단일 테이블 인덱스와 여러 개의 작은 테이블: 분할이 대규모 데이터 세트에 대한 최적의 솔루션입니까?

데이터베이스 최적화: 단일 테이블 인덱싱과 인덱스가 없는 여러 개의 작은 테이블 평가

데이터베이스 최적화 영역에서 인덱스가 있는 단일 테이블이나 인덱스가 없는 여러 개의 작은 테이블이 자주 발생합니다. 이 주제를 조명하기 위해 특정 시나리오를 자세히 살펴보겠습니다.

시나리오:

사용자가 20,000명이고 행이 3,000만 개인 'statistics'라는 테이블을 생각해 보세요. user_id, 작업, 타임스탬프 등에 대한 열입니다. 기본 쿼리 작업에는 user_id를 기반으로 데이터를 삽입하고 특정 user_id에 대한 데이터를 검색하는 작업이 포함됩니다.

질문:

더 많을까요? 단일 '통계' 테이블에서 인덱스를 활용하거나 각 사용자에 대해 별도의 '통계' 테이블을 선택하여 인덱스가 필요하지 않도록 선택하는 것이 효율적입니까?

답변:

20,000개의 테이블을 사용하는 것은 유지 관리 문제와 성능 병목 현상을 초래하므로 권장되지 않습니다. 대신, MySQL 파티셔닝은 데이터 무결성을 희생하지 않고 성능을 최적화하는 솔루션을 제공합니다.

MySQL 파티셔닝:

<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>

파티셔닝의 이점:

• 빠른 데이터 검색: 특정 user_id를 쿼리할 때 MySQL은 관련 파티션에만 액세스하므로 처리할 데이터 양이 크게 줄어듭니다.
• 더 작은 인덱스: 각 파티션에는 자체 인덱스가 있으므로 더 작고 관리하기 쉬운 인덱스가 됩니다.
• 향상된 삽입 성능: 파티션은 인덱스가 지나치게 커지는 것을 방지하여 삽입 작업을 향상시킵니다. .

고려 사항:

• 파티션 수: 균등하게 소수의 파티션(예: 101)을 사용합니다. 데이터를 배포하고 많은 수의 파티션과 관련된 성능 문제를 방지합니다.
• 파티션 크기: 예상 데이터 볼륨 및 성능 요구 사항을 기반으로 합리적인 파티션 크기를 결정합니다.
• 데이터 증가: HASH 파티셔닝을 사용하면 시간이 지남에 따라 파티션 수를 늘릴 필요가 없지만 최적의 성능을 유지하려면 주기적으로 다시 파티셔닝해야 할 수도 있습니다.

위 내용은 단일 테이블 인덱스와 여러 개의 작은 테이블: 분할이 대규모 데이터 세트에 대한 최적의 솔루션입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!