La clé pour gérer les goulots d'étranglement de performances de grandes tables SQL est d'optimiser la structure et les méthodes d'accès. 1. Utilisez l'indice raisonnablement et établissez un index combiné pour les champs de requête à haute fréquence pour éviter les index redondants dans des scénarios tels que les champs numériques à faible base et écrire plus et lire moins. 2. Réduisez la quantité de données à table unique par le partitionnement et l'archivage, divisez les données par le temps et archiver les données froides et améliorez l'efficacité de la requête. 3. Optimiser les instructions de requête pour éviter de sélectionner *, un balayage à grande échelle et une pagination déraisonnable, spécifiez les champs nécessaires et utilisez la limite pour contr?ler le numéro de retour. 4. Réduisez la charge de la base de données avec la mise en cache (comme Redis), le traitement asynchrone et les files d'attente de messages pour améliorer la vitesse de réponse du système.

Les performances deviennent souvent un goulot d'étranglement lorsqu'ils traitent de grandes tables SQL. Des problèmes tels que la requête lente, le verrouillage fréquent de table et la difficulté à maintenir émergeront progressivement. La clé est d'optimiser les méthodes de structure et d'accès, plut?t que d'ajouter du matériel.

1. Utilisez l'index raisonnablement: pas le plus, mieux c'est

L'indexation est un outil clé pour améliorer la vitesse de la requête, mais si vous l'utilisez mal, cela affectera les performances d'écriture. Pour les champs qui sont souvent utilisés pour les conditions de requête (tels que l'ID utilisateur, l'horodatage), il est nécessaire d'établir des index appropriés pour accélérer la recherche.

Mais soyez conscient:

• évitez l'indexation sur les champs numériques à faible base, tels que les champs avec des valeurs limitées telles que le sexe et le statut.
• Au lieu de créer des index distincts pour chaque requête, envisagez de combiner des index dans l'ordre des chemins de requête les plus couramment utilisés.
• Soyez prudent lorsque vous écrivez plus et lisez moins de tables, car chaque insertion ou mise à jour doit être maintenue.

Une pratique courante consiste d'abord à analyser le journal de requête lente, à trouver le SQL qui a été exécuté depuis longtemps, puis à évaluer si l'index doit être ajouté ou ajusté pour ces instructions.

2. Partionnement et archive: Réduisez la quantité de données dans un seul tableau

Lorsque les données d'une table atteignent des dizaines de millions, voire des centaines de millions, même s'il y a un indice, certaines opérations sont encore très lentes. Pour le moment, vous pouvez envisager des stratégies de partitionnement ou d'archives.

Les pratiques courantes comprennent:

• Partition par le temps, telles que le déplacement des données historiques d'il y a un an à une table distincte, ou en utilisant la fonction de partitionnement de la base de données.
• Archiver régulièrement les anciennes données vers un autre système de stockage, telles que les entrep?ts de données ou le stockage de stockage à froid.
• Utilisez l'interface d'accès à vue de vue ou de couche intermédiaire afin que l'application n'ait pas à se soucier de la table physique dans laquelle se trouve les données.

L'avantage de cela est qu'il réduit non seulement la quantité de données dans le tableau principal, améliore l'efficacité de la requête, mais évite également la consommation de ressources causée par la numérisation complète du tableau.

3. Optimisation des requêtes: éviter "sélectionner *" et la numérisation à grande échelle

De nombreux problèmes de performance résident en fait dans la déclaration de requête elle-même. Par exemple:

• L'utilisation SELECT * peut provoquer le chargement d'un grand nombre de champs inutiles, en particulier lorsqu'il existe de nombreux champs de table.
• La requête ne limite pas le nombre de résultats et renvoie des dizaines de milliers d'enregistrements en même temps, ce qui non seulement ralentit la base de données, mais augmente également la charge de transmission du réseau.
• Il n'y a pas d'utilisation raisonnable du mécanisme de pagination, et cela est particulièrement facile à ignorer lors de l'interface de gestion des antécédents.

L'approche recommandée est:

• Spécifiez explicitement les champs requis, plut?t que d'utiliser un astérisque.
• Utilisez LIMIT et les décalages pour paginer les requêtes pour de grands volumes de données.
• Si vous comptez simplement le numéro, essayez d'utiliser COUNT(*) ou le nombre de caches, au lieu de prendre toutes les données, puis de compter le nombre total.

4. Utiliser la mise en cache et le traitement asynchrone de manière appropriée

En plus d'optimiser le niveau de la base de données, des moyens externes peuvent également être utilisés pour atténuer le stress.

Par exemple:

• Utilisez Redis pour mettre en cache les résultats des requêtes à haute fréquence pour réduire le nombre d'accès direct à la base de données.
• Pour les calculs complexes ou les requêtes agrégées, les résultats peuvent être exécutés de manière asynchrone et mis en cache, et rafra?chis régulièrement.
• Utilisez des opérations de découplage et d'écriture de file d'attente de messages pour mettre des taches de traitement des données non réels dans l'arrière-plan pour les traiter lentement.

Cela réduit non seulement la charge de la base de données, mais améliore également la vitesse globale de réponse du système.

Fondamentalement, c'est tout. La gestion des grandes tables SQL n'est pas compliquée, mais les détails sont facilement négligés, en particulier au début de la conception où la croissance future des données n'est pas prise en compte. Planifiez t?t, et la maintenance ultérieure sera beaucoup plus facile.

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