Technologie de compression de tables de données dans MySQL

MySQL est une base de données relationnelle commune et un composant essentiel de nombreux sites Web et applications. À mesure que la quantité de données devient de plus en plus importante, la manière d'optimiser les performances de MySQL devient particulièrement importante. L'un des domaines clés est la compression des tables de données. Dans cet article, nous présenterons la technologie de compression des tables de données dans MySQL.

1. Tables compressées et tables non compressées

Il existe deux types de tables de données dans MySQL : les tables compressées et les tables non compressées.

La table non compressée est le type de table par défaut de MySQL, qui utilise un format de ligne de longueur fixe pour stocker les données. Cela signifie que les données occuperont une longueur d'espace fixe lorsqu'elles seront stockées, plutôt que d'ajuster la taille de l'espace en fonction de la taille des données. Cela rend les tables non compressées rapides lors de l'écriture et de la lecture de données, mais prend beaucoup d'espace disque lors du stockage de grandes quantités de données.

Les tableaux compressés, en revanche, utilisent un format de ligne de longueur variable qui ajuste la taille de l'espace en fonction de la taille des données. Ceci est utile pour stocker de grandes tables de données et des tables de données historiques. Les tables compressées réduisent l'espace de stockage mais peuvent dans certains cas être plus lentes à écrire et à lire les données que les tables non compressées.

Vous pouvez utiliser la commande suivante pour créer une table compressée :

CREATE TABLE comprimé_table (
id INT PRIMARY KEY,
nom VARCHAR(50),
adresse VARCHAR(100)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED;

dans la ligne Dans le format, COMPRESSÉ signifie utiliser une table de compression.

2. Algorithmes de compression

MySQL prend en charge plusieurs algorithmes de compression, chacun ayant ses avantages et ses inconvénients. Voici quelques algorithmes de compression couramment utilisés :

• Zlib : Zlib est un algorithme de compression sans perte à usage général qui peut atteindre le bon équilibre entre les E/S du processeur et du disque. Zlib est utile pour écrire des fichiers volumineux sur le disque. Dans MySQL, il est utilisé pour compresser les tables InnoDB.
• LZ4 : LZ4 est un algorithme de compression plus rapide pour le processeur et peut améliorer les E/S du disque lors de l'écriture de fichiers volumineux. Dans MySQL, il est utilisé pour compresser les tables MyISAM.
• Snappy : Snappy est un algorithme de compression sans perte très rapide. Sa vitesse est plus rapide que les autres algorithmes de compression, mais son taux de compression est inférieur. Dans MySQL, il peut être utilisé pour compresser des tables CSV ou compresser des colonnes non indexées.

Dans MySQL, vous pouvez utiliser la commande suivante pour définir l'algorithme de compression de la table :

ALTER TABLE my_table ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;

Parmi eux, KEY_BLOCK_SIZE spécifie l'algorithme de compression utilisé et les valeurs autorisées ​inclure 1, 2 et 4, 8, selon l'algorithme choisi.

3. Performances et limites de la compression

Bien que la compression puisse réduire l'utilisation du disque et améliorer les performances, elle présente également certaines limites et surcharges de performances.

Premièrement, la compression peut augmenter l'utilisation du processeur, ce qui signifie que lorsque de nombreuses requêtes simultanées sont en cours d'exécution, des ressources CPU excessives peuvent être utilisées. Par conséquent, la compression ne doit pas être surutilisée dans les environnements dotés de ressources CPU limitées.

Deuxièmement, la compression peut également augmenter la latence des E/S disque. Chaque fois qu'une table compressée est lue ou écrite, MySQL doit décompresser les données avant d'effectuer l'opération. Cela augmente la latence des E/S et peut ralentir les requêtes dans certains cas.

Enfin, la compression peut également avoir un impact négatif sur les performances de l’index d’une table. Plus précisément, la compression peut rendre les index plus volumineux, ce qui entraîne une utilisation accrue des E/S disque et du processeur. Dans certains cas, cela peut ralentir les requêtes.

4. Conclusion

La technologie de compression des tables de données dans MySQL peut nous aider à optimiser les performances de la base de données, à réduire l'utilisation du disque et à augmenter la vitesse des requêtes. Cependant, nous devons nous rappeler que la compression des tables a également ses limites et sa surcharge de performances. Nous devons peser le pour et le contre et choisir d'utiliser ou non la compression au cas par cas.

Lors de l'utilisation de tables compressées, il est recommandé de choisir un algorithme de compression et un format de ligne appropriés pour trouver un équilibre entre les E/S CPU et disque. Enfin, nous devons toujours surveiller les mesures de performances afin de pouvoir les optimiser et les ajuster si nécessaire.

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!