대량의 데이터 검색을 위해 MySQL을 최적화하는 방법은 무엇입니까?

대량 데이터 검색을 위한 최적의 MySQL 설정

검색되는 데이터 양이 많아 MySQL 쿼리에 상당한 성능 문제가 발생하고 있습니다. . 성능을 최적화하려면 다음 전략을 고려하십시오.

데이터베이스 엔진 선택:

• InnoDB 엔진으로 전환을 고려하십시오. InnoDB는 클러스터링을 사용합니다. 이는 키 순서로 데이터에 액세스하는 쿼리의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 귀하의 경우 쿼리는 인덱스가 존재하는 "RC" 및 "df" 열을 기반으로 특정 데이터를 검색하고 있습니다.

쿼리 최적화:

• 쿼리가 인덱스를 사용하는지 확인하세요. ff 인덱스가 쿼리에서 사용되고 있는지 확인하세요. 쿼리 최적화 프로그램. 그렇지 않은 경우 FORCE INDEX 힌트를 추가하여 인덱스 사용을 강제하는 것이 좋습니다.
• WHERE 절 최적화: 가능하면 범위 쿼리(예: df > 60)를 사용하지 마세요. 대신 동일 조건(예: df = 60)을 사용하거나 범위를 더 작은 값 하위 집합으로 제한하세요.

서버 구성:

• MySQL 서버 설정 조정: innodb_buffer_pool_size와 같은 설정을 조정합니다. key_buffer_size 및 read_buffer_size를 사용하여 서버의 메모리 사용량과 버퍼 할당을 최적화합니다.
• 서버 측 데이터 처리 활성화: 저장 프로시저나 사용자 정의 함수를 활용하여 서버 간에 전송되는 데이터 양을 최소화합니다. 데이터베이스와 애플리케이션. 이는 특히 대규모 결과 세트의 경우 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

추가 고려 사항:

• 멀티스레드 데이터 검색: 구현 여러 스레드가 더 작은 데이터 배치를 동시에 검색하고 처리하는 다중 스레드 아키텍처입니다. 이를 통해 작업 부하를 효과적으로 분산하고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 일괄 쿼리: 전체 결과 집합을 한 번에 검색하는 대신 데이터를 일괄적으로 검색하고 처리합니다. 이렇게 하면 서버 부담이 줄어들고 메모리 관리가 더 효율적이 됩니다.
• 테이블 분할을 고려하세요. 가능하다면 테이블을 두 개의 작은 테이블로 분할합니다. 하나는 실험 데이터를 포함하고 다른 하나는 데이터를 포함합니다. 제어 데이터. 이는 데이터의 하위 집합만 검색하는 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

서버 측 처리를 위한 저장 프로시저의 예:

InnoDB 테이블 :

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;

저장됨 절차:

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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