MySQL のパフォーマンスを向上させるには、複数のテーブルを使用する必要がありますか? それともパーティションのある単一テーブルを使用する必要がありますか?

MySQL パフォーマンスの最適化: 複数のテーブルとパーティションを持つ単一テーブルのインデックス

データベースは、複数の小さなテーブルを作成するかどうかというジレンマに直面することがよくあります。または、パフォーマンス向上のためにインデックスを含む単一の大きなテーブルを維持します。この記事では、このトピックについて説明し、MySQL パーティショニングによる代替ソリューションを提供します。

複数のテーブルとインデックス付きの単一テーブル

ユーザー統計を含むテーブルの場合、複数のテーブル (ユーザーごとに 1 つ) は、次の理由から有利に見えるかもしれません:

• テーブル サイズが小さいため、INSERT が高速化されます。操作
• インデックスの削除、SELECT クエリの簡素化

ただし、テーブルが多数あると、次のような操作が複雑になる可能性があります。

• メタデータ管理のオーバーヘッド多数のテーブル
• 適切なユーザーの検索の場合、潜在的なパフォーマンスのボトルネックテーブルの計算コストが高くなりすぎる

MySQL パーティショニング

代わりに、MySQL パーティショニングは、複数のテーブルとインデックス付き単一テーブルの両方の利点を組み合わせた柔軟なアプローチを提供します。テーブル。これにより、パーティショニング キー (この場合は user_id) に基づいて大きなテーブルを小さな物理パーティションに分割できます。

HASH パーティショニングを使用すると、行が複数のパーティションに均等に分散され、次の結果が得られます。

• パーティション サイズが小さくなり、INSERT および SELECT 操作の影響が軽減されます
• 単一の論理パーティションのメンテナンステーブル、データ管理の簡素化

パーティショニングの例

ユーザー統計を取得するクエリは、user_id を含む特定のパーティションのみをターゲットとします:

EXPLAIN PARTITIONS SELECT * FROM statistics WHERE user_id = 1\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: statistics
   partitions: p1    <--- this shows it touches only one partition 
         type: index
possible_keys: NULL
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: NULL
         rows: 2
        Extra: Using where; Using index

パーティションの決定Count

HASH パーティショニングの場合、素数のパーティションを使用することをお勧めします。最適な数は、テーブルの合計サイズと必要な平均パーティション サイズによって異なります。

パーティショニングの自動化

パーティションの調整は、ALTER TABLE コマンドを使用して行うことができます。ただし、HASH パーティショニングを使用する場合は、時間の経過とともにパーティション数を増やす必要はありません。データ ボリュームが大きくなると、通常、複数のサーバーにわたるシャーディングなど、異なるアーキテクチャが必要になります。

結論

MySQL パーティショニングは、多くの欠点を克服して大規模なテーブルを管理するための堅牢なソリューションを提供します。小さめのテーブル。定義されたキーに基づいてデータを効果的に分割し、パフォーマンスを向上させ、データ管理を簡素化します。複数のテーブルとパーティショニングの両方の利点と制限を理解することで、MySQL データベースを最適化して効率を最大化できます。

以上がMySQL のパフォーマンスを向上させるには、複数のテーブルを使用する必要がありますか? それともパーティションのある単一テーブルを使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。