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MySQL不同存储引擎和不同分区字段对于查询的影响
前提：每种表类型准备了200万条相同的数据。
表一 InnoDB & PARTITION BY RANGE (id)
Sql代码
CREATE TABLE `customer_innodb_id` (
`id` int(11) NOT NULL,
`email` varchar(64) NOT NULL,
`name` varchar(32) NOT NULL,
`password` varchar(32) NOT NULL,
`phone` varchar(13) DEFAULT NULL,
`birth` date DEFAULT NULL,
`sex` int(1) DEFAULT NULL,
`avatar` blob,
`address` varchar(64) DEFAULT NULL,
`regtime` datetime DEFAULT NULL,
`lastip` varchar(15) DEFAULT NULL,
`modifytime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
/*!50100 PARTITION BY RANGE (id)
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100000) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (500000) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1000000) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1500000) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (2000000) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB) */;
查询结果：
Sql代码
mysql> select count(*) from customer_innodb_id where id > 50000 and id
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (1.19 sec)
mysql> select count(*) from customer_innodb_id where id > 50000 and id
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (0.28 sec)
mysql> select count(*) from customer_innodb_id where regtime > '1995-01-01 00:00
:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (4.74 sec)
mysql> select count(*) from customer_innodb_id where regtime > '1995-01-01 00:00
:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (5.28 sec)
表二 InnoDB & PARTITION BY RANGE (year)
Sql代码
CREATE TABLE `customer_innodb_year` (
`id` int(11) NOT NULL,
`email` varchar(64) NOT NULL,
`name` varchar(32) NOT NULL,
`password` varchar(32) NOT NULL,
`phone` varchar(13) DEFAULT NULL,
`birth` date DEFAULT NULL,
`sex` int(1) DEFAULT NULL,
`avatar` blob,
`address` varchar(64) DEFAULT NULL,
`regtime` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
`lastip` varchar(15) DEFAULT NULL,
`modifytime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`,`regtime`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
/*!50100 PARTITION BY RANGE (YEAR(regtime ))
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1996) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1997) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1998) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1999) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (2000) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2001) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2002) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2003) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2004) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2005) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2006) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p11 VALUES LESS THAN (2007) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p12 VALUES LESS THAN (2008) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p13 VALUES LESS THAN (2009) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p14 VALUES LESS THAN (2010) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p15 VALUES LESS THAN (2011) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p16 VALUES LESS THAN (2012) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p17 VALUES LESS THAN (2013) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p18 VALUES LESS THAN (2014) ENGINE = InnoDB,
PARTITION p19 VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB) */;
查询结果：
Sql代码
mysql> select count(*) from customer_innodb_year where id > 50000 and id
0;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (5.31 sec)
mysql> select count(*) from customer_innodb_year where id > 50000 and id
0;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (0.31 sec)
mysql> select count(*) from customer_innodb_year where regtime > '1995-01-01 00:
00:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (0.47 sec)
mysql> select count(*) from customer_innodb_year where regtime > '1995-01-01 00:
00:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (0.19 sec)
表三 MyISAM & PARTITION BY RANGE (id)
Sql代码
CREATE TABLE `customer_myisam_id` (
`id` int(11) NOT NULL,
`email` varchar(64) NOT NULL,
`name` varchar(32) NOT NULL,
`password` varchar(32) NOT NULL,
`phone` varchar(13) DEFAULT NULL,
`birth` date DEFAULT NULL,
`sex` int(1) DEFAULT NULL,
`avatar` blob,
`address` varchar(64) DEFAULT NULL,
`regtime` datetime DEFAULT NULL,
`lastip` varchar(15) DEFAULT NULL,
`modifytime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
/*!50100 PARTITION BY RANGE (id)
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100000) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (500000) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1000000) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1500000) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (2000000) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = MyISAM) */;
查询结果：
Sql代码
mysql> select count(*) from customer_myisam_id where id > 50000 and id
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (0.59 sec)
mysql> select count(*) from customer_myisam_id where id > 50000 and id
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (0.16 sec)
mysql> select count(*) from customer_myisam_id where regtime > '1995-01-01 00:00
:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (34.17 sec)
mysql> select count(*) from customer_myisam_id where regtime > '1995-01-01 00:00
:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (34.06 sec)
表四 MyISAM & PARTITION BY RANGE (year)
Sql代码
CREATE TABLE `customer_myisam_year` (
`id` int(11) NOT NULL,
`email` varchar(64) NOT NULL,
`name` varchar(32) NOT NULL,
`password` varchar(32) NOT NULL,
`phone` varchar(13) DEFAULT NULL,
`birth` date DEFAULT NULL,
`sex` int(1) DEFAULT NULL,
`avatar` blob,
`address` varchar(64) DEFAULT NULL,
`regtime` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
`lastip` varchar(15) DEFAULT NULL,
`modifytime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`,`regtime`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
/*!50100 PARTITION BY RANGE (YEAR(regtime ))
(PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1996) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1997) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1998) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1999) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (2000) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (2001) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p6 VALUES LESS THAN (2002) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (2003) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p8 VALUES LESS THAN (2004) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (2005) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p10 VALUES LESS THAN (2006) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p11 VALUES LESS THAN (2007) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p12 VALUES LESS THAN (2008) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p13 VALUES LESS THAN (2009) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p14 VALUES LESS THAN (2010) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p15 VALUES LESS THAN (2011) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p16 VALUES LESS THAN (2012) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p17 VALUES LESS THAN (2013) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p18 VALUES LESS THAN (2014) ENGINE = MyISAM,
PARTITION p19 VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = MyISAM) */;
查询结果：
Sql代码
mysql> select count(*) from customer_myisam_year where id > 50000 and id
0;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (2.08 sec)
mysql> select count(*) from customer_myisam_year where id > 50000 and id
0;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 449999 |
+----------+
1 row in set (0.17 sec)
mysql> select count(*) from customer_myisam_year where regtime > '1995-01-01 00:
00:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (0.56 sec)
mysql> select count(*) from customer_myisam_year where regtime > '1995-01-01 00:
00:00' and regtime
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 199349 |
+----------+
1 row in set (0.13 sec)
结果汇总
序号 存储引擎 分区函数 查询条件 一次查询(sec) 二次查询(sec)
1 InnoDB id id 1.19 0.28
2 InnoDB id regtime 4.74 5.28
3 InnoDB year id 5.31 0.31
4 InnoDB year regtime 0.47 0.19
5 MyISAM id id 0.59 0.16
6 MyISAM id regtime 34.17 34.06
7 MyISAM year id 2.08 0.17
8 MyISAM year regtime 0.56 0.13
总结
1、对于按照时间区间来查询的，建议采用按照时间来分区，减少查询范围。
2、MyISAM性能总体占优，但是不支持事务处理、外键约束等。
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MySQL：新規ユーザー向けのリソースとチュートリアルApr 14, 2025 am 12:16 AMMySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1）テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2）MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3）インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4）インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。
実際のmysql：例とユースケースApr 14, 2025 am 12:15 AMMySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1）基本的な使用法：ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2）高度な使用法：eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3）パフォーマンスの最適化：インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。
MySQLのSQLコマンド：実用的な例Apr 14, 2025 am 12:09 AMMySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。
InnoDBは酸コンプライアンスをどのように処理しますか？Apr 14, 2025 am 12:03 AMINNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1）原子性：Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2）一貫性：行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3）分離：複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4）持続性：Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。
MySQLの場所：データベースとプログラミングApr 13, 2025 am 12:18 AMデータベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1）MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2）クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3）基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4）SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5）パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます
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Phantomの読み取りとは何ですか？Innodbはどのようにそれらを防ぐ（次のキーロック）？Apr 13, 2025 am 12:16 AMINNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1）Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2）実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。
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