MySQL 超大数据/表管理技巧

这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL 超大数据/表管理技巧，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

对此感兴趣的朋友，看看idc笔记做的技术笔记！

如果你对长篇大论没有兴趣，也可以直接看看结果，或许你对结果感兴趣。在实际应用中经过存储、优化可以做到在超过9千万数据中的查询响应速度控制在1到20毫秒。看上去是个不错的成绩，不过优化这条路没有终点，当我们的系统有超过几百人、上千人同时使用时，仍然会显的力不从心。

目录：

分区存储 优化查询 改进分区 模糊搜索 持续改进的方案

正文：

分区存储 对于超大的数据来说，分区存储是一个不错的选择，或者说这是一个必选项。对于本例来说，数据记录来源不同，首先可以根据来源来划分这些数据。但是仅仅这样还不够，因为每个来源的分区的数据都可能超过千万。这对数据的存储和查询还是太大了。MySQL5.x以后已经比较好的支持了数据分区以及子分区。因此数据就采用分区+子分区来存储。

下面是基本的数据结构定义：

代码如下:

 CREATE TABLE `tmp_sampledata` (
 `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `username` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `passwd` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `email` varchar(64) DEFAULT NULL,
 `nickname` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `siteid` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `src` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '0′,
 PRIMARY KEY (`id`,`src`)
 ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=95660181 DEFAULT CHARSET=gbk
 /*!50500 PARTITION BY LIST COLUMNS(src)
 SUBPARTITION BY HASH (id)
 SUBPARTITIONS 5
 (PARTITION pose VALUES IN (1) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p2736 VALUES IN (2) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p736736 VALUES IN (3) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p3838648 VALUES IN (4) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p842692 VALUES IN (5) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p7575 VALUES IN (6) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p386386 VALUES IN (7) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p62678 VALUES IN (8) ENGINE = MyISAM) */

对于拥有分区及子分区的数据表，分区条件（包括子分区条件）中使用的数据列，都应该定义在primary key 或者 unique key中。详细的分区定义格式，可以参考MySQL的文档。上面的结构是第一稿的存储方式（后文还将进行修改）。采用load data infile的方式加载，用时30分钟加载8千万记录。感觉还是挺快的（bulk_insert_buffer_size=8m）。 基本查询优化 数据装载完毕后，我们测试了一个查询：

代码如下:

 mysql> explain select * from tmp_sampledata where id=9562468\G
 *************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: tmp_sampledata
 type: ref
 possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 8
 Extra:
 1 row in set (0.00 sec)

这是毋庸置疑的，通过id进行查询是使用了主键，查询速度会很快。但是这样的做法几乎没有意义。因为对于终端用户来说，不可能知晓任何的资料的id的。假如需要按照username来进行查询的话：

代码如下:

 mysql> explain select * from tmp_sampledata where username = ‘yourusername'\G
 *************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: tmp_sampledata
 type: ALL
 possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 74352359
 Extra: Using where
 1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from tmp_sampledata where src between 1 and 7 and username = ‘yourusername'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tmp_sampledata type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 74352359 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)

那这个查询就没法用了。根本就没人能等待一个上亿表的全表搜索！这是我们就考虑是否给username创建一个索引，这样肯定会提高查询速度：

create index idx_username on tmp_sampledata(username);

这个创建索引的时间很久，似乎超过了数据装载时间，不过好歹建好了。

代码如下:

 mysql> explain select * from tmp_sampledata2 where username = ‘yourusername'\G
 *************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: tmp_sampledata2
 type: ref
 possible_keys: idx_username
 key: idx_username
 key_len: 66
 ref: const
 rows: 80
 Extra: Using where
 1 row in set (0.00 sec)

和预期的一样，这个查询使用了索引，查询速度在可接受范围内。 但是这带来了另外一个问题：创建索引需要而外的空间！！当我们对username和email都创建索引时，空间的使用大幅度的提升！这同样不是我们期望看到的（无奈的选择？）。

除了使用索引，并保证其在查询中能使用到此索引外，分区的关键字段是一个很重要的优化因素，比如下面的这个例子：

代码如下:

 mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef'\G
 *************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: tsampledata
 type: ref
 possible_keys: idx_sampledata_username
 key: idx_sampledata_username
 key_len: 66
 ref: const
 rows: 80
 Extra: Using where
 1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef' and src in (2,3,4,5)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tsampledata type: ref possible_keys: idx_sampledata_username key: idx_sampledata_username key_len: 66 ref: const rows: 40 Extra: Using where 1 row in set (0.01 sec)

mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef' and src in (2)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tsampledata type: ref possible_keys: idx_sampledata_username key: idx_sampledata_username key_len: 66 ref: const rows: 10 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef' and src in (2,3)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tsampledata type: ref possible_keys: idx_sampledata_username key: idx_sampledata_username key_len: 66 ref: const rows: 20 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)

同一个查询语句在根据是否针对分区限定做查询时，查询成本相差很大：

where username='abcdef' rows: 80 where username='abcdef' and src in (2,3,4,5) rows: 40 where username='abcdef' and src in (2) rows: 10 where username='abcdef' and src in (2,3) rows: 20

从分析中看出，当根据src（分区表的分区字段）进行查询限定时，被影响的数目（rows）在发生着变化。rows:80代表着需要对8个分区进行搜索。 改进数据存储：另一种分区格式 既然在统计应用中，最多用的是通过username, email进行数据查询，那么在表存储时，应该考虑使用username,email进行分区，而不是通过id。因此重新创建分区表，导入数据：

代码如下:

 CREATE TABLE `tmp_sampledata` (
 `id` bigint(20) unsigned NOT NULL,
 `username` varchar(32) NOT NULL DEFAULT ”,
 `passwd` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `email` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ”,
 `nickname` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `siteid` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `src` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '0′,
 primary KEY (`src`,`username`,`email`, `id`)
 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk
 PARTITION BY LIST COLUMNS(src)
 SUBPARTITION BY KEY (username,email)
 SUBPARTITIONS 10
 (PARTITION pose VALUES IN (1) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p2736 VALUES IN (2) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p736736 VALUES IN (3) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p3838648 VALUES IN (4) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p842692 VALUES IN (5) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p7575 VALUES IN (6) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p386386 VALUES IN (7) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p62678 VALUES IN (8) ENGINE = MyISAM)?;

这个定义没什么问题，按照预期，它将根据primary key来进行数据表分区。但是这有一个非常非常严重的性能问题：数据在load data infile的时候，同时对数据进行索引创建。这大大延长了数据装载时间，同样是不可忍受的情况。上面这个例子，如果建表时启用了 primary key 或者 unique key, 在我的测试系统上，load data infile执行了超过12小时。而下面这个：

代码如下:

 CREATE TABLE `tmp_sampledata` (
 `id` bigint(20) unsigned NOT NULL,
 `username` varchar(32) NOT NULL DEFAULT ”,
 `passwd` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `email` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ”,
 `nickname` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `siteid` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `src` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '0′
 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk
 PARTITION BY LIST COLUMNS(src)
 SUBPARTITION BY KEY (username,email)
 SUBPARTITIONS 10
 (PARTITION pose VALUES IN (1) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p2736 VALUES IN (2) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p736736 VALUES IN (3) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p3838648 VALUES IN (4) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p842692 VALUES IN (5) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p7575 VALUES IN (6) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p386386 VALUES IN (7) ENGINE = MyISAM,
 PARTITION p62678 VALUES IN (8) ENGINE = MyISAM)?;

So，所有的问题，又回到了2.上 测试查询中的模糊搜索 对于创建好索引的大数据表，一般般的针对性的查询，应该可以满足需要。但是有些查询可能不能通过索引来发挥效率，比如查询以 163.com 结尾的邮箱:

select … from … where email like ‘%163.com'

即便数据针对 email 建立有索引，上面的查询是用不到那个索引的。如果我们使用的是 oracle，那么还可以建立一个反向索引，但是mysql不支持反向索引。所以如果发生类似的查询，只有两种方案可以： 通过数据冗余，把需要的字段反转一遍另外保存，并创建一个索引 这样上面的那个查询可以通过 where email like ‘moc.361%' 来完成，但是这个成本（存储、更新）太高昂了 通过全文检索fulltext来实现。不过mysql同样在分区表上不支持fulltext(或许等待以后的版本吧。) 自己做分词fulltext 没有最终方案

创建一个不含任何索引、键的分区表； 导入数据； 创建索引；

因为创建索引要花很久时间，此处做了个小小调整，提高myisam索引的排序空间为1G（默认是8m）：

mysql> set myisam_sort_buffer_size=1048576000; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> create index idx_username_src on tmp_sampledata (username,src); Query OK, 74352359 rows affected (7 min 13.11 sec) Records: 74352359 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> create index idx_email_src on tmp_sampledata (email,src); Query OK, 74352359 rows affected (10 min 48.30 sec) Records: 74352359 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> create index idx_src_username_email on tmp_sampledata(src,username,email); Query OK, 74352359 rows affected (16 min 5.35 sec) Records: 74352359 Duplicates: 0 Warnings: 0

实际应用中，此表可能不需要这么多索引的，都建立一遍，只是为了展示一下创建的速度而已。 实际应用中的效果 存储的问题暂时解决到这里了，接下来经过了一系列的服务器参数调整以及查询的优化，我只能做到在这个超过9千万数据中的查询响应速度控制在1到20毫秒。听上去是个不错的成绩。但是当我们的系统有超过几百个人同时使用时，仍然显的力不从心。或许日后还有机会能更优化这个存储与查询。让我慢慢期待吧。

注：关于MySQL 超大数据/表管理技巧的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意