本實驗主要測試在沒有任何索引的情況下分區對大表查詢效率的影響

實驗環境：

rhel 6.5

mysql5.5.58

表結構

1 mysql> show create table users\G 2 *************************** 1. row *************************** 3 Table: users 4 Create Table: CREATE TABLE `users` ( 5 `id` int(10) unsigned NOT NULL, 6 `name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '', 7 `age` int(10) unsigned DEFAULT NULL, 8 `email` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '', 9 `account` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '', 10 `address` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' 11 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 12 1 row in set (0.00 sec)

表中的數據有10000000記錄

1 mysql> select count(*) from users; 2 +----------+ 3 | count(*) | 4 +----------+ 5 | 10000000 | 6 +----------+ 7 1 row in set (0.09 sec)

首先隨便選取一條記錄查詢，看看mysql服務器需要的時間

1 mysql> select * from users where id=2478945; 2 +---------+------------------+------+--------------------------+------------------+---------------------------------------------------+ 3 | id | name | age | email | account | address | 4 +---------+------------------+------+--------------------------+------------------+---------------------------------------------------+ 5 | 2478945 | Nina Oberbrunner | 8 | beatty.martina@gmail.com | 6579978004257241 | 99802 Dietrich Mountain 6 New Pinkie, WA 66024-5962 | 7 +---------+------------------+------+--------------------------+------------------+---------------------------------------------------+ 8 1 row in set (18.25 sec)

很顯然該查詢進行了全表掃描

1 mysql> explain select * from users where id=2478945 \G 2 *************************** 1. row *************************** 3 id: 1 4 select_type: SIMPLE 5 table: users 6 type: ALL 7 possible_keys: NULL 8 key: NULL 9 key_len: NULL 10 ref: NULL 11 rows: 10000000 12 Extra: Using where 13 1 row in set (0.04 sec)

現在對大表進行分區

1 mysql> alter table users partition by hash(id) partitions 5; 2 Query OK, 10000000 rows affected (37.24 sec) 3 Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

測試一下在沒有建任何索引的情況下，對大表進行分區是否會影響查詢的速度

1 mysql> select * from users where id=2478945; 2 +---------+------------------+------+--------------------------+------------------+---------------------------------------------------+ 3 | id | name | age | email | account | address | 4 +---------+------------------+------+--------------------------+------------------+---------------------------------------------------+ 5 | 2478945 | Nina Oberbrunner | 8 | beatty.martina@gmail.com | 6579978004257241 | 99802 Dietrich Mountain 6 New Pinkie, WA 66024-5962 | 7 +---------+------------------+------+--------------------------+------------------+---------------------------------------------------+ 8 1 row in set (2.36 sec)

可以看到查詢同一條記錄從開始的18.25s變為2.36秒，說明分區對大表查詢有一定的優化
查詢過程和上面一樣，進行全表掃描，但是分區后數據文件變小，掃描的行數變為2000000，提高了速度

1 mysql> explain select * from users where id=2478945 \G 2 *************************** 1. row *************************** 3 id: 1 4 select_type: SIMPLE 5 table: users 6 type: ALL 7 possible_keys: NULL 8 key: NULL 9 key_len: NULL 10 ref: NULL 11 rows: 2000000 12 Extra: Using where 13 1 row in set (0.06 sec)

分區后，每個分區數據文件是200多兆,沒分區時一個文件1G多

1 [root@localhost test]# pwd 2 /usr/local/mysql/data/test 3 [root@localhost test]# ll -h 4 total 1.1G 5 -rw-r--r-- 1 mysql mysql 65 9月 13 23:20 db.opt 6 -rw-rw---- 1 mysql mysql 8.6K 11月 26 22:39 users.frm 7 -rw-rw---- 1 mysql mysql 40 11月 26 22:39 users.par 8 -rw-rw---- 1 mysql mysql 221M 11月 26 22:40 users#P#p0.MYD 9 -rw-rw---- 1 mysql mysql 1.0K 11月 26 22:40 users#P#p0.MYI 10 -rw-rw---- 1 mysql mysql 221M 11月 26 22:40 users#P#p1.MYD 11 -rw-rw---- 1 mysql mysql 1.0K 11月 26 22:40 users#P#p1.MYI 12 -rw-rw---- 1 mysql mysql 221M 11月 26 22:40 users#P#p2.MYD 13 -rw-rw---- 1 mysql mysql 1.0K 11月 26 22:40 users#P#p2.MYI 14 -rw-rw---- 1 mysql mysql 221M 11月 26 22:40 users#P#p3.MYD 15 -rw-rw---- 1 mysql mysql 1.0K 11月 26 22:40 users#P#p3.MYI 16 -rw-rw---- 1 mysql mysql 221M 11月 26 22:40 users#P#p4.MYD 17 -rw-rw---- 1 mysql mysql 1.0K 11月 26 22:40 users#P#p4.MYI 18 [root@localhost test]#

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轉載于:https://www.cnblogs.com/iaknehc/p/7900960.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Mysql分区对大表查询效率的影响的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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