Comment optimiser MySQL pour récupérer de grandes quantités de données ?

Paramètres MySQL optimaux pour récupérer de grandes quantités de données

Vos requêtes MySQL rencontrent des problèmes de performances importants en raison de la grande quantité de données récupérées . Pour optimiser les performances, envisagez les stratégies suivantes :

Sélection du moteur de base de données :

• Envisagez de passer au moteur InnoDB : InnoDB utilise des clusters index, ce qui peut améliorer considérablement les performances des requêtes qui accèdent aux données dans l’ordre des clés. Dans votre cas, vos requêtes récupèrent des données spécifiques basées sur les colonnes "RC" et "df", pour lesquelles un index existe.

Optimisation des requêtes :

• Assurez-vous que la requête utilise l'index : Vérifiez que l'index ff est utilisé par l'optimiseur de requête. Sinon, envisagez d'ajouter un indice FORCE INDEX pour forcer l'utilisation de l'index.
• Optimisez la clause WHERE : Évitez d'utiliser des requêtes de plage (par exemple, df > 60) si possible. Utilisez plutôt des conditions d'égalité (par exemple, df = 60) ou limitez la plage à un sous-ensemble de valeurs plus petit.

Configuration du serveur :

• Ajustez les paramètres du serveur MySQL : Ajustez les paramètres tels que innodb_buffer_pool_size, key_buffer_size et read_buffer_size pour optimiser l'utilisation de la mémoire et l'allocation de la mémoire tampon du serveur.
• Activez le traitement des données côté serveur : Utiliser procédures stockées ou fonctions définies par l'utilisateur pour minimiser la quantité de données transférées entre la base de données et l'application. Cela peut améliorer considérablement les performances, en particulier pour les grands ensembles de résultats.

Considérations supplémentaires :

• Récupération de données multithread : Mettre en œuvre une architecture multithread dans laquelle plusieurs threads récupèrent et traitent simultanément de plus petits lots de données. Cela peut répartir efficacement la charge de travail et améliorer les performances globales.
• Requêtes par lots : Récupérez et traitez les données par lots au lieu de récupérer l'intégralité de l'ensemble de résultats en une seule fois. Cela réduit la charge du serveur et permet une gestion plus efficace de la mémoire.
• Envisagez de diviser la table : Si possible, divisez la table en deux tables plus petites, l'une contenant les données de l'expérience et l'autre contenant les données de contrôle. Cela peut améliorer les performances des requêtes qui récupèrent uniquement un sous-ensemble des données.

Exemple de procédure stockée pour le traitement côté serveur :

Table InnoDB :

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;

Procédure stockée :

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

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!