Wie optimiert man MySQL für den Abruf großer Datenmengen?

Optimale MySQL-Einstellungen zum Abrufen großer Datenmengen

Ihre MySQL-Abfragen weisen aufgrund der großen abgerufenen Datenmengen erhebliche Leistungsprobleme auf . Um die Leistung zu optimieren, ziehen Sie die folgenden Strategien in Betracht:

Auswahl der Datenbank-Engine:

• Erwägen Sie den Wechsel zur InnoDB-Engine:InnoDB verwendet Clustered Indizes, die die Leistung für Abfragen, die auf Daten in Schlüsselreihenfolge zugreifen, erheblich verbessern können. In Ihrem Fall rufen Ihre Abfragen spezifische Daten basierend auf den Spalten „RC“ und „df“ ab, für die ein Index vorhanden ist.

Abfrageoptimierung:

• Stellen Sie sicher, dass die Abfrage den Index verwendet: Stellen Sie sicher, dass der ff-Index vom Abfrageoptimierer verwendet wird. Wenn nicht, erwägen Sie das Hinzufügen eines FORCE INDEX-Hinweises, um die Verwendung des Index zu erzwingen.
• Optimieren Sie die WHERE-Klausel: Vermeiden Sie nach Möglichkeit die Verwendung von Bereichsabfragen (z. B. df > 60). Verwenden Sie stattdessen Gleichheitsbedingungen (z. B. df = 60) oder beschränken Sie den Bereich auf eine kleinere Teilmenge von Werten.

Serverkonfiguration:

• MySQL-Servereinstellungen anpassen:Einstellungen wie innodb_buffer_pool_size, key_buffer_size und anpassen read_buffer_size, um die Speichernutzung und Pufferzuweisung des Servers zu optimieren.
• Serverseitige Datenverarbeitung aktivieren: Verwenden Sie gespeicherte Prozeduren oder benutzerdefinierte Funktionen, um die zwischen der Datenbank und der Datenbank übertragene Datenmenge zu minimieren Anwendung. Dies kann die Leistung erheblich verbessern, insbesondere bei großen Ergebnismengen.

Zusätzliche Überlegungen:

• Multithread-Datenabruf: Implementieren eine Multithread-Architektur, bei der mehrere Threads gleichzeitig kleinere Datenmengen abrufen und verarbeiten. Dadurch kann die Arbeitslast effektiv verteilt und die Gesamtleistung verbessert werden.
• Batch-Abfragen: Rufen Sie die Daten stapelweise ab und verarbeiten Sie sie, anstatt den gesamten Ergebnissatz auf einmal abzurufen. Dies reduziert die Serverlast und ermöglicht eine effizientere Speicherverwaltung.
• Erwägen Sie, die Tabelle aufzuteilen: Wenn möglich, teilen Sie die Tabelle in zwei kleinere Tabellen auf, eine mit den Experimentdaten und eine andere mit den Steuerdaten. Dies kann die Leistung für Abfragen verbessern, die nur eine Teilmenge der Daten abrufen.

Beispiel für eine gespeicherte Prozedur für serverseitige Verarbeitung:

InnoDB-Tabelle :

CREATE TABLE `results_innodb` (
  `rc` tinyint unsigned NOT NULL,
  `df` int unsigned NOT NULL default 0,
  `id` int unsigned NOT NULL,
  `val` double(10,4) NOT NULL default 0,
  `ts` timestamp NOT NULL default now(),
  PRIMARY KEY (`rc`, `df`, `id`)
) ENGINE=innodb;

Gespeichert Vorgehensweise:

CREATE PROCEDURE process_results_innodb(
  IN p_rc tinyint unsigned,
  IN p_df int unsigned
)
BEGIN
  DECLARE done TINYINT DEFAULT 0;
  DECLARE result_cur CURSOR FOR SELECT `id` FROM `results_innodb` WHERE `rc` = p_rc AND `df` > p_df;
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = 1;

  OPEN result_cur;
  REPEAT
    FETCH result_cur INTO @id;
    -- Do processing here
    SET @count = @count + 1;
  UNTIL done END REPEAT;
  CLOSE result_cur;

  SELECT @count as `counter`;
END

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