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1、插入測試

在此次測試中數(shù)據(jù)庫表有三個字段，id(自增主鍵)、username、password。

1.1 插入耗時實測

實測：

• 插入30多萬條數(shù)據(jù)，采用一次事務(wù)提交一條sql語句，耗時2小時以上，具體沒統(tǒng)計，因為計劃是這樣插入2000萬條數(shù)據(jù)的，但由于太慢提前終止了，所以插入30多萬條數(shù)據(jù)。
• 插入2000萬條數(shù)據(jù)，采用一次事務(wù)提交10萬條sql語句，耗時50多分鐘，將近1小時(若是老鐵們做這樣的實驗，可以加上一個時間對象，這樣可以看的更加清晰)。

1.2 TestDemo

1.3 測試代碼：

1.3.1 MybatisTest

import mapper.TestMapper;import org.apache.ibatis.io.Resources;import org.apache.ibatis.session.SqlSession;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;import po.TestBean;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;public class MybatisTest { public static void main(String[] args) throws IOException { //1.讀取配置文件 InputStream in = Resources.getResourceAsStream("mybatis.xml"); //2.創(chuàng)建SqlSessionFactory工廠 SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder(); SqlSessionFactory factory = builder.build(in); //3.使用工廠生產(chǎn)SqlSession對象 SqlSession session = factory.openSession(); //4.使用SqlSession創(chuàng)建Dao接口的代理對象 TestMapper testMapper = session.getMapper(TestMapper.class); //5.使用代理對象執(zhí)行方法 TestBean testBean =new TestBean(); for (int i = 10; i<20000000 ;i++){ testBean.setName("lbw"+i); testBean.setPassword("nb"+i); testMapper.saveTest(testBean);// //1次操作 提交1次事務(wù)// session.commit(); // 100000次操作提交1次事務(wù) if (i%100000 == 0){ session.commit(); } } //6.釋放資源 session.close(); in.close(); }}

1.3.2 TestBean

package po;import java.io.Serializable;public class TestBean implements Serializable { String id; String name; String password; public String getId() { return id; } public void setId(String id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getPassword() { return password; } public void setPassword(String password) { this.password = password; } @Override public String toString() { return "po.TestBean{" + "id='" + id + ''' + ", name='" + name + ''' + ", password='" + password + ''' + '}'; }}

1.3.3 TestMapper

package mapper;import org.apache.ibatis.annotations.Insert;import org.apache.ibatis.annotations.Select;import po.TestBean;public interface TestMapper { @Insert("insert into test200411(name,password) values(#{name},#{password})") void saveTest(TestBean t); @Select("select id,name,password from test200411 where id = #{s}") TestBean selectById(String s);}

1.3.4 mybatis.xml(mybatis配置文件)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

1.4 過程體驗

程序運行后在幾個小時時間里，電腦處于烤機(烤雞誘惑，烤雞pg是塊寶)狀態(tài)！！！很遺憾的是，當(dāng)時沒有截圖程序運行了的時間，不過1.1結(jié)論是數(shù)據(jù)是保真的，實在不想再搞幾千萬條數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫了。

1.5 數(shù)據(jù)量

1.5.1 計數(shù)用時

使用 select count(0) from test200411 進行計數(shù)，統(tǒng)計查詢用時：13.7s，得到統(tǒng)計數(shù)： 20379620，之所以是20379620，是因為我測試中先插入30多萬，之后再插入2000萬。數(shù)據(jù)是不會騙人的哦，沒毛病吧，鐵子們。

1.5.2 占用硬盤空間

• 硬盤空間占用為：1.47GB(1585455597 B)。
• 分析一下，我的表字段只有3個，且每個字段里面實質(zhì)存儲的數(shù)據(jù)長度都不長。151585455597 B / 20379620 = 77 B
  這樣算下每一行數(shù)據(jù)平均占用77B，這個數(shù)據(jù)一看就知道，存儲過程中應(yīng)該是有數(shù)據(jù)壓縮的，這一結(jié)論不太嚴(yán)謹(jǐn)，有大佬知道m(xù)ysql底層存儲的話，望指導(dǎo)一下。

2、索引查詢測試

2.1 索引檢測

使用 show index from test200411可以查到當(dāng)前表擁有的索引，當(dāng)前只有我自己自增id的默認(rèn)索引，和我自己建立的id字段索引。

2.2 對有無索引的字段where查詢比較

2.2.1 無索引字段

使用 SELECT * from test200411 where password = "nb1234"查詢到兩條數(shù)據(jù)，耗時：57.9s，明顯這個查詢時間是不可取的

• 小結(jié)論：所以在大表查詢我們?yōu)槭裁葱枰捌渥⒅匦阅芰?#xff0c;平常若是做個小的測試系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量撐死幾千，查詢時，根本就感覺不出時間上的差異。這也是為什么我們需要那么多數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的策略，索引、分庫分表、主從復(fù)制、讀寫分離、緩存設(shè)計等等。
• 為什么會這么慢呢，因為該字段沒有索引的話，它就需要一行一行的去做比對，這樣做，不僅比對長，磁盤io也多。

2.2.1 有索引字段

使用：SELECT * from test200411 where id = 2566345查詢到唯一數(shù)據(jù)，耗時：0.133s

• 這個根據(jù)索引查詢數(shù)據(jù)的時間和無索引字段查詢時間比較，由實質(zhì)數(shù)據(jù)得到它們之間性能差了500多倍。
• 為什么索引這么快？因為索引底層是b+樹，所以索引是按照一定的大小順序來排序的，根據(jù)索引查詢，能減少磁盤io，也能減少比對次數(shù)。

2.3 建立索引

2.3.1 索引創(chuàng)建

使用：CREATE INDEX paw_index ON test200411(password)耗時：156.0s

2.3.2 索引查詢

再次查看已經(jīng)索引，可以看到一個paw_index 的新索引，這就是我們剛剛創(chuàng)建的索引。

2.3.3 查詢新建立索引字段

使用 SELECT * from test200411 where password = "nb12345"耗時：0.110s可以將此條sql和 2.2.1 比較 ，除了匹配的字符串不一樣(之所以用了不同的字符串，是因為實驗是連著做的，同一條字符串查詢，會有緩存，影響結(jié)果)，其他都是一樣的?？梢钥吹剿鼈冎绑@人的查詢速度差異，速度相差大概是500倍。

3、總結(jié)

3.1 事務(wù)對數(shù)據(jù)庫性能影響

在一個事務(wù)內(nèi)只提交一條sql和在一個事務(wù)內(nèi)提交多個sql，對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的批量處理影響是很大的。一個事務(wù)內(nèi)提交多個sql可以提高批量數(shù)據(jù)的處理速度。

3.2 數(shù)據(jù)庫索引對數(shù)據(jù)庫查詢性能分析

通過上面的實例，我們可以看到，有無索引對數(shù)據(jù)庫查詢速度的影響是很大的，實驗中它們速度差異可以到500倍，當(dāng)然這是取決的實驗過程中的數(shù)據(jù)量，而我們的實驗數(shù)據(jù)量有2000多萬行，也正是這樣才能放大對 有無索引對數(shù)據(jù)庫查詢的影響 效果。

總之，通過這個實例不會有人還沒搞懂索引這個東西的重要性和其作用吧！不會吧？不會吧？當(dāng)然我這沒將索引的三板斧，“是什么，為什么需要，怎么做”，全列出來，我覺得寫也的還行，帶有實例出發(fā)，通俗易懂吧！！

這個實驗從上到下都是可以復(fù)現(xiàn)的，代碼和過程都有，有興趣的小伙伴可以嘗試復(fù)現(xiàn)一下，讓自己對索引的理解加深。

作者： 小小卡爾

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_44185736/article/details/105454820

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的redis value多大会影响性能_事务对MySQL性能有什么影响？有无索引查找对其影响有多大？...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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