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Mysql查询(基于某酒店2000w条数据)

發布時間:2023/12/10 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Mysql查询(基于某酒店2000w条数据) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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1、僅僅是學習

前陣子手賤,下載網上流傳的某酒店2000w開房記錄,順手就給下載了。下載cvs格式,導入數據時好多失敗,隨后下載Sql-Server-2008-R2版本的記錄,由于模糊查詢非常慢,就開始改造mysql版本的(注:SQL-Server不熟而且太占內存了,4G的基本跑起來比較費力)。貼上SQL-Server的建表語句:

CREATE TABLE [dbo].[cdsgus]([Name] [nvarchar](2000) NULL,[CardNo] [nvarchar](2000) NULL,[Descriot] [nvarchar](2000) NULL,[CtfTp] [nvarchar](2000) NULL,[CtfId] [nvarchar](2000) NULL,[Gender] [nvarchar](2000) NULL,[Birthday] [nvarchar](2000) NULL,[Address] [nvarchar](2000) NULL,[Zip] [nvarchar](2000) NULL,[Dirty] [nvarchar](2000) NULL,[District1] [nvarchar](2000) NULL,[District2] [nvarchar](2000) NULL,[District3] [nvarchar](2000) NULL,[District4] [nvarchar](2000) NULL,[District5] [nvarchar](2000) NULL,[District6] [nvarchar](2000) NULL,[FirstNm] [nvarchar](2000) NULL,[LastNm] [nvarchar](2000) NULL,[Duty] [nvarchar](2000) NULL,[Mobile] [nvarchar](2000) NULL,[Tel] [nvarchar](2000) NULL,[Fax] [nvarchar](2000) NULL,[EMail] [nvarchar](2000) NULL,[Nation] [nvarchar](2000) NULL,[Taste] [nvarchar](2000) NULL,[Education] [nvarchar](2000) NULL,[Company] [nvarchar](2000) NULL,[CTel] [nvarchar](2000) NULL,[CAddress] [nvarchar](2000) NULL,[CZip] [nvarchar](2000) NULL,[Family] [nvarchar](2000) NULL,[Version] [nvarchar](2000) NULL,[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,CONSTRAINT [PK_cdsgus] PRIMARY KEY CLUSTERED ([id] ASC) WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

從建表語句看,這表建得實在是不太好!不管,先看看數據有多少:

select COUNT(*) FROM [shifenzheng].[dbo].[cdsgus]; # 查詢非常慢的(5分鐘左右)

2、開始MySql之旅?

開始導入數據(開始mysql建表語句也和上面一樣),然后幾經折騰,最終確定表結構如下(內存不夠,放棄ENGINE=MEMORY):
mysql> show create table customer; +--------------------------+ | Table | Create Table +--------------------------+ | customer | CREATE TABLE `customer` (`Name` varchar(80) NOT NULL,`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,`Zip` int(10) DEFAULT NULL,`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,`CZip` int(8) DEFAULT NULL,`Family` int(10) DEFAULT NULL,`Version` datetime DEFAULT NULL,`id` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `index_Name` (`Name`) USING BTREE,KEY `index_CtfId` (`CtfId`) USING BTREE ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 | +--------------------------+mysql> show create table test; +--------------------------+ | Table | Create Table +--------------------------+ | test | CREATE TABLE `test` (`Name` varchar(80) NOT NULL,`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,`Zip` int(10) DEFAULT NULL,`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,`CZip` int(8) DEFAULT NULL,`Family` int(10) DEFAULT NULL,`Version` datetime DEFAULT NULL,`id` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 | +--------------------------+

表customer,test結構式一樣的,數據也是一樣的,只是customer多了兩個索引:

KEY `index_Name` (`Name`) USING BTREE,KEY `index_CtfId` (`CtfId`) USING BTREE

終端編碼統一設置成utf8:

mysql> show variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------+ | Variable_name | Value | +--------------------------+----------------------------+ | character_set_client | utf8 | | character_set_connection | utf8 | | character_set_database | utf8 | | character_set_filesystem | binary | | character_set_results | utf8 | | character_set_server | utf8 | | character_set_system | utf8 | | character_sets_dir | /usr/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------+

先看看表空間的大小:

mysql> select table_name, data_length/(1024 * 1024), index_length/(1024 * 1024) from tables where table_schema='hotel'; +------------+---------------------------+----------------------------+ | table_name | data_length/(1024 * 1024) | index_length/(1024 * 1024) | +------------+---------------------------+----------------------------+ | customer | 2713.3337 | 566.7627 | | test | 2713.3337 | 196.2305 | +------------+---------------------------+----------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec) 多了兩列的索引就多了370M左右。

3、MySql的測試數據:

條數\時間 TABLE `test` TABLE `customer`


count(*) ... where name like '徐%'
369670 (1 min 2.63 sec)
369670 (0.45 sec)
count(*) ... where name like 'xu%' ? ? ? ? ??
1834 (1 min 2.32 sec)
?1834 (0.45 sec)
name ... where name like '徐%' ??
369670 (1 min 2.91 sec)
369670 (0.30 sec)
name ... where name like 'xu%'
1834 (1 min 3.27 sec) ?
1834 (0.15 sec)
name ... where binary?name like 'xu%'
605 (1 min 2.89 sec)
?605 (7.62 sec)


count(*) ... where name like '%徐'
912(1 min 1.89 sec)
912(7.45 sec)
count(*) ... where name like '%xu'? 326(1 min 1.71 sec)
?326(7.25 sec)
name ... where name like '%徐'
912 (1 min 3.19 sec)
?912 (7.42 sec)
name ... where name like '%xu'?
?326 (1 min 3.69 sec) ?
326 (7.48 sec)
name ... where binary?name like '%xu'
117 (1 min 7.49 sec)?
?117 (6.76 sec)


count(*) ... where name like '%徐%'
373621(1 min 2.98 sec)
?373621(8.08 sec)
count(*) ... where name like '%xu%'
?3347(1 min 3.26 sec)
3347(7.98 sec) ?
name ... where name like '%徐%'
373621 (1 min 3.02 sec)
373621 (7.49 sec)
name ... where name like '%xu%'
?3347 (1 min 3.55 sec)
3347 (7.29 sec)
name ... where binary?name like '%xu%'
1059 (1 min 2.93 sec)?
1059 (6.94 sec)



name,ctfid,id ... where name like '徐%' ?
?369670 (1 min 1.48 sec)?
369670 (大于40min)
name,ctfid,id ... where name like 'xu%'?
?1834 (1 min 1.40 sec) ?
?1834 (17.77, 0.02 sec)
name,ctfid,id ... where name binary like 'xu%'
605 (1 min 4.45 sec) ?
605 (1min 12.59 sec)


name,ctfid,id ... where name like '%徐%'?
373621 (1 min 2.59 sec)
?373621 (1 min 2.18 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' ?
3347 (1 min 5.52 sec)
?3347 (1min 1.77 sec)
name,ctfid,id ... where binary?name like '%xu%'?
1059 (1 min 2.83 sec)
?1059 (1min 0.38 sec)



name ... where name = '徐'?
120 (1 min 2.70 sec)
120 (0.16 sec)
name ... where name = 'xu'
?38 (1 min 8.17 sec)?
38 (0.01 sec)


name,ctfid,id ... where name = '徐'
120 (1 min 11.80 sec)?
120 (0.60 sec)
name,ctfid,id ... where name = 'xu'?
38 (1 min 3.43 sec)
38 (0.58 sec)



name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 1000?
1000 (0.05 sec)
1000 (0.06 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 10000?
10000 (0.40 sec)
10000 (0.39 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 1000
1000 (18.91 sec)
1000 (19.28 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 10000
?10000 (1 min 1.74 sec)?
10000 (59.71 sec)



name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 1000, 1000?
1000 (0.31 sec)
1000 (0.31 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 10000, 1000?
1000 (1.48, 0.41 sec)
1000 (1.52, 0.46 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 100000, 1000?
1000 (17.18, 17.01 sec)
1000 (14.01, 13.61 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 1000,1000
1000?(44.71 sec)
1000?(41.81 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 2000,1000
1000?(48.02 sec)
1000?(49.56 sec)
??

注:有索引的時候,模糊查詢單列數據占有很大的優勢,等于查詢也是。對比①②發現,模糊查詢還是開始字符不模糊很有優勢的(基本可以了解索引的分組規則)。第④條,說明索引也是有問題的,大概46分鐘的時間(可能是bug),第④的第二條說明索引查詢過的數據會緩存起來,索引第二次查詢明顯很快。對比binary(區分大小寫),明顯更加耗時。第⑨條,說明越往后的數據,limit查詢起來越費時。

4、待解決的問題

limit關鍵字在數據量很多的性能瓶頸,其實就如這篇文章所說的:http://www.cnblogs.com/fjytzh/archive/2010/04/02/1702886.html,offset偏移比較大時,可以采用嵌套查詢的方式來提高效率,但是目前我需要滿足模糊查詢的需要,這個方案有問題(確實測試了一下,不可行,比直接limit還要慢)。

試試http://grb12508.blog.163.com/blog/static/273784582009102448061/復合索引的方法(綜上:如果對于有where 條件,又想走索引用limit的,必須設計一個索引,將where 放第一位,limit用到的主鍵放第2位,而且只能select 主鍵!),主要想通過name來查詢id,故以name, id建復合索引(測試結果還可以)。

-- 添加復合索引alter table test add index (name, id); -- 查詢的SQL語句(注意:這里如果用 id in (...)會很慢! http://codingstandards.iteye.com/blog/1344833 )select name, ctfid, id from test t inner join (select id as i_id from test where name like '徐%' limit 20000, 2000) as i on t.id=i.i_id;



第一次查詢比較慢,重復查詢一下就很快(應該有緩存)。

5、最終建表語句

CREATE TABLE `customer` (`Name` varchar(80) NOT NULL,`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,`Zip` int(10) DEFAULT NULL,`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,`CZip` int(8) DEFAULT NULL,`Family` int(10) DEFAULT NULL,`Version` datetime DEFAULT NULL,`id` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `index_Name_Id` (`Name`, `id`) USING BTREE,KEY `index_CtfId_Id` (`CtfId`, `id`) USING BTREE ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;



轉載于:https://my.oschina.net/twinkling/blog/180619

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Mysql查询(基于某酒店2000w条数据)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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