MySQL MySql – WAMP – 大表非常缓慢（2000万行）

在本文中，我们将介绍如何优化MySQL MySql在WAMP环境下处理2000万行数据的性能问题。

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数据库架构

在处理大型数据集时，数据库架构非常重要。一个恰当的的数据库架构可以使查询更快，减少内存和CPU的使用，降低磁盘IO。

为了获得最佳性能，我们可以使用以下基本数据库结构：

• 表分区：表分区可以将表分解为多个子表，每个子表仅包含其中的部分数据。这使得我们更快地访问数据库，减少了大型表上的锁定时间和减少了I/O操作。
• 索引：使用正确的索引可以极大地减少查询时间。我们可以使用有序索引、哈希索引、全文索引等。
• 负载均衡：负载均衡会将流量分发到多个服务器上，使得服务器和数据库可以处理更多的并发用户。MySQL支持多种负载均衡模式，如轮询、最小连接、IP散列等。

例如，我们可以将一张用户表拆分为多个子表，每个子表仅包含其中部分数据：

CREATE TABLE user_1 (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    name VARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB
PARTITION BY HASH(id)
PARTITIONS 2;

数据库优化

除了数据库架构，我们还可以进行多点优化。

存储引擎

存储引擎是MySQL用于处理数据的策略。在大型数据集上，InnoDB通常比MyISAM更快，因为它支持多个并发读写，而MyISAM只支持顺序读写。

可以通过以下方式将表转换为InnoDB：

ALTER TABLE table_name ENGINE = InnoDB;

使用缓存

缓存查询结果可以减少从磁盘中检索数据的次数。MySQL中的查询缓存允许存储被查询过的结果，并且当相同的查询再次执行时使用缓存结果。

SET query_cache_size = 1000000;
SET query_cache_type = ON;

使用分区

使用分区可以使查询更快，减少了大型表上的锁定时间和减少了I/O操作。例如，我们可以将一张用户表按年月分割为多个子表，通过对应年月的子表查询能够快速地查询到对应数据。

优化查询

优化查询可以减少查询时间。我们可以使用以下方法：

• 使用正确的索引
• 尽量不要使用SELECT *
• 避免使用LIKE ‘%value%’
• 避免使用大量子查询

总结

要优化MySQL MySql在WAMP环境下处理2000万行数据的性能问题，我们应该注意数据库架构和优化查询，使用正确的存储引擎、缓存查询结果、使用分区和使用正确的索引。这些方法可以极大地提高查询效率，减少内存和CPU的使用，降低磁盘IO。