小字段主要有两个影响(InnoDB默认数据页大小16K): 1、相同表记录数的情况下,索引KEY越小,索引树高度就越小,可以减少索引查询次数 2、数据行存储的数据越少,每张数据页就能存更多的数据行,查询的时候减少跨页查询,也就是减少了一次磁盘IO 跨页查询分两种情况: 1、数据页与数据页的跨页查询(对应基本原则1) 2、...
1)如果单表容量大(大于2G),但是索引少(只通过主键ID查),性能也不会慢 2)如果数据量大(大于500W),但是索引容量小(都是小字节字段),性能也不会慢 3)所以,单表查询的性能取决于索引的大小(因为会放内存里),而索引的查询速度又受硬件的影响。 4)建议:大表(数据量大、容量大)。先拆成主表(字段多)、detail...
OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内 不用函数和触发器...
这张表数据,在硬盘上存储也是类似如此的,它实际是放在一个叫person.ibd (innodb data)的文件中,也叫做表空间;虽然数据表中,他们看起来是一条连着一条,但是实际上在文件中它被分成很多小份的数据页,而且每一份都是16K。大概就像下面这样,当然这只是我们抽象出来的,在表空间中还有段、区、组等很多概念,但是我们...
100个没问题，1000以下都不影响效率，WINDOWS对目录下的文件没有使用索引，太多了肯定会影响效率的。
水平拆分就是将同一个 Schema 的数据拆分到不同的库或不同的表中,这样每个表的数据量也将减小,查询效率将更高效。水平拆分就涉及到表的分片规则问题。 几种典型的分片规则包括: 按照用户 ID 求模,将数据分散到不同的数据库,具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中。
在MySQL中，单个表的存储容量理论上最大可达1048516TB，因此在考虑性能问题时，更多关注的是存储设备的容量。不过，实际应用中，性能问题往往更多体现在数据检索的效率上。如果查询语句设计得当，遵循规范，那么在检索性能方面通常不会出现问题。为了确保数据检索的高效，建议采用适当的索引策略。例如，根据常用...
MySQL数据库中一个表可以存储的数据量取决于多个因素,包括操作系统、文件系统、表的结构和索引等。在InnoDB存储引擎下,每个表的最大大小限制为64TB。 在MySQL数据库中,一个表可以存储的数据量是有一定的限制的,这个限制并非一成不变,而是受多种因素的影响,如MySQL的配置、硬件资源等,本文将详细探讨MySQL单表的数据...
上面我们已经查到我们数据表的体量了 那么为什么单表数据量越大 业务的执行效率就越慢 根本原因是什么呢? 一个表的数据量达到好几千万或者上亿时,加索引的效果没那么明显啦。性能之所以会变差,是因为维护索引的B+树结构层级变得更高了,查询一条数据时,需要经历的磁盘IO变多,因此查询性能变慢。
这么大的表优化是很痛苦的，看你对数据的用途，如果不经常查询、而是频繁的增加，可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。用于频繁插入数据的工作表要尽量少建索引，用于查询的历史表要多建索引。