大表如何优化？

布满荆棘的人生 2024-02-05 17:22 195阅读 0赞

优化大表通常涉及到一些策略和工具，以下是一些常见的优化方法：

1.  **索引优化**：在数据库中，索引可以大大提高查询速度。根据查询的需求，为经常使用的字段创建索引。但是，过多的索引也会影响插入和删除的速度，所以需要适当使用。
2.  **分区**：通过将表分成多个分区，可以减少磁盘的I/O操作次数，从而提高查询速度。这需要在创建表时就设置分区，或者使用工具（如Hive或Greenplum的MPP系统）在运行时动态创建分区。
3.  **查询优化**：理解你的查询是非常重要的。分析查询语句是否可以使用更少的字段或者是否可以通过子查询或连接来优化。同时，避免使用全表扫描，尽可能使用索引或视图。
4.  **缓存**：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，从而提高查询速度。对于经常使用的数据，可以使用内存缓存系统（如Redis或Memcached）来存储和检索数据。
5.  **批量处理**：如果可能的话，将数据分批处理可以提高性能。批量处理可以减少I/O操作次数，从而提高性能。
6.  **调整数据库参数**：根据数据库的类型和配置，调整一些参数可以提高性能。例如，调整连接池的大小、缓冲区大小等。
7.  **使用数据库优化工具**：有很多数据库管理工具可以帮助优化数据库性能，例如SQL Server Management Studio（SSMS）和MySQL Workbench等。这些工具可以帮助分析数据库性能问题并提供优化建议。

最后要注意的是，对于大表的优化，测试是非常重要的。不同的表结构和优化策略对性能的影响可能会有所不同。通过试验和调整，找到最适合你的特定场景的优化策略。

当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：  
**限定数据的范围**  
务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；  
\*\* 读/写分离\*\*  
经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；  
\*\* 垂直分区\*\*  
根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。  
简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。 如下图所示，这样来说大家应该就更容易理解了。  
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垂直拆分的优点： 可以使得列数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。  
垂直拆分的缺点： 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；  
**水平分区**  
保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。  
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。  
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水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是：分表仅仅是解决了单一表数据过大的问  
题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以 水平拆分最好分库 。  
水平拆分能够 支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但 分片事务难以解决 ，跨节点Join性能较差，逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 ，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。  
下面补充一下数据库分片的两种常见方案：  
客户端代理： 分片逻辑在应用端，封装在jar包中，通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的 Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。  
中间件代理： 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。 我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。  
详细内容可以参考： MySQL大表优化方案: https://segmentfault.com/a/1190000006158186