MySQL如何实现分表优化

这篇文章将为大家详细讲解有关MySQL如何实现分表优化，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

这里的分表逻辑是根据t_group表的user_name组的个数来分的。

　　因为这种情况单独user_name字段上的索引就属于烂索引。起不了啥名明显的效果。

　　1、试验PROCEDURE.

DELIMITER $$

Drop PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`$$

Create　PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`()

BEGIN

declare done int default 0;

　declare v_user_name varchar(20) default ;

　declare v_table_name varchar(64) default ;

-- Get all users name.

　declare cur1 cursor for select user_name from t_group group by user_name;

-- Deal with error or warnings.

　declare continue handler for 1329 set done = 1;

　-- Open cursor.

　open cur1;

　while done <> 1

do

　　fetch cur1 into v_user_name;

　　if not done then

　　　-- Get table name.

set v_table_name = concat(t_group_,v_user_name);

　　　-- Create new extra table.

　　　set @stmt = concat(create table ,v_table_name, like t_group);

prepare s1 from @stmt;

　　　execute s1;

　　　drop prepare s1;

　　　-- Load data into it.

set @stmt = concat(insert into ,v_table_name, select * from t_group where user_name = ,v_user_name,);

　　　prepare s1 from @stmt;

execute s1;

　　　drop prepare s1;

　　end if;

　end while;

　-- Close cursor.

　close cur1;

　-- Free variable from memory.

set @stmt = NULL;

END$$

DELIMITER ;

　　2、试验表。

　　我们用一个有一千万条记录的表来做测试。

> select count(*) from t_group;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 10388608 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

　　表结构。

mysql> desc t_group;

+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+

| Field　　　| Type　　　　　　| Null | Key | Default　　　　　| Extra　　　　　|

+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+

| id　　　　　| int(10) unsigned | NO　| PRI | NULL　　　　　　　| auto_increment |

| money　　　| decimal(10,2)　　| NO　|　　|　　　　　　　　　|　　　　　　　　|

| user_name　| varchar(20)　　　| NO　| MUL |　　　　　　　　　|　　　　　　　　|

| create_time | timestamp　　　　| NO　|　　| CURRENT_TIMESTAMP |　　　　　　　　|

+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+

4 rows in set (0.00 sec)

　　索引情况。

mysql> show index from t_group;

+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+

|Table　| Non_unique | Key_name　　　　| Seq_in_index | Column_name |Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type |Comment |

+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+

|t_group |　　　　　0 | PRIMARY　　　　　|　　　　　　1 | id　　　　　|A　　　　|　　10388608 |　　NULL | NULL　|　　　| BTREE　　|　　　　|

| t_group |　　　　　1 | idx_user_name　　|　　　　　1 | user_name　| A　　　　|　　　　　8 |　　NULL | NULL　|　　　|BTREE　　　|　　　　|

| t_group |　　　　　1 | idx_combination1|　　　　　　1 | user_name　| A　　　　|　　　　　8 |　　NULL |NULL　|　　　| BTREE　　　|　　　　|

| t_group |　　　　　1 |idx_combination1 |　　　　　　2 | money　　　| A　　　　|　　　　3776|　　NULL | NULL　|　　　| BTREE　　　|　　　　|

+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+

4 rows in set (0.00 sec)

　　PS:

idx_combination1 这个索引是必须的，因为要对user_name来GROUP BY。此时属于松散索引扫描！当然完了后你可以干掉她。

　　idx_user_name 这个索引是为了加快单独执行constant这种类型的查询。

　　我们要根据用户名来分表

mysql> select user_name from t_group where 1 group by user_name;

+-----------+

| user_name |

+-----------+

| david　　|

| leo　　　|

| livia　　|

| lucy　　　|

| sarah　　|

| simon　　|

| sony　　　|

| sunny　　|

+-----------+

8 rows in set (0.00 sec)

　　所以结果表应该是这样的。

mysql> show tables like t_group_%;

+------------------------------+

| Tables_in_t_girl (t_group_%) |

+------------------------------+

| t_group_david　　　　　　　　|

| t_group_leo　　　　　　　　　|

| t_group_livia　　　　　　　　|

| t_group_lucy　　　　　　　　|

| t_group_sarah　　　　　　　　|

| t_group_simon　　　　　　　　|

| t_group_sony　　　　　　　　|

| t_group_sunny　　　　　　　　|

+------------------------------+

8 rows in set (0.00 sec)

　　3、对比结果。

mysql> select count(*) from t_group where user_name = david;

+----------+

| count(*) |

+----------+

|　1298576 |

+----------+

1 row in set (1.71 sec)

　　执行了将近2秒。

mysql> select count(*) from t_group_david;

+----------+

| count(*) |

+----------+

|　1298576 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

　　几乎是瞬间的。

mysql> select count(*) from t_group where user_name <> david;

+----------+

| count(*) |

+----------+

|　9090032 |

+----------+

1 row in set (9.26 sec)

执行了将近10秒，可以想象，这个是实际的项目中是不能忍受的。

mysql> select (select count(*) from t_group) - (select count(*) from t_group_david) as total;

+---------+

| total　|

+---------+

| 9090032 |

+---------+

1 row in set (0.00 sec)

几乎是瞬间的。

　　我们来看看聚集函数。

　　对于原表的操作。

mysql> select min(money),max(money) from t_group where user_name = david;

+------------+------------+

| min(money) | max(money) |

+------------+------------+

|　　　-6.41 |　　500.59 |

+------------+------------+

1 row in set (0.00 sec)

最小，最大值都是FULL INDEX SCAN。所以是瞬间的。

mysql> select sum(money),avg(money) from t_group where user_name = david;

+--------------+------------+

| sum(money)　| avg(money) |

+--------------+------------+

| 319992383.84 | 246.417910 |

+--------------+------------+

1 row in set (2.15 sec)

其他聚集函数的结果就不是FULL INDEX SCAN了。耗时2.15秒。

　　对于小表的操作。

mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;

+------------+------------+

| min(money) | max(money) |

+------------+------------+

|　　　-6.41 |　　500.59 |

+------------+------------+

1 row in set (1.50 sec)

最大最小值完全是FULL TABLE SCAN,耗时1.50秒，不划算。以此看来。

mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;

+--------------+------------+

| sum(money)　| avg(money) |

+--------------+------------+

| 319992383.84 | 246.417910 |

+--------------+------------+

1 row in set (1.68 sec)

　　取得这两个结果也是花了快2秒，快了一点。

　　我们来看看这个小表的结构。

mysql> desc t_group_david;

+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+

| Field　　　| Type　　　　　　| Null | Key | Default　　　　　| Extra　　　　　|

+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+

| id　　　　　| int(10) unsigned | NO　| PRI | NULL　　　　　　　| auto_increment |

| money　　　| decimal(10,2)　　| NO　|　　|　　　　　　　　　|　　　　　　　　|

| user_name　| varchar(20)　　　| NO　| MUL |　　　　　　　　　|　　　　　　　　|

| create_time | timestamp　　　　| NO　|　　| CURRENT_TIMESTAMP |　　　　　　　　|

+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+

4 rows in set (0.00 sec)

明显的user_name属性是多余的。那么就干掉它。

mysql> alter table t_group_david drop user_name;

Query OK, 1298576 rows affected (7.58 sec)

Records: 1298576　Duplicates: 0　Warnings: 0

　　现在来重新对小表运行查询

mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;

+------------+------------+

| min(money) | max(money) |

+------------+------------+

|　　　-6.41 |　　500.59 |

+------------+------------+

1 row in set (0.00 sec)

　　此时是瞬间的。

mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;

+--------------+------------+

| sum(money)　| avg(money) |

+--------------+------------+

| 319992383.84 | 246.417910 |

+--------------+------------+

1 row in set (0.94 sec)

　　这次算是控制在一秒以内了。

mysql> Aborted

　　总结一下：分出的小表的属性尽量越少越好。

关于“MySQL如何实现分表优化”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。