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这是一个创建于 1850 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
v 友们大家好… 我现在做的 project 要求对于 mysql 的 query 尽可能的做优化，完全没有插入和更新操作，纯粹 get。现在定的 schema 是 user id 和 timestamp，对于 userid 做了 index。我现在想优化 range query，比如对于如下 query “user id 在范围 A~B, tiemestamp 在 C~D 之间”，要返回所有行。
请问有什么其他可以优化的点吗，我在看 mysql 的官方文档时发现用 BETWEEN ... AND 可以提高速度，但是 database 这边还可以做什么优化呢？有针对 range 做的 index 吗？感谢大家！
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maierhuang 2019-10-31 10:28:58 +08:00
建立 user id 和 tiemestamp 的联合索引
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Jrue0011 2019-10-31 10:36:23 +08:00
https://github.com/Meituan-Dianping/SQLAdvisor
之前无意中找到的，但是没用过，不知道有没有用 |
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xiaoyaocmx OP  1
@Jrue0011 谢谢！我也在读美团他们写的优化慢查询的方法，真的很有帮助 https://tech.meituan.com/2014/06/30/mysql-index.html
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xiaoyaocmx OP @maierhuang 恩恩 我们也准备这么做，准备做两个实验看看哪个在前 performance 更好
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xiaoyaocmx OP 补充：只有一个 table，所以没有 join 的 overhead，也没有 order by 操作
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xiaoyaocmx OP 已经 enable caching
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qwerthhusn 2019-10-31 11:14:54 +08:00
既然都没有修改操作，可以尝试一下 MyIASM，查询是比 InnoDB 快的
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taogen 2019-10-31 11:52:56 +08:00 via Android
range query 用 B+ tree index 已经比较高效率的了
数据量太大，建议水平拆分。 |
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xiaoyaocmx OP @qwerthhusn 有道理，查了一下发现确实可能可行，之后我试试！ 感谢
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xiaoyaocmx OP @taogen 水平拆分是指用多个 table 吗？还是说 sharding 到不同的 machine 上呀？如果 query 的 range 恰好 cross table 的话，performance 不会下降吗。。当然这只是我主观猜测
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xiaoyaocmx OP 补充：数据量在 15G 左右，可能只有一些（相对而言比较少）常遇到的 range query，但是这个我们需要 log query 才能发现 pattern。。
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hantsy 2019-10-31 12:18:19 +08:00
换 Elastic Search 对应海量数据查询。
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ddup 2019-10-31 12:28:33 +08:00 via Android
分区表了解一下
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wangyzj 2019-10-31 12:51:19 +08:00
加入默认自增 id 主键
innodb userid 索引 |
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xiaoyaocmx OP @hantsy project 有要求，不能用 es。。只考虑 mysql 的 tuning、schema 的 design
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xiaoyaocmx OP @wangyzj 谢谢，现在是 innodb，已经对 userid 做了索引，按照 1 楼的建议，准备做 userid 和 timestamp 的 composite index。但是自增 id 做主键是什么意思呢？
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xiaoyaocmx OP @ddup 看了一下，发现基于 timestamp 做 range 分区应该会有帮助，但是怎么分还要根据 query 的 statistics 来决定，加到 todo 的实验里了……谢啦
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wangyzj 2019-10-31 13:01:26 +08:00
@xiaoyaocmx 推荐有个自增 id 会效果好一些，uid 如果是自增也行
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xiaoyaocmx OP @wangyzj 好的，那我想的是 load 完数据后对 user id 这个 column 做个 sorting，保证 ascending order，应该可以达到自增 id 的效果
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hantsy 2019-10-31 15:16:20 +08:00
@xiaoyaocmx 有工具可以同步在 ES 建索引的，搜索的时候用 ES，其他 Insert 什么的还是用 MySQL。MySQL 一张表数据量太大了，怎么优化都没有用，查询性能比 PG 差很多。
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littleylv 2019-10-31 15:27:22 +08:00
歪个楼，楼主是海归，或者在外企，或者在国外？
否则这种中文中夹杂着不是必要用英文的英文，实话说挺反感的 |
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littleylv 2019-10-31 15:52:14 +08:00
@Canvas26 #22
“query”一般叫查询没问题吧 “performance”叫性能也没问题吧 “overhead” “还是说 sharding 到不同的 machine 上呀” “这个 column 做个 sorting” |
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crclz 2019-10-31 18:59:25 +08:00
看看平均情况下，符合 timestamp 筛选条件的行多，还是符合纯 userid 筛选条件的行多。
假如符合 userid 筛选条件的范围的行少，那么就在 userid 加聚簇索引。不敢保证是最优的。 然后和 index(userid,timestamp)还有 index(timestamp, userid)比一比。 最后记得延迟关联。 |
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xiaoyaocmx OP @littleylv 谢谢，身边同学讨论这么惯了没注意到…下次注意哈
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xiaoyaocmx OP @hantsy 好的，我研究一下…感谢
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