京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
mysql数据库海量数据优化方法总结
下面是一部分比较重要的建议:
1、选择正确的存储引擎
以 MySQL为例,包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB,每个引擎都有利有弊。
MyISAM
适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外,MyISAM
对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。
2、优化字段的数据类型
记住一个原则,越小的列会越快。对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以,把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助,因为这减少了对硬盘的访问。
如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,我们就没有理由使用
INT 来做主键,使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间,使用 DATE
要比 DATETIME 好得多。当然,你也需要留够足够的扩展空间。
3、为搜索字段添加索引
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中,有某个字段你总要会经常用来做搜索,那么最好是为其建立索引,除非你要搜索的字段是大的文本字段,那应该建立全文索引。
4、避免使用Select *从数据库里读出越多的数据,那么查询就会变得越慢。并且,如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话,这还会增加网络传输的负载。即使你要查询数据表的所有字段,也尽量不要用*通配符,善用内置提供的字段排除定义也许能给带来更多的便利。
5、使用 ENUM 而不是 VARCHAR
ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上,其保存的是
TINYINT,但其外表上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。例如,性别、民族、部门和状态之类的这些字段的取值是有限而且固定的,那么,你应该使用
ENUM 而不是 VARCHAR。
6、尽可能的使用 NOT NULL
除非你有一个很特别的原因去使用 NULL
值,你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。 NULL其实需要额外的空间,并且,在你进行比较的时候,你的程序会更复杂。
当然,这里并不是说你就不能使用NULL了,现实情况是很复杂的,依然会有些情况下,你需要使用NULL值。
7、固定长度的表会更快
如果表中的所有字段都是“固定长度”的,整个表会被认为是
“static” 或 “fixed-length”。 例如,表中没有如下类型的字段:
VARCHAR,TEXT,BLOB。只要你包括了其中一个这些字段,那么这个表就不是“固定长度静态表”了,这样,MySQL
引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能,因为MySQL搜寻得会更快一些,因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的,所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的,那么,每一次要找下一条的话,需要程序找到主键。
并且,固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过,唯一的副作用是,固定长度的字段会浪费一些空间,因为定长的字段无论你用不用,他都是要分配那么多的空间。
使用“垂直分割”技术,你可以分割你的表成为两个一个是定长的,一个则是不定长的。
8、垂直分割“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法,这样可以降低表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目的。
例如:在User表中有一个字段是家庭地址,这个字段是可选字段,相比起,而且你在数据库操作的时候除了个人信息外,你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么,为什么不把他放到另外一张表中呢?
这样会让你的表有更好的性能,大家想想是不是,大量的时候,我对于用户表来说,只有用户ID,用户名,口令,用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。
另外,你需要注意的是,这些被分出去的字段所形成的表,你不会经常性地去Join他们,不然的话,这样的性能会比不分割时还要差,而且,会是极数级的下降。
9、EXPLAIN 你的 SELECT 查询;
使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的,你的数据表是如何被搜索和排序的……等等,等等。
通常我们可以对比较复杂的尤其是涉及到多表的SELECT语句,把关键字EXPLAIN加到前面。
插入大量数据的优化:
1。使用多行插入代替单行插入操作。比单条插入快很多;另外,加大bulk_insert_buffer_size的值,例如设置为64M(在MYISAM引擎下)
insert into t values(),(),();
2.使用LOAD DATA INFILE .......INTO TABLE ..比插入同样多行的insert语句快
3.对使用InnoDB存储引擎的表,你可以在一个事务中完成insert操作,这样InoDB将在事务,结束时刷新改变。而不是每一条insert语句后都刷新改变。同样的操作可以应用到update。
4.如果是非空表,使用alter table table_name disable keys,然后load data infile,导入完数据在执行:
alter table table_name enable keys. 如果是空表,就不需要这个操作,因为myisam表在空表中导入数据时,是先导入数据然后建立indexs。
例如下面一段代码,关闭事务commit,等待更新完成后再一次性提交,可以将原来10几个小时的工作变成10几分钟。这里读的是一个700多万行的文件,更新记录约300多万条。
my $db_handle = DBI->connect("DBI:mysql:database=$database;host=$host", $db_user, $db_pass, {'RaiseError' => 1,AutoCommit => 0})|| die "Could not connect to database: $DBI::errstr";
eval {
while( !eof($fd) )
{
$CloudID = <$fd> ;chomp $CloudID;
$crc_code = <$fd> ;chomp $crc_code;
my $sql = "call `room_match`.`crcWriteCode`($CloudID,'$crc_code');" ;
my $affect_rows = $db_handle->do($sql);
}
$db_handle->commit();
};
开始的时候是第一次都执行sql,这样速度极慢!设置 autocommit = 0,再 commit后,速度极大提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23