

mysql> select count(*) from t_group;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10388608 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

表結構。
mysql> desc t_group;
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field       | Type             | Null | Key | Default           | Extra          |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| id          | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL              | auto_increment |
| money       | decimal(10,2)    | NO   |     |                   |                |
| user_name   | varchar(20)      | NO   | MUL |                   |                |
| create_time | timestamp        | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP |                |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

索引情況。

mysql> show index from t_group;
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table   | Non_unique | Key_name         | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| t_group |          0 | PRIMARY          |            1 | id          | A         |    10388608 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t_group |          1 | idx_user_name    |            1 | user_name   | A         |           8 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t_group |          1 | idx_combination1 |            1 | user_name   | A         |           8 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| t_group |          1 | idx_combination1 |            2 | money       | A         |        3776 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)

PS:
idx_combination1 這個索引是必須的，因為要對user_name來GROUP BY。此時屬於松散索引掃描！當然完了後你可以干掉她。
idx_user_name 這個索引是為了加快單獨執行constant這種類型的查詢。
我們要根據用戶名來分表。

 代碼如下 復制代碼

mysql> select user_name from t_group where 1 group by user_name;
+-----------+
| user_name |
+-----------+
| david     |
| leo       |
| livia     |
| lucy      |
| sarah     |
| simon     |
| sony      |
| sunny     |
+-----------+
8 rows in set (0.00 sec)

所以結果表應該是這樣的。

 代碼如下 復制代碼 mysql> show tables like 't_group_%';
+------------------------------+
| Tables_in_t_girl (t_group_%) |
+------------------------------+
| t_group_david                |
| t_group_leo                  |
| t_group_livia                |
| t_group_lucy                 |
| t_group_sarah                |
| t_group_simon                |
| t_group_sony                 |
| t_group_sunny                |
+------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

3、對比結果。

 代碼如下 復制代碼

mysql> select count(*) from t_group where user_name = 'david';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  1298576 |
+----------+
1 row in set (1.71 sec)

執行了將近2秒。

mysql> select count(*) from t_group_david;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  1298576 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
幾乎是瞬間的。

mysql> select count(*) from t_group where user_name <> 'david';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  9090032 |
+----------+
1 row in set (9.26 sec)
執行了將近10秒，可以想象，這個是實際的項目中是不能忍受的。
mysql> select (select count(*) from t_group) - (select count(*) from t_group_david) as total;
+---------+
| total   |
+---------+
| 9090032 |
+---------+
1 row in set (0.00 sec)
幾乎是瞬間的。

我們來看看聚集函數。
對於原表的操作。

 代碼如下 復制代碼 mysql> select min(money),max(money) from t_group where user_name = 'david';
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|      -6.41 |     500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)
最小，最大值都是FULL INDEX SCAN。所以是瞬間的。
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group where user_name = 'david';
+--------------+------------+
| sum(money)   | avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (2.15 sec)

其他聚集函數的結果就不是FULL INDEX SCAN了。耗時2.15秒。

對於小表的操作。

 代碼如下 復制代碼 mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|      -6.41 |     500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (1.50 sec)

最大最小值完全是FULL TABLE SCAN,耗時1.50秒，不劃算。以此看來。

 代碼如下 復制代碼 mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;
+--------------+------------+
| sum(money)   | avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (1.68 sec)

取得這兩個結果也是花了快2秒，快了一點。

我們來看看這個小表的結構。

 代碼如下 復制代碼 mysql> desc t_group_david;
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field       | Type             | Null | Key | Default           | Extra          |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| id          | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL              | auto_increment |
| money       | decimal(10,2)    | NO   |     |                   |                |
| user_name   | varchar(20)      | NO   | MUL |                   |                |
| create_time | timestamp        | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP |                |
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

明顯的user_name屬性是多余的。那麼就干掉它。

 代碼如下 復制代碼 mysql> alter table t_group_david drop user_name;
Query OK, 1298576 rows affected (7.58 sec)
Records: 1298576  Duplicates: 0  Warnings: 0

現在來重新對小表運行查詢

 代碼如下 復制代碼

mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|      -6.41 |     500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)

此時是瞬間的。
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;
+--------------+------------+
| sum(money)   | avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (0.94 sec)

這次算是控制在一秒以內了。

mysql> Aborted

小總結一下：分出的小表的屬性盡量越少越好。大膽的去干吧。