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MySQL”海量数据”查询性能分析



最近做了一次MySQL所谓的”海量数据”查询性能分析.


表结构



    
        

            dt
            dt2
            dt3
            it
            it2
            it3
             
        

        

            id
            id
            id
            id
            id
            id
            int PK
        

        

             
             
            ext1
             
             
            ext1
            varchar(256)
        

        

            time
            time
            time
            time
            time
            time
            int/datetime KEY
        

        

             
            ext2
            ext2
             
            ext2
            ext2
            varchar(128)
        

    



说明, MyISAM引擎, dt表示时间字段使用datetime类型, it表示时间字段使用int类型.


初始数据


首先生成100K个UNIX时间戳(int), 然后随机选取10M次, 每一次往6个表里插入一条记录(当time字段是datetime类型时, 做类型转换). 所以每一个表都有10M条记录. ext1和ext2字段会用随机的字符串填充.


 


SQL查询


使用的查询SQL语句如:


select SQL_NO_CACHE count(*) from it where time>10000;
select SQL_NO_CACHE count(*) from dt where time>from_unixtime(10000);
select SQL_NO_CACHE * from it where time>10000 order by time limit 1;
select SQL_NO_CACHE * from it use key(PRIMARY) where time>10000 order by id limit 1;



SQL_NO_CACHE用于消除查询结果缓存的影响. use key用于指定查询时使用的索引. 统计每一条SQL的执行时间(单位s)和满足WHERE条件的记录总数(total), it-tm表示在dt表上执行SQL的耗时, 并explain得到key和extra, 结果如下.



    
        

            where
            total
            select
            orderby
            key
            it-tm
            dt-tm
            it2-tm
            dt2-tm
            it3-tm
            dt3-tm
            extra
        

        

            time>10000
            8999050
            count(*)
             
            time
            3.52
            4.28
            3.74
            4.49
            3.53
            4.47
            where; index
        

        

             
             
            count(time)
             
            time
            3.44
            4.00
            3.69
            4.36
            3.56
            4.26
            where; index
        

        

             
             
            count(id)
             
            NULL
            1.44
            1.92
            4.30
            4.60
            4.79
            4.98
            where
        

        

             
             
            *
            time
            time
            0.00
            0.00
            0.00
            0.00
            0.00
            0.00
            where
        

        

             
             
            *
            id
            time
            14.81
            15.38
            19.37
            20.30
            20.94
            21.42
            where; filesort
        

        

             
             
            *
            id
            PK
            0.00
            0.03
            0.00
            0.02
            0.00
            0.04
            where
        

        

             
             
             
             
             
             
             
             
             
             
             
             
        

        

            time>50000
            4987990
            count(*)
             
             
            1.90
            2.36
            2.02
            2.41
            1.99
            2.42
             
        

        

             
             
            count(time)
             
             
            1.90
            2.23
            2.01
            2.32
            1.96
            2.29
             
        

        

             
             
            count(id)
             
             
            1.48
            1.91
            4.25
            4.61
            4.80
            5.12
             
        

        

             
             
            *
            time
             
            0.00
            0.0
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