摘要:今天实践一下数据库在大数据量的情况下如何优化,这里记录一下过程。说明索引对查询效果显著,但是相应的表的体积变大了,未创建索引之前表大概,创建完后表有。下面看看插入的影响有多大。可以看到有索引的插入语句耗时秒,没有的基本忽略。
今天实践一下mysql数据库在大数据量的情况下如何优化,这里记录一下过程。
首先是生成百万级别的数据,直接上sql语句
//建表 CREATE TABLE `person` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL, `username` varchar(100) NOT NULL, `age` tinyint(3) unsigned NOT NULL, `sex` tinyint(1) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; //创建生成数据procedure,num代表生成数据量的大小 CREATE PROCEDURE `generate`(IN num INT) BEGIN DECLARE char_str varchar(100) DEFAULT "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"; DECLARE username VARCHAR(25) DEFAULT ""; DECLARE id int UNSIGNED; DECLARE len int; set id=1; DELETE from person; WHILE id <= num DO set len = FLOOR(1 + RAND()*25); set username = ""; WHILE len > 0 DO SET username = CONCAT(username,substring(char_str,FLOOR(1 + RAND()*62),1)); SET len = len - 1; END WHILE; INSERT into person VALUES (id,username, FLOOR(RAND()*100), FLOOR(RAND()*2)); set id = id + 1; END WHILE; END //最后执行generate,生成100万数据 CALL generate(1000000);
接下来就看看查询耗费时间:
//查询第100万条数据 select * from person where username=`select`; //查询第1条数据 select * from person where username=`65YsbqoyqkbNhQb`; //查询第50万条数据 select * from person where username=`cFzIG8`;
大概耗费0.16秒,如果是按照主键查询呢?
//按照主键查询,mysql默认会为主键生成索引 //查询第100万条数据 select * from person where id=1000000; //查询第1条数据 select * from person where id=1; //查询第50万条数据 select * from person where id=500000;
耗费时间基本很少
那么为username创建索引看看效果
create index index_user on person(username(100));
可以看到,查询时间和按主键进行查询差不多。说明索引对查询效果显著,但是相应的表的体积变大了,未创建索引之前表大概41.7M,创建完后表有59.8M。
下面看看插入的影响有多大。
可以看到有索引的插入语句耗时0.02秒,没有的基本忽略。
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