Optimierung von MySQL für Berichterstattung und Analyse

Um MySQL für die Berichterstattung und Analyse zu optimieren, wählen Sie zunächst die richtige Speicher-Engine, indem Sie InnoDB für die meisten Fälle verwenden, und MyISAM für leswerte, statische Daten. 1) Verwenden Sie InnoDB für Transaktionen und Parallelität oder MyISAM für schreibgeschützte Szenarien. 2) Wenden Sie zusammengesetzte Indizes auf häufig gefilterte und gruppierte Spalten an, vermeiden Sie die Überwachung und Hebelabdeckungsindizes. 3) Denormalisieren Sie Tabellen bei Bedarf, verwenden Sie zusammenfassende Tabellen für Aggregationen und vermeiden Sie es auszuwählen *. 4) Tune MySQL -Einstellungen wie Erhöhen von innodb_buffer_pool_size, Anpassung des Abfragestells und der Aktivierung des langsamen Abfrageprotokolls für die Leistungsüberwachung.

Wenn Sie MySQL für die Berichterstattung und Analyse verwenden, ist das Standard -Setup häufig zu kurz. Abfragen können langsam werden, insbesondere bei großen Datensätzen oder komplexen Zusammenstellungen. Der Trick besteht darin, sowohl das Schema als auch die Abfragen für analytische Workloads zu optimieren, die normalerweise leswerter sind und Aggregationen umfassen.

Verwenden Sie die richtige Speichermotor

MySQL bietet mehrere Speichermotoren an, aber für Berichterstattung und Analyse ist InnoDB normalerweise die beste Wahl. Es unterstützt Transaktionen, Absturzwiederherstellung und hat eine bessere Umgang mit Parallelität als MyISAM. Außerdem ist es die Standardmotor in den meisten modernen MySQL -Setups.

Wenn Sie sich jedoch mit schweren Lesevorgängen befassen und Daten selten aktualisieren (wie in einem Data Warehouse -Szenario), können Sie MYISAM für einige Tabellen in Betracht ziehen. Es kann schneller bei der schreibgeschützten Workloads sein, aber seien Sie vorsichtig-es fehlt die Transaktionsunterstützung und kann anfälliger für Korruption sein.

Wenn Sie wirklich die Grenzen überschreiten, können Sie sich auch mit der Partitionation Ihrer Tische befassen. Dies hilft, wenn Sie große Datensätze abfragen, die logisch aufgeteilt werden können (z. B. nach Datum). Denken Sie nur daran, dass die Partitionierung die Dinge nicht automatisch beschleunigt - sie muss sich an den Zugriff Ihrer Abfragen auf die Daten ausrichten.

Strategisch index für die Analytik

Indizes sind entscheidend, aber in der Analytik benötigen Sie häufig unterschiedliche Indexierungsstrategien als in Transaktionssystemen. Beispielsweise filtern die Berichterstattung von Abfragen häufig nach Zeitbereichen und Gruppen nach Dimensionen wie Region, Produktkategorie oder Benutzertyp.

Hier sind ein paar Tipps:

• Zusammengesetzte Indizes für häufig verwendete Filter- und Gruppen-By-Spalten können sehr helfen. Wenn Sie beispielsweise Vertriebsdaten nach region und date häufig abfragen, kann ein zusammengesetzter Index für (region, date) die Dinge beschleunigen.
• Vermeiden Sie eine Überlegung. Jeder Index fügt Overhead hinzu, um Operationen zu schreiben und Platz einzunehmen.
• Erwägen Sie, die Abdeckungsindizes zu verwenden - Indizes, die alle von einer Abfrage benötigten Spalten enthalten. Auf diese Weise können MySQL Daten direkt aus dem Index abrufen, ohne die Tabelle zu treffen.

Denken Sie auch daran, dass die Indizes für Spalten mit niedriger Kardinalität (wie ein status mit nur wenigen Werten) normalerweise nicht viel helfen und die Dinge sogar verlangsamen können.

Optimieren Sie Ihre Fragen und Ihr Schema -Design

In der Analytik ist es üblich, mehrere Tabellen zu verbinden oder Aggregationen in Millionen von Zeilen durchzuführen. Um die Dinge schnell zu halten:

• Denormalisieren Sie gegebenenfalls . Das Verbinden zu viele Tabellen in einem großen Datensatz kann langsam sein. Wenn Sie häufig ein paar Tabellen zusammenschließen, sollten Sie sie kombinieren oder redundante Daten selektiv speichern.
• Verwenden Sie zusammenfassende Tabellen oder materialisierte Ansichten (über Auslöser oder geplante Jobs) für gemeinsame Aggregationen. Wenn Sie beispielsweise häufig monatliche Verkaufsberichte ausführen, haben Sie die täglichen Summen in eine Zusammenfassungstabelle vorab.
• Vermeiden Sie SELECT * . Holen Sie sich nur die Spalten, die Sie benötigen - sie reduziert die Diskette E/O und den Speicherverbrauch.

Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Abfragemuster Ihrem Schema übereinstimmen. Wenn Sie ständig nach Datumsbereichen filtern, kann die Verwendung einer Datumsdimensionstabelle oder eine Partitionierung nach Datum viel Zeit sparen.

Tune MySQL-Konfiguration für leswerte Workloads

Die Standardeinstellungen von MySQL sind häufig auf die Verwendung der allgemeinen Nutzung ausgerichtet. Für die Berichterstattung möchten Sie einige wichtige Parameter optimieren:

• Erhöhen Sie innodb_buffer_pool_size - Auf diese Weise verbessert mehr Daten und Indizes im Speicher, was die Leistung für häufig zugegriffene Tabellen drastisch verbessert.
• Passen Sie query_cache_type und query_cache_size an, aber nur, wenn sich Ihre Daten nicht zu oft ändern. In hochdynamischen Umgebungen kann der Abfrage -Cache zu einem Engpass werden.
• Erhöhen Sie max_connections , wenn Sie viele gleichzeitige Berichte ausführen, aber auch die Systemressourcen im Auge behalten.

Aktivieren Sie auch das langsame Abfrageprotokoll und überprüfen Sie es regelmäßig. Dies hilft, langjährige Abfragen zu identifizieren, die eine Optimierung erfordern.

Dies ist ein solider Ausgangspunkt für die Optimierung von MySQL für Berichterstattung und Analyse. Es ist keine Magie - nur nachdenkliches Schema -Design, intelligente Indizierung und Konfiguration, die für Ihre Workload abgestimmt sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOptimierung von MySQL für Berichterstattung und Analyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!