大量のデータを取得するために MySQL を最適化するにはどうすればよいですか?

大量のデータを取得するための最適な MySQL 設定

大量のデータが取得されるため、MySQL クエリで重大なパフォーマンスの問題が発生しています。パフォーマンスを最適化するには、次の戦略を検討してください:

データベース エンジンの選択:

• InnoDB エンジンへの切り替えを検討してください: InnoDB はクラスター化されたものを使用しますインデックス。これにより、キーの順序でデータにアクセスするクエリのパフォーマンスが大幅に向上します。あなたの場合、クエリはインデックスが存在する「RC」列と「df」列に基づいて特定のデータを取得しています。

クエリの最適化:

• クエリでインデックスが使用されていることを確認します。 ff インデックスがクエリ オプティマイザーによって使用されていることを確認します。そうでない場合は、FORCE INDEX ヒントを追加してインデックスの使用を強制することを検討してください。
• WHERE 句を最適化します: 可能であれば、範囲クエリ (例: df > 60) の使用を避けてください。代わりに、等価条件 (例: df = 60) を使用するか、値のより小さいサブセットに範囲を制限します。

サーバー構成:

• MySQL サーバー設定を調整します: innodb_buffer_pool_size、key_buffer_size、read_buffer_size などの設定を調整して、サーバーのメモリ使用量とバッファ割り当てを最適化します。
• サーバー側のデータ処理を有効にする:ストアド プロシージャまたはユーザー定義関数を使用して、データベースとアプリケーション間で転送されるデータ量を最小限に抑えます。これにより、特に大規模な結果セットの場合、パフォーマンスが大幅に向上します。

追加の考慮事項:

• マルチスレッド データ取得: の実装複数のスレッドが小さなデータ バッチを同時に取得して処理するマルチスレッド アーキテクチャ。これにより、ワークロードが効果的に分散され、全体的なパフォーマンスが向上します。
• バッチ クエリ: 結果セット全体を一度に取得するのではなく、データをバッチで取得して処理します。これにより、サーバーの負担が軽減され、より効率的なメモリ管理が可能になります。
• テーブルの分割を検討してください: 可能であれば、テーブルを 2 つの小さなテーブルに分割し、1 つは実験データを含み、もう 1 つは実験データを含みます。制御データ。これにより、データのサブセットのみを取得するクエリのパフォーマンスが向上します。

サーバー側処理のストアド プロシージャの例:

InnoDB テーブル:

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;

ストアド プロシージャ:

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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