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How to Optimize MySQL Queries for Large Data Returns?

传送大量数据的查询的最佳 MySQL 设置

问题:

如何优化返回的 MySQL 查询大量记录(本例中约为 5000 万条),导致执行时间延长

答案:

为您的引擎调整 MySQL

  • 检查服务器配置并相应调整设置。
  • 熟悉资源例如:

    • http://www.mysqlperformanceblog.com/
    • http://forge.mysql.com/wiki/ServerVariables
  • 考虑使用存储过程在服务器端处理数据,减少将大型数据集传输到应用程序的需要

考虑使用 InnoDB 引擎

  • InnoDB 提供聚集索引,通过将行数据存储在与索引搜索相同的页面上,可以潜在地提高性能.
  • 创建包含索引字段的复合主键以优化访问。请注意,在 InnoDB 中不能将 AUTO_INCRMENT 与复合键一起使用。

分而治之

  • 使用允许您的存储过程批量返回数据指定关键字段的值范围(例如 df_low 和df_high)。
  • 在应用层,使用多线程或循环来获取和处理可管理块中的数据。

其他优化

除了上述建议之外,还可以探索这些资源以获得进一步的性能增强功能:

  • http://www.jasny.net/?p=36
  • http://jpipes.com/presentations/perf_tuning_best_practices.pdf

使用InnoDB存储的具体示例过程

以下示例演示如何使用 InnoDB 存储过程和多线程 C# 应用程序提高性能:

  1. 创建存储过程来获取数据批量:

    create procedure list_results_innodb(
        in p_rc tinyint unsigned,
        in p_df_low int unsigned,
        in p_df_high int unsigned
    )
    begin
        select rc, df, id from results_innodb where rc = p_rc and df between p_df_low and p_df_high;
    end
  2. 开发一个 C# 应用程序,调用存储过程并添加结果到集合中进行查询后处理。
  3. 使用多个线程并发获取不同批次的数据。

通过执行以下步骤,您可以显着减少大数据的执行时间MySQL 中的查询。

以上是如何优化MySQL查询大数据返回?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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