Der Schlüssel zum Umgang mit Leistungs Engp?ssen gro?er SQL -Tabellen ist die Optimierung der Struktur- und Zugriffsmethoden. 1. Verwenden Sie den Index angemessen und stellen Sie einen kombinierten Index für Hochfrequenz-Abfragefelder fest, um redundante Indizes in Szenarien wie numerischen Feldern mit niedrigem Basis zu vermeiden und mehr zu schreiben und weniger zu lesen. 2. Reduzieren Sie die Menge an Einzeltischdaten durch Partitionierung und Archivierung, teilen Sie die Daten nach Zeit- und Archiv-Kaltdaten und verbessern Sie die Effizienz der Abfrage. 3. Optimieren Sie Abfrageanweisungen, um ausgew?hlte *, gro? angelegte Scannen und unangemessene Paging zu vermeiden, die erforderlichen Felder anzugeben und die Grenze zu verwenden, um die Rückgabemummer zu steuern. 4. Reduzieren Sie die Datenbanklast mit Caching (z. B. Redis), asynchroner Verarbeitung und Nachrichtenwarteschlangen, um die Reaktionsgeschwindigkeit des Systems zu verbessern.

Die Leistung wird oft zu einem Engpass, wenn es sich um gro?e SQL -Tische handelt. Probleme wie langsame Abfragen, h?ufige Tischverriegelung und Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung werden allm?hlich entstehen. Der Schlüssel besteht darin, die Struktur- und Zugriffsmethoden zu optimieren, anstatt nur Hardware hinzuzufügen.

1. Verwenden Sie den Index angemessen: nicht desto mehr, desto besser

Die Indexierung ist ein wichtiges Tool zur Verbesserung der Abfragegeschwindigkeit. Wenn Sie sie jedoch schlecht verwenden, wirkt sich dies auf die Schreibleistung aus. Für Felder, die h?ufig für Abfragebedingungen (z. B. Benutzer -ID, Zeitstempel) verwendet werden, müssen geeignete Indizes festgelegt werden, um die Suche zu beschleunigen.

Aber sei bewusst:

• Vermeiden Sie die Indizierung auf numerischen Feldern mit niedrigem Basis, wie z. B. Felder mit begrenzten Werten wie Geschlecht und Status.
• Anstatt separate Indizes für jede Abfrage zu erstellen, sollten Sie in Betracht ziehen, Indizes in der Reihenfolge der am h?ufigsten verwendeten Abfragepfade zu kombinieren.
• Seien Sie vorsichtig, wenn Sie mehr schreiben und weniger Tabellen lesen, da jedes Einfügen oder jede Aktualisierung beibehalten werden muss.

Eine g?ngige Praxis besteht darin, zuerst das langsame Abfrageprotokoll zu analysieren, die seit langem ausgeführte SQL zu finden, und dann zu bewerten, ob der Index für diese Aussagen hinzugefügt oder angepasst werden muss.

2. Partitionierung und Archiv: Reduzieren Sie die Datenmenge in einer einzelnen Tabelle

Wenn die Daten einer Tabelle zig Millionen oder sogar Hunderte von Millionen erreicht haben, auch wenn ein Index vorliegt, sind einige Operationen immer noch sehr langsam. Zu diesem Zeitpunkt k?nnen Sie Partitionierungs- oder Archivstrategien in Betracht ziehen.

Zu den allgemeinen Praktiken geh?ren:

• Partition nach Zeit, wie z. B. historische Daten von vor einem Jahr in eine separate Tabelle oder die Partitionierungsfunktion der Datenbank zu verschieben.
• Archivieren Sie regelm??ig alte Daten in ein anderes Speichersystem, z. B. Data Warehouses oder Cold Storage Storage.
• Verwenden Sie die Einheit der Ansicht oder die Intermediate Layer Unified Access -Schnittstelle, damit sich die Anwendung nicht darum kümmern muss, in welcher physischen Tabelle die Daten enthalten sind.

Der Vorteil davon besteht darin, dass es nicht nur die Datenmenge in der Haupttabelle reduziert, die Abfrageeffizienz verbessert, sondern auch den Ressourcenverbrauch durch die vollst?ndige Tabellenscannung vermeidet.

3.. Optimierung Abfrage: Vermeiden Sie "Select*" und gro? angelegte Scaning

Viele Leistungsprobleme liegen tats?chlich in der Abfrageerkl?rung selbst. Zum Beispiel:

• Wenn SELECT * direkt ausgew?hlt werden, kann eine gro?e Anzahl unn?tiger Felder geladen werden, insbesondere wenn viele Tabellenfelder vorhanden sind.
• Die Abfrage begrenzt nicht die Anzahl der Ergebnisse und gibt gleichzeitig Zehntausende von Datens?tzen zurück, was nicht nur die Datenbank verlangsamt, sondern auch die Belastung der Netzwerkübertragung erh?ht.
• Der Paging -Mechanismus wird nicht vernünftig verwendet, und dies ist besonders einfach zu ignorieren, wenn die Hintergrundverwaltungsschnittstelle durchgeführt wird.

Der empfohlene Ansatz ist:

• Geben Sie die erforderlichen Felder explizit an, anstatt ein Sternchen zu verwenden.
• Verwenden Sie LIMIT und Offsets, um Abfragen für gro?e Datenvolumina zu pagieren.
• Wenn Sie nur die Nummer z?hlen, versuchen Sie, COUNT(*) oder die Cache -Zahlen zu verwenden, anstatt alle Daten zu nehmen und dann die Gesamtzahl zu z?hlen.

4.. Verwenden Sie die Caching und die asynchrone Verarbeitung angemessen

Zus?tzlich zur Optimierung der Datenbankebene k?nnen externe Mittel auch zur Linderung von Stress verwendet werden.

Zum Beispiel:

• Verwenden Sie Redis, um die Ergebnisse von Hochfrequenzabfragen zu speichern, um die Anzahl des direkten Zugriffs auf die Datenbank zu verringern.
• Für komplexe Berechnungen oder aggregierte Abfragen k?nnen die Ergebnisse asynchron und regelm??ig erfrischt werden.
• Verwenden Sie die Entkopplung und Schreiben von Nachrichtenwarteschlangen und Schreiben von Vorg?ngen, um einige Datenverarbeitungsaufgaben nicht realer Zeit in den Hintergrund zu setzen, um sie langsam zu verarbeiten.

Dies reduziert nicht nur die Datenbanklast, sondern verbessert auch die Reaktionsgeschwindigkeit des Gesamtsystems.

Grunds?tzlich ist das. Die Verwaltung gro?er SQL -Tabellen ist nicht kompliziert, aber Details k?nnen leicht übersehen, insbesondere in der anf?nglichen Entwurfsphase, in der zukünftige Datenwachstum nicht berücksichtigt wird. Planen Sie früh und sp?ter wird die Wartung viel einfacher.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGro?e SQL -Tabellen effizient verwalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!