Einzelner Tabellenindex vs. mehrere kleine Tabellen: Ist Partitionierung die optimale Lösung für große Datensätze?

Datenbankoptimierung: Bewerten Sie die Indizierung einzelner Tabellen im Vergleich zu mehreren kleinen Tabellen ohne Indizes

Im Bereich der Datenbankoptimierung ist die Debatte zwischen der Verwendung von a Oft entsteht eine einzelne Tabelle mit einem Index oder mehrere kleinere Tabellen ohne Indizes. Um Licht in dieses Thema zu bringen, wollen wir uns mit einem bestimmten Szenario befassen.

Szenario:

Stellen Sie sich eine Tabelle namens „statistics“ mit 20.000 Benutzern und 30 Millionen Zeilen vor Spalten für Benutzer-ID, Aktionen, Zeitstempel usw. Zu den primären Abfragevorgängen gehört das Einfügen von Daten basierend auf Benutzer-ID und das Abrufen von Daten für bestimmte Benutzer-IDs.

Frage:

Wäre es mehr? Ist es sinnvoll, einen Index für eine einzelne „Statistik“-Tabelle zu nutzen oder sich für eine separate „Statistik“-Tabelle für jeden Benutzer zu entscheiden, sodass keine Indizes erforderlich sind?

Antwort:

Die Verwendung von 20.000 Tabellen wird nicht empfohlen, da dies zu Wartungsproblemen und Leistungsengpässen führt. Stattdessen bietet MySQL-Partitionierung eine Lösung zur Optimierung der Leistung, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.

MySQL-Partitionierung:

<code class="sql">CREATE TABLE statistics (
  id INT AUTO_INCREMENT NOT NULL,
  user_id INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id, user_id)
) PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 101;</code>

Vorteile der Partitionierung:

• Schnellerer Datenabruf: Bei der Abfrage einer bestimmten Benutzer-ID greift MySQL nur auf die relevante Partition zu, wodurch die zu verarbeitende Datenmenge erheblich reduziert wird.
• Kleinere Indizes:Jede Partition verfügt über einen eigenen Index, was zu kleineren und besser verwaltbaren Indizes führt.
• Verbesserte Einfügeleistung:Partitionen verhindern, dass der Index übermäßig groß wird, wodurch Einfügevorgänge verbessert werden .

Überlegungen:

• Anzahl der Partitionen:Verwenden Sie eine Primzahl von Partitionen (z. B. 101), um gleichmäßig zu verteilen Verteilen Sie Daten und vermeiden Sie Leistungsprobleme, die mit einer großen Anzahl von Partitionen verbunden sind.
• Partitionsgröße:Bestimmen Sie eine angemessene Partitionsgröße basierend auf dem prognostizierten Datenvolumen und den Leistungsanforderungen.
• Datenwachstum: Während die HASH-Partitionierung die Notwendigkeit beseitigt, die Anzahl der Partitionen im Laufe der Zeit zu erhöhen, kann eine regelmäßige Neupartitionierung erforderlich sein, um eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten.

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