为什么说MySQL单表数据不要超过500万行
人气:0今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行。那么,你觉得这个数值多少才合适呢?
曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降。事实上,这个传闻据说最早起源于百度。具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来。然后又据说百度的工程师流动到业界的其它公司,也带去了这个信息,所以,就在业界流传开这么一个说法。
再后来,阿里巴巴《Java 开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB,才推荐进行分库分表。对此,有阿里的黄金铁律支撑,所以,很多人设计大数据存储时,多会以此为标准,进行分表操作。
那么,你觉得这个数值多少才合适呢?为什么不是 300 万行,或者是 800 万行,而是 500 万行?也许你会说这个可能就是阿里的最佳实战的数值吧?那么,问题又来了,这个数值是如何评估出来的呢?稍等片刻,请你小小思考一会儿。
事实上,这个数值和实际记录的条数无关,而与 MySQL 的配置以及机器的硬件有关。因为,MySQL 为了提高性能,会将表的索引装载到内存中。InnoDB buffer size 足够的情况下,其能完成全加载进内存,查询不会有问题。但是,当单表数据库到达某个量级的上限时,导致内存无法存储其索引,使得之后的 SQL 查询会产生磁盘 IO,从而导致性能下降。当然,这个还有具体的表结构的设计有关,最终导致的问题都是内存限制。这里,增加硬件配置,可能会带来立竿见影的性能提升哈。
那么,我对于分库分表的观点是,需要结合实际需求,不宜过度设计,在项目一开始不采用分库与分表设计,而是随着业务的增长,在无法继续优化的情况下,再考虑分库与分表提高系统的性能。对此,阿里巴巴《Java 开发手册》补充到:如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,请不要在创建表时就分库分表。那么,回到一开始的问题,你觉得这个数值多少才合适呢?我的建议是,根据自身的机器的情况综合评估,如果心里没有标准,那么暂时以 500 万行作为一个统一的标准,相对而言算是一个比较折中的数值。
我们再来看一下关于SQL书写的一些注意点,会给大家带来帮助
sql的编写需要注意优化
- 使用limit对查询结果的记录进行限定
- 避免select *,将需要查找的字段列出来
- 使用连接(join)来代替子查询
- 拆分大的delete或insert语句
- 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
- 不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 = 10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
- sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
- OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内
- 不用函数和触发器,在应用程序实现
- 避免%xxx式查询
- 少用JOIN
- 使用同类型进行比较,比如用'123'和'123'比,123和123比
- 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- 对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
- 列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分页,每页数量也不要太大
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