mysql数据库分表性能优化分析

在mysql使用时到超大千万级数据量时我们大多会考虑到分表查询，分库查询，下面我们来介绍一下关于分表查询时的优化。

我们的项目中有好多不等于的情况。今天写这篇文章简单的分析一下怎么个优化法。
这里的分表逻辑是根据t_group表的user_name组的个数来分的。
因为这种情况单独user_name字段上的索引就属于烂索引。起不了啥名明显的效果。

1、试验PROCEDURE.

代码如下

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DELIMITER $$ DROP PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`$$ CREATE  PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`() BEGIN   declare done int default 0;   declare v_user_name varchar(20) default '';   declare v_table_name varchar(64) default '';   -- Get all users' name.   declare cur1 cursor for select user_name from t_group group by user_name;   -- Deal with error or warnings.   declare continue handler for 1329 set done = 1;   -- Open cursor.   open cur1;   while done 1   do     fetch cur1 into v_user_name;     if not done then       -- Get table name.       set v_table_name = concat('t_group_',v_user_name);       -- Create new extra table.       set @stmt = concat('create table ',v_table_name,' like t_group');       prepare s1 from @stmt;       execute s1;       drop prepare s1;       -- Load data into it.       set @stmt = concat('insert into ',v_table_name,' select * from t_group where user_name = ''',v_user_name,'''');       prepare s1 from @stmt;       execute s1;       drop prepare s1;     end if;   end while;   -- Close cursor.   close cur1;   -- Free variable from memory.   set @stmt = NULL; END$$ DELIMITER ;

2、试验表。
我们用一个有一千万条记录的表来做测试。

代码如下

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mysql> select count(*) from t_group; +----------+ | count(*) | +----------+ | 10388608 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) 表结构。 mysql> desc t_group; +-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+ | Field       | Type             | Null | Key | Default           | Extra          | +-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+ | id          | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL              | auto_increment | | money       | decimal(10,2)    | NO   |     |                   |                | | user_name   | varchar(20)      | NO   | MUL |                   |                | | create_time | timestamp        | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP |                | +-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+ 4 rows in set (0.00 sec) 索引情况。 mysql> show index from t_group; +---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | Table   | Non_unique | Key_name         | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | t_group |          0 | PRIMARY          |            1 | id          | A         |    10388608 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         | | t_group |          1 | idx_user_name    |            1 | user_name   | A         |           8 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         | | t_group |          1 | idx_combination1 |            1 | user_name   | A         |           8 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         | | t_group |          1 | idx_combination1 |            2 | money       | A         |        3776 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         | +---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 4 rows in set (0.00 sec)

PS:
idx_combination1 这个索引是必须的，因为要对user_name来GROUP BY。此时属于松散索引扫描！当然完了后你可以干掉她。
idx_user_name 这个索引是为了加快单独执行constant这种类型的查询。
我们要根据用户名来分表。

代码如下	复制代码
mysql> select user_name from t_group where 1 group by user_name; +-----------+ | user_name | +-----------+ | david     | | leo       | | livia     | | lucy      | | sarah     | | simon     | | sony      | | sunny     | +-----------+ 8 rows in set (0.00 sec)

所以结果表应该是这样的。

代码如下

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mysql> show tables like 't_group_%'; +------------------------------+ | Tables_in_t_girl (t_group_%) | +------------------------------+ | t_group_david                | | t_group_leo                  | | t_group_livia                | | t_group_lucy                 | | t_group_sarah                | | t_group_simon                | | t_group_sony                 | | t_group_sunny                | +------------------------------+ 8 rows in set (0.00 sec)

3、对比结果。

代码如下

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mysql> select count(*) from t_group where user_name = 'david'; +----------+ | count(*) | +----------+ |  1298576 | +----------+ 1 row in set (1.71 sec) 执行了将近2秒。 mysql> select count(*) from t_group_david; +----------+ | count(*) | +----------+ |  1298576 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) 几乎是瞬间的。 mysql> select count(*) from t_group where user_name 'david'; +----------+ | count(*) | +----------+ |  9090032 | +----------+ 1 row in set (9.26 sec) 执行了将近10秒，可以想象，这个是实际的项目中是不能忍受的。 mysql> select (select count(*) from t_group) - (select count(*) from t_group_david) as total; +---------+ | total   | +---------+ | 9090032 | +---------+ 1 row in set (0.00 sec) 几乎是瞬间的。

我们来看看聚集函数。
对于原表的操作。

代码如下

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mysql> select min(money),max(money) from t_group where user_name = 'david'; +------------+------------+ | min(money) | max(money) | +------------+------------+ |      -6.41 |     500.59 | +------------+------------+ 1 row in set (0.00 sec) 最小，最大值都是FULL INDEX SCAN。所以是瞬间的。 mysql> select sum(money),avg(money) from t_group where user_name = 'david'; +--------------+------------+ | sum(money)   | avg(money) | +--------------+------------+ | 319992383.84 | 246.417910 | +--------------+------------+ 1 row in set (2.15 sec)

其他聚集函数的结果就不是FULL INDEX SCAN了。耗时2.15秒。

对于小表的操作。

代码如下	复制代码
mysql> select min(money),max(money) from t_group_david; +------------+------------+ | min(money) | max(money) | +------------+------------+ |      -6.41 |     500.59 | +------------+------------+ 1 row in set (1.50 sec)

最大最小值完全是FULL TABLE SCAN,耗时1.50秒，不划算。以此看来。

代码如下	复制代码
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david; +--------------+------------+ | sum(money)   | avg(money) | +--------------+------------+ | 319992383.84 | 246.417910 | +--------------+------------+ 1 row in set (1.68 sec)

取得这两个结果也是花了快2秒，快了一点。

我们来看看这个小表的结构。

代码如下

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mysql> desc t_group_david; +-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+ | Field       | Type             | Null | Key | Default           | Extra          | +-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+ | id          | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL              | auto_increment | | money       | decimal(10,2)    | NO   |     |                   |                | | user_name   | varchar(20)      | NO   | MUL |                   |                | | create_time | timestamp        | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP |                | +-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+ 4 rows in set (0.00 sec)

明显的user_name属性是多余的。那么就干掉它。

代码如下	复制代码
mysql> alter table t_group_david drop user_name; Query OK, 1298576 rows affected (7.58 sec) Records: 1298576  Duplicates: 0  Warnings: 0

现在来重新对小表运行查询

代码如下

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mysql> select min(money),max(money) from t_group_david; +------------+------------+ | min(money) | max(money) | +------------+------------+ |      -6.41 |     500.59 | +------------+------------+ 1 row in set (0.00 sec) 此时是瞬间的。 mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david; +--------------+------------+ | sum(money)   | avg(money) | +--------------+------------+ | 319992383.84 | 246.417910 | +--------------+------------+ 1 row in set (0.94 sec) 这次算是控制在一秒以内了。 mysql> Aborted

小总结一下：分出的小表的属性尽量越少越好。大胆的去干吧。