Mysql查询_MySQL, Oracle及数据库讨论区_Weblogic技术|Tuxedo技术|中间件技术|Oracle论坛|JAVA论坛|Linux/Unix技术|hadoop论坛_联动北方技术论坛  
网站首页 | 关于我们 | 服务中心 | 经验交流 | 公司荣誉 | 成功案例 | 合作伙伴 | 联系我们 |
联动北方技术论坛-国内领先的Weblogic、Tuxedo中间件技术论坛
联动北方-国内领先的云技术服务提供商
»  游客             当前位置：  论坛首页 »  自由讨论区 »  MySQL, Oracle及数据库讨论区 »
总帖数
1
每页帖数
101/1页1
返回列表
0
发起投票  发起投票 发新帖子
查看: 2385 | 回复: 0   主题： Mysql查询        下一篇 
dansmall
注册用户
等级：新兵
经验：52
发帖：71
精华：0
注册：2011-10-27
状态：离线
发送短消息息给dansmall 加好友    发送短消息息给dansmall 发消息
发表于： IP：您无权察看 2014-11-10 15:00:23 | [全部帖] [楼主帖] 楼主

1、仅仅是学习
前阵子手贱，下载网上流传的某酒店2000w开房记录，顺手就给下载了。下载cvs格式，导入数据时好多失败，随后下载Sql-Server-2008-R2版本的记录，由于模糊查询非常慢，就开始改造mysql版本的（注：SQL-Server不熟而且太占内存了，4G的基本跑起来比较费力）。贴上SQL-Server的建表语句：

CREATE TABLE [dbo].[cdsgus](
[Name] [nvarchar](2000) NULL,
[CardNo] [nvarchar](2000) NULL,
[Descriot] [nvarchar](2000) NULL,
[CtfTp] [nvarchar](2000) NULL,
[CtfId] [nvarchar](2000) NULL,
[Gender] [nvarchar](2000) NULL,
[Birthday] [nvarchar](2000) NULL,
[Address] [nvarchar](2000) NULL,
[Zip] [nvarchar](2000) NULL,
[Dirty] [nvarchar](2000) NULL,
[District1] [nvarchar](2000) NULL,
[District2] [nvarchar](2000) NULL,
[District3] [nvarchar](2000) NULL,
[District4] [nvarchar](2000) NULL,
[District5] [nvarchar](2000) NULL,
[District6] [nvarchar](2000) NULL,
[FirstNm] [nvarchar](2000) NULL,
[LastNm] [nvarchar](2000) NULL,
[Duty] [nvarchar](2000) NULL,
[Mobile] [nvarchar](2000) NULL,
[Tel] [nvarchar](2000) NULL,
[Fax] [nvarchar](2000) NULL,
[EMail] [nvarchar](2000) NULL,
[Nation] [nvarchar](2000) NULL,
[Taste] [nvarchar](2000) NULL,
[Education] [nvarchar](2000) NULL,
[Company] [nvarchar](2000) NULL,
[CTel] [nvarchar](2000) NULL,
[CAddress] [nvarchar](2000) NULL,
[CZip] [nvarchar](2000) NULL,
[Family] [nvarchar](2000) NULL,
[Version] [nvarchar](2000) NULL,
[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_cdsgus] PRIMARY KEY CLUSTERED ([id] ASC) WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]


从建表语句看，这表建得实在是不太好！不管，先看看数据有多少：

select COUNT(*) FROM [shifenzheng].[dbo].[cdsgus]; # 查询非常慢的（5分钟左右）


2、开始MySql之旅  开始导入数据（开始mysql建表语句也和上面一样），然后几经折腾，最终确定表结构如下（内存不够，放弃ENGINE=MEMORY）：

mysql> show create table customer;
+--------------------------+
| Table | Create Table
+--------------------------+
| customer | CREATE TABLE `customer` (
`Name` varchar(80) NOT NULL,
`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,
`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,
`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,
`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,
`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,
`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,
`Zip` int(10) DEFAULT NULL,
`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,
`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,
`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,
`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,
`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,
`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,
`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,
`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,
`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,
`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,
`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,
`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,
`CZip` int(8) DEFAULT NULL,
`Family` int(10) DEFAULT NULL,
`Version` datetime DEFAULT NULL,
`id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `index_Name` (`Name`) USING BTREE,
KEY `index_CtfId` (`CtfId`) USING BTREE
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 |
+--------------------------+
mysql> show create table test;
+--------------------------+
| Table | Create Table
+--------------------------+
| test | CREATE TABLE `test` (
`Name` varchar(80) NOT NULL,
`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,
`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,
`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,
`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,
`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,
`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,
`Zip` int(10) DEFAULT NULL,
`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,
`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,
`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,
`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,
`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,
`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,
`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,
`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,
`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,
`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,
`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,
`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,
`CZip` int(8) DEFAULT NULL,
`Family` int(10) DEFAULT NULL,
`Version` datetime DEFAULT NULL,
`id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 |
+--------------------------+


表customer，test结构式一样的，数据也是一样的，只是customer多了两个索引：

KEY `index_Name` (`Name`) USING BTREE,
KEY `index_CtfId` (`CtfId`) USING BTREE


终端编码统一设置成utf8：

mysql> show variables like '%char%';
+--------------------------+----------------------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+----------------------------+
| character_set_client | utf8 |
| character_set_connection | utf8 |
| character_set_database | utf8 |
| character_set_filesystem | binary |
| character_set_results | utf8 |
| character_set_server | utf8 |
| character_set_system | utf8 |
| character_sets_dir | /usr/share/mysql/charsets/ |
+--------------------------+----------------------------+


先看看表空间的大小：

mysql> select table_name, data_length/(1024 * 1024), index_length/(1024 * 1024) from tables where table_schema='hotel';
+------------+---------------------------+----------------------------+
| table_name | data_length/(1024 * 1024) | index_length/(1024 * 1024) |
+------------+---------------------------+----------------------------+
| customer | 2713.3337 | 566.7627 |
| test | 2713.3337 | 196.2305 |
+------------+---------------------------+----------------------------+


2 rows in set (0.00 sec) 多了两列的索引就多了370M左右。

3、MySql的测试数据：
count(*) ... where name like '徐%'

369670 (1 min 2.63 sec)
369670 (0.45 sec)
count(*) ... where name like 'xu%'
1834 (1 min 2.32 sec)
1834 (0.45 sec)


name ... where name like '徐%'   

369670 (1 min 2.91 sec)
369670 (0.30 sec)
name ... where name like 'xu%'
1834 (1 min 3.27 sec)
1834 (0.15 sec)
name ... where binary name like 'xu%'
605 (1 min 2.89 sec)
605 (7.62 sec)


count(*) ... where name like '%徐'

912（1 min 1.89 sec）
912（7.45 sec）
count(*) ... where name like '%xu'
326（1 min 1.71 sec）
326（7.25 sec）


name ... where name like '%徐'

912 (1 min 3.19 sec)
912 (7.42 sec)
name ... where name like '%xu'
326 (1 min 3.69 sec)
326 (7.48 sec)
name ... where binary name like '%xu'
117 (1 min 7.49 sec)
117 (6.76 sec)


count(*) ... where name like '%徐%'

373621（1 min 2.98 sec）
373621（8.08 sec）
count(*) ... where name like '%xu%'
3347（1 min 3.26 sec）
3347（7.98 sec）


name ... where name like '%徐%'

373621 (1 min 3.02 sec)
373621 (7.49 sec)
name ... where name like '%xu%'
3347 (1 min 3.55 sec)
3347 (7.29 sec)
name ... where binary name like '%xu%'
1059 (1 min 2.93 sec)
1059 (6.94 sec)
④


name,ctfid,id ... where name like '徐%'  

369670 (1 min 1.48 sec)
369670 (大于40min)
name,ctfid,id ... where name like 'xu%'
1834 (1 min 1.40 sec)
1834 (17.77, 0.02 sec)
name,ctfid,id ... where name binary like 'xu%'
605 (1 min 4.45 sec)
605 (1min 12.59 sec)


name,ctfid,id ... where name like '%徐%' 

373621 (1 min 2.59 sec)
373621 (1 min 2.18 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%'
3347 (1 min 5.52 sec)
3347 (1min 1.77 sec)
name,ctfid,id ... where binary name like '%xu%'
1059 (1 min 2.83 sec)
1059 (1min 0.38 sec)
⑥


name ... where name = '徐' 

120 (1 min 2.70 sec)
120 (0.16 sec)
name ... where name = 'xu'
38 (1 min 8.17 sec)
38 (0.01 sec)


name,ctfid,id ... where name = '徐'

120 (1 min 11.80 sec)
120 (0.60 sec)
name,ctfid,id ... where name = 'xu'
38 (1 min 3.43 sec)
38 (0.58 sec)
⑧


name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 1000 

1000 (0.05 sec)
1000 (0.06 sec)


name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 10000 

10000 (0.40 sec)
10000 (0.39 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 1000
1000 (18.91 sec)
1000 (19.28 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 10000
10000 (1 min 1.74 sec)
10000 (59.71 sec)
⑨


name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 1000, 1000 

1000 (0.31 sec)
1000 (0.31 sec)


name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 10000, 1000 

1000 (1.48, 0.41 sec)
1000 (1.52, 0.46 sec)


name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 100000, 1000 

1000 (17.18, 17.01 sec)
1000 (14.01, 13.61 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 1000,1000
1000 (44.71 sec)
1000 (41.81 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 2000,1000
1000 (48.02 sec)
1000 (49.56 sec)


注：有索引的时候，模糊查询单列数据占有很大的优势，等于查询也是。对比①②发现，模糊查询还是开始字符不模糊很有优势的（基本可以了解索引的分组规则）。第④条，说明索引也是有问题的，大概46分钟的时间（可能是bug），第④的第二条说明索引查询过的数据会缓存起来，索引第二次查询明显很快。对比binary（区分大小写），明显更加耗时。第⑨条，说明越往后的数据，limit查询起来越费时。

4、待解决的问题
limit关键字在数据量很多的性能瓶颈，其实就如这篇文章所说的：http://www.cnblogs.com/fjytzh/archive/2010/04/02/1702886.html，offset偏移比较大时，可以采用嵌套查询的方式来提高效率，但是目前我需要满足模糊查询的需要，这个方案有问题（确实测试了一下，不可行，比直接limit还要慢）。

试试http://grb12508.blog.163.com/blog/static/273784582009102448061/复合索引的方法（综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！），主要想通过name来查询id，故以name, id建复合索引(测试结果还可以)。

-- 添加复合索引
alter table test add index (name, id);
-- 查询的SQL语句(注意：这里如果用 id in (...)会很慢！ http://codingstandards.iteye.com/blog/1344833 )
select name, ctfid, id from test t inner join (select id as i_id from test where name like '徐%' limit 20000, 2000) as i on t.id=i.i_id;


第一次查询比较慢，重复查询一下就很快（应该有缓存）。

5、最终建表语句

CREATE TABLE `customer` (
`Name` varchar(80) NOT NULL,
`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,
`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,
`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,
`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,
`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,
`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,
`Zip` int(10) DEFAULT NULL,
`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,
`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,
`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,
`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,
`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,
`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,
`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,
`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,
`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,
`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,
`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,
`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,
`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,
`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,
`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,
`CZip` int(8) DEFAULT NULL,
`Family` int(10) DEFAULT NULL,
`Version` datetime DEFAULT NULL,
`id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `index_Name_Id` (`Name`, `id`) USING BTREE,
KEY `index_CtfId_Id` (`CtfId`, `id`) USING BTREE
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;


--转自 北京联动北方科技有限公司


赞(0)    操作        顶端 
总帖数
1
每页帖数
101/1页1
返回列表
发新帖子
请输入验证码： 点击刷新验证码
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册
技术讨论

Weblogic中间件技术论坛

 |

Tuxedo中间件技术论坛

 |

数据库论坛

 |

Java论坛

 |

Linux/unix论坛

 |

网站地图


Powered by LandingBJ     @ 2008-2018     联动北方   
京ICP证号090597    京ICP备案09017624号    京公网安备110112000093号    
400-810-2327     Email：service@landingbj.com   

Powered by landingbj @ 2008-2015 联动北方
京ICP证号090597 京ICP备案09017624号 京公网安备110112000093号
86-27-87056338 Email：service@landingbj.com