Kunci untuk mengendalikan kesesakan prestasi jadual SQL yang besar adalah untuk mengoptimumkan struktur dan kaedah akses. 1. Gunakan indeks dengan munasabah dan tentukan indeks gabungan untuk bidang pertanyaan frekuensi tinggi untuk mengelakkan indeks berlebihan dalam senario seperti medan angka rendah asas dan tulis lebih banyak dan baca kurang. 2. Mengurangkan jumlah data meja tunggal melalui pembahagian dan pengarkiban, bahagikan data mengikut masa dan arkib data sejuk, dan meningkatkan kecekapan pertanyaan. 3. Mengoptimumkan pernyataan pertanyaan untuk mengelakkan Pilihan *, pengimbasan berskala besar dan paging yang tidak munasabah, nyatakan medan yang diperlukan dan had penggunaan untuk mengawal nombor pulangan. 4. Mengurangkan beban pangkalan data dengan caching (seperti REDIS), pemprosesan asynchronous dan beratur mesej untuk meningkatkan kelajuan tindak balas sistem.

Prestasi sering menjadi kesesakan ketika berurusan dengan jadual SQL yang besar. Masalah seperti pertanyaan perlahan, penguncian meja yang kerap, dan kesukaran dalam mengekalkan secara beransur -ansur muncul. Kuncinya adalah untuk mengoptimumkan struktur dan kaedah akses, bukan hanya menambah perkakasan.

1. Gunakan indeks dengan munasabah: bukan lebih, semakin baik

Pengindeksan adalah alat utama untuk meningkatkan kelajuan pertanyaan, tetapi jika anda menggunakannya dengan buruk, ia akan menjejaskan prestasi penulisan. Untuk medan yang sering digunakan untuk menanyakan keadaan (seperti ID Pengguna, Timestamp), adalah perlu untuk menubuhkan indeks yang sesuai untuk mempercepatkan carian.

Tetapi sedar:

• Elakkan pengindeksan pada medan angka rendah, seperti medan dengan nilai terhad seperti jantina dan status.
• Daripada membuat indeks berasingan untuk setiap pertanyaan, pertimbangkan untuk menggabungkan indeks dalam urutan laluan pertanyaan yang paling biasa digunakan.
• Berhati -hati apabila menulis lebih banyak dan membaca jadual kurang, kerana setiap penyisipan atau kemas kini mesti dikekalkan.

Amalan biasa adalah untuk menganalisis log pertanyaan perlahan terlebih dahulu, cari SQL yang telah dilaksanakan untuk masa yang lama, dan kemudian menilai sama ada indeks perlu ditambah atau diselaraskan untuk kenyataan ini.

2. Pemisahan dan Arkib: Kurangkan jumlah data dalam satu jadual

Apabila data jadual mencapai puluhan juta atau bahkan beratus -ratus juta, walaupun terdapat indeks, beberapa operasi masih sangat lambat. Pada masa ini, anda boleh mempertimbangkan strategi pembahagian atau arkib.

Amalan biasa termasuk:

• Partition mengikut masa, seperti memindahkan data sejarah dari setahun yang lalu ke jadual yang berasingan, atau menggunakan fungsi pembahagian pangkalan data.
• Kerap mengarkibkan data lama ke sistem penyimpanan lain, seperti gudang data atau penyimpanan penyimpanan sejuk.
• Gunakan antara muka akses paparan atau lapisan pertengahan supaya aplikasi tidak perlu mengambil berat tentang jadual fizikal data yang ada.

Kelebihan ini adalah bahawa ia bukan sahaja mengurangkan jumlah data dalam jadual utama, meningkatkan kecekapan pertanyaan, tetapi juga mengelakkan penggunaan sumber yang disebabkan oleh pengimbasan jadual penuh.

3. Pengoptimuman pertanyaan: Elakkan "Pilih*" dan Pengimbasan Skala Besar

Banyak masalah prestasi sebenarnya terletak pada pernyataan pertanyaan itu sendiri. Contohnya:

• Menggunakan SELECT * secara langsung boleh menyebabkan sebilangan besar medan yang tidak perlu dimuatkan, terutamanya apabila terdapat banyak medan meja.
• Pertanyaan itu tidak mengehadkan bilangan hasil, dan mengembalikan puluhan ribu rekod pada satu masa, yang bukan sahaja melambatkan pangkalan data, tetapi juga meningkatkan beban penghantaran rangkaian.
• Tidak ada penggunaan mekanisme paging yang munasabah, dan ini sangat mudah diabaikan apabila melakukan antara muka pengurusan latar belakang.

Pendekatan yang disyorkan ialah:

• Tentukan bidang yang diperlukan secara eksplisit, dan bukannya menggunakan asterisk.
• Gunakan LIMIT dan offset untuk menafikan pertanyaan untuk jumlah data yang besar.
• Jika anda hanya mengira nombor, cuba gunakan COUNT(*) atau kiraan cache, bukannya mengambil semua data dan kemudian mengira jumlah keseluruhan.

4. Gunakan pemprosesan caching dan tidak segerak dengan tepat

Di samping mengoptimumkan dari tahap pangkalan data, cara luaran juga boleh digunakan untuk mengurangkan tekanan.

Contohnya:

• Gunakan Redis untuk cache hasil pertanyaan frekuensi tinggi untuk mengurangkan bilangan akses langsung ke pangkalan data.
• Untuk pengiraan yang kompleks atau pertanyaan agregat, hasilnya boleh dilaksanakan secara asynchronously dan cache, dan segar secara teratur.
• Gunakan Operasi Decoupling dan Penulisan Operasi Giliran Mesej untuk meletakkan beberapa tugas pemprosesan data bukan masa nyata ke latar belakang untuk memprosesnya perlahan-lahan.

Ini bukan sahaja mengurangkan beban pangkalan data, tetapi juga meningkatkan kelajuan tindak balas sistem keseluruhan.

Pada dasarnya itu sahaja. Pengurusan jadual SQL yang besar tidak rumit, tetapi butirannya mudah diabaikan, terutamanya dalam peringkat reka bentuk awal di mana pertumbuhan data masa depan tidak dipertimbangkan. Rancang awal, dan kemudian penyelenggaraan akan menjadi lebih mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Menguruskan jadual SQL yang besar dengan cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!