単一テーブルのインデックスと複数の小さなテーブル: パーティショニングは大規模なデータセットにとって最適なソリューションですか?

データベースの最適化: 単一テーブルのインデックス作成とインデックスのない複数の小さなテーブルの評価

データベース最適化の領域では、インデックスを利用するかどうかの議論が行われます。インデックスを持つ単一のテーブル、またはインデックスのない複数の小さなテーブルが頻繁に発生します。このトピックを明らかにするために、特定のシナリオを詳しく見てみましょう。

シナリオ:

20,000 人のユーザーと 3,000 万行を含む「statistics」という名前のテーブルについて考えてみましょう。 user_id、アクション、タイムスタンプなどの列。主なクエリ操作には、user_id に基づいたデータの挿入と、特定の user_id のデータの取得が含まれます。

質問:

さらに多くのことはありますか?単一の「統計」テーブルのインデックスを活用するのと、インデックスの必要性を排除してユーザーごとに個別の「統計」テーブルを選択するのはどちらが効率的ですか?

答え:

20,000 のテーブルを使用することは、メンテナンスの問題やパフォーマンスのボトルネックにつながるため、推奨されません。代わりに、MySQL パーティショニングは、データの整合性を犠牲にすることなくパフォーマンスを最適化するソリューションを提供します。

MySQL パーティショニング:

<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>

パーティショニングの利点:

• より高速なデータ取得: 特定の user_id をクエリする場合、MySQL は関連するパーティションのみにアクセスし、処理されるデータ量を大幅に削減します。
• インデックスの縮小: 各パーティションには独自のインデックスがあり、インデックスが小さくなり、管理しやすくなります。
• 挿入パフォーマンスの向上: パーティションにより、インデックスが過度に大きくなるのを防ぎ、挿入操作が強化されます。 .

考慮事項:

• パーティションの数: 均等にするには、素数のパーティション (例: 101) を使用します。データを分散し、多数のパーティションに関連するパフォーマンスの問題を回避します。
• パーティション サイズ: 予測されるデータ量とパフォーマンス要件に基づいて、適切なパーティション サイズを決定します。
• データの増加: HASH パーティショニングを使用すると、時間の経過とともにパーティションの数を増やす必要がなくなりますが、最適なパフォーマンスを維持するには定期的な再パーティショニングが必要になる場合があります。

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