今日 (2015 年 8 月 5 日 5:34 PM) データベース内のテーブルの構造を調整し、いくつかのフィールドを追加して、以前のデータを更新しました。 更新の内容は次のとおりです。 既存のデータと一致する。フィールド url
を追加し、新しく追加されたフィールド type
と typeid
を更新します。その後、データを更新するためにシェル スクリプトを作成しました。シェル スクリプトを実行した後、ジョイント インデックス uin_id
が 1 つしかないのに、それを更新したときに混乱しました。次のアイデアがありました: url
进行匹配,然后更新新加的字段type
和typeid
。后来就写了个shell脚本来刷数据,结果运行shell脚本后我就懵了,怎么这么慢~~~
<code>CREATE TABLE `fuckSpeed` ( `uin` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `id` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `url` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '', `type` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `typeid` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '', ...... KEY `uin_id` (`uin`,`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;</code>
表结构大概是上面这样的(省略了好多字段),表中只有一个联合索引uin_id
,而我在更新的时候是下面的思路:
首先我想到的是是不是因为只有一个进程在更新,导致很慢,我启动了5个进程,将id分段了,就像下面这样
<code>./update_url.sh 0 10000 & ./update_url.sh 10000 20001 & ./update_url.sh 20001 30001 & ./update_url.sh 30002 40002 & ./update_url.sh 40003 50003 &</code>
运行之后发现还是那样,速度没有提升多少,还是每秒钟更新3~5个左右,想想也是啊,时间不可能花费在插入数据之前的那些步骤(匹配、组装sql语句、。。。),应该是插入的时候有问题
再来看看我的sql语句select id,url from funkSpeed where id>=101 and id<=200;
,这里,试着在命令行执行了下,结果如下
<code>mysql> select id,url from funkSpeed where id>=0 and id<=200; Empty set (0.18 sec)</code>
竟然花了0.18秒,这个时候我猜恍然大悟,联合索引我没有使用到,联合索引生效的条件是——必须要有左边的字段,用explain验证下,果然是这样:
<code>mysql> explain id,url from funkSpeed where id>=0 and id<=200; +-------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +-------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | funkSpeed | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 324746 | Using where | +-------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec)</code>
然后使用联合索引:
mysql> select uin,id from funkSpeed where uin=10023 and id=162; +------------+----------+ | uin | id | +------------+----------+ | 10023 | 162 | +------------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select uin,id from funkSpeed where uin=10023 and id=162; +-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+------+-------------+ | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+------+-------------+ | funkSpeed | ref | uin_id | uin_id | 12 | const,const | 4 | Using index | +-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec)<p>可以看到几乎是秒查,这个时候基本可以断定问题是出现在索引这个地方了</p> <p>我select的时候次数比较少,每两个select之间id相差10000,所以这里可以忽略掉,而且这里没办法优化,除非在id上面添加索引。</p> <p>问题发生在<code>update fuckSpeed set type=[type],typeid=[typeid] where id=[id]
,这里在更新的时候也是会用到查询的,我的mysql版本是5.5,不能explain update
,不然肯定可以验证我所说的,这里要更新32w+条数据,每条数据都会去更新,每条数据0.2s左右,这太吓人了~~解决问题
问题找到了,解决起来就容易多了~~
select的时候加了一个字段
uin
,改为下面这样select uin,id,url from funkSpeed where id>=101 and id<=200;
,然后更新的时候使用update fuckSpeed set type=[type],typeid=[typeid] where uin=[uin] id=[id]
update funkSpeed set type=[type ], typeid=[typeid] where id=[id]
上記の考えに従った後、更新されるデータは合計 320,000 件以上あり、平均して 1 秒あたり約 3 ~ 5 件であることがわかりました。 、更新には24時間以上かかります、つまり1日以上かかります、う〜〜、考えてみれば何か問題があるはずです。問題が見つかりました最初に考えたのは、更新が 1 つしかないため非常に遅くなるのではないかということで、5 つのプロセスを起動して ID をセグメント化しました。このようにこの問題は、rrreee
実行してみると、速度はあまり改善されておらず、依然として 1 秒あたり 3 ~ 5 回の更新が行われています。考えてみれば、挿入前の手順に時間を費やすことはできません。データ (SQL ステートメントの照合、アセンブルなど) を挿入するときに問題が発生するはずです私の SQL ステートメントを見てみましょう。select id,url from funkSpeed where id>=101 and id<= 200;
、ここでコマンドラインで実行してみます しばらくすると結果は以下の通りrrreee
実際には0.18秒かかったのですが、この時ふと気づいたのでしょう。ジョイントインデックスが有効になる条件は、左側にフィールドがある必要があることです。ほぼ 2 回目の検索であることがわかります。この時点で、基本的にインデックスに問題が発生していると判断できます。
を選択すると、回数は比較的少なく、それぞれの 2 つの ID が選択されます。差は 10,000 であるため、ここでは無視できます。ID にインデックスを追加しない限り、最適化する方法はありません。
update funkSpeed set type=[type],typeid=[typeid] where id=[id]
で発生します。私の mysql バージョンは 5.5 です。 更新を説明できません
。そうでない場合は、ここで更新するデータが 320,000 以上あり、各データの更新には約 2 秒かかります。これは怖すぎます~~問題を解決してください 問題が見つかったら、解決するのはずっと簡単になります~~🎜🎜 選択時にフィールド
uin
が追加され、次のように変更されましたselect uin,id,url from funkSpeed where id>=101 and id<=200;
, then use update funkSpeed set type=[type],typeid=[typeid] where uin =[uin] id=[id] となり、インデックスが使用されます。 🎜🎜 コードを 3 回、5 回、2 回変更した後、効果を確認するためにプロセスを開始しようとしましたが、結果は平均 30 回以上でした。 、すべて3時間程度で完了できるようになりました。 🎜🎜WeChat ID: love_skills🎜🎜🎜一生懸命働けば働くほど、あなたはもっと幸運になります!幸運であればあるほど、一生懸命働くことになります。 🎜🎜CEOになることも夢じゃない🎜🎜バイ・フメイに勝つことも夢ではない🎜🎜ディシの反撃も夢ではない🎜🎜今だ! !さあ🎜🎜🎜🎜
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上記は、内容の側面も含めて MYSQL アップデートの最適化について紹介しました。PHP チュートリアルに興味のある友人に役立つことを願っています。 🎜
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