MySQL千万级数据从190秒优化到1秒全过程

发布网友发布时间：2024-10-02 07:38

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热心网友时间：2024-10-23 16:46

MySQL处理千万级数据的优化是个挑战。在遇到这种情况时，策略选择至关重要。首先，千万级数据对MySQL来说是个压力，优化重点在于SQL和索引。当数据达到千万级别，即使表设计不佳且不允许拆分SQL，仍需尝试优化。

一种方法是通过存储过程生成大量数据，然后通过分步调用生成订单。原始SQL查询在没有索引时耗时190秒。初次优化是添加普通索引，虽然理论上能加速，但实际查询时间反而变长。原因可能是回表机制导致的，所以优化转向了覆盖索引，即索引包含查询所需的所有列。覆盖索引使得查询时间从460s降低到10s，但需要谨慎创建，因为过多索引可能导致性能下降。

接下来，通过减少数据量，如分表，将查询时间降至7秒，显示了有效性。小表驱动大表策略在此并未显著提升性能，但可能在特定业务场景中有所优化。强制索引针对IN子句查询的优化可能在某些情况下有用，但并非所有情况下都有效。

总的来说，优化的关键在于理解命中索引，尤其是覆盖索引，以及针对千万级数据的特定处理策略。同时，理解EXPLAIN结果中的type字段和MySQL的回表机制也是优化过程中的重要环节。最后，千万级数据优化是一个持续迭代的过程，需要根据具体情况进行调整。