2018年04月6日网站服务器迁移完成……

mysql千万级测试1亿数据的分页分析测试

mysql 苏 demo 1494℃ 0评论

文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处

http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html

有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰

上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试

现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要元素是原来的那张表是每个uid=1来做的索引,这次uid是1…10不等的数每种1千万条记录
CREATE TABLE `ipdata` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `uid` int(8) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
  `ipaddress` varchar(50) NOT NULL,
  `source` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `track` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `entrance` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `createdtime` datetime NOT NULL DEFAULT ‘0000-00-00 00:00:00’,
  `createddate` date NOT NULL DEFAULT ‘0000-00-00’,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `uid` (`uid`)
} ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100004857 DEFAULT CHARSET=utf8
我开启了Innodb的线程数为128,因为innodb是行级别锁定,并发处理能力很强我开启100线程每个线程大小为100万记录插入时间如下
JDBC插入100w条数据此线程用时:9300984ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9381203ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9412343ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9442046ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9449828ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9484703ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9528093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9533359ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9534296ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9539718ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9541750ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9636406ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9695093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9806890ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9895500ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:9989750ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:10012312ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:10037250ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:10092796ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:11993187ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12033203ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12068453ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12133625ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12212953ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12253421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12284968ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12296421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12366828ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12388093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12389656ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12396625ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12417921ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12431000ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12432875ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12434703ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12455218ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12457109ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12484218ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12518375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12519015ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12521109ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12521515ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12537343ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12539421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12544250ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12559234ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12567484ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12574109ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12579156ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12638046ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12693047ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12722906ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12728781ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12732546ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12748265ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12757421ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12761375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12765312ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12788359ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12802765ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12810484ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12811062ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12811796ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12812843ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12829671ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12830296ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12840000ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12840890ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12850312ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12856671ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12858609ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12860125ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12861750ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12864125ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12875609ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12875781ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12900859ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12906812ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12909656ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12913375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12915609ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12917562ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12918000ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12919468ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12922093ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12922843ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12924375ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12925734ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12925781ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12931140ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12934562ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12934828ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12935281ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12936953ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12937218ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12937406ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12937765ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12939125ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12940281ms
JDBC插入100w条数据此线程用时:12941828ms
大概一共用了2个多小时内容为1亿条数据mysql的innodb中文件大小为 11.7 GB (12,660,506,624 字节);
首先来看看in查询
SELECT * FROM ipdata WHERE id IN(112358,201023,100020,100001,10000,100000,1000000,10000000,100000000); 141ms
SELECT * FROM ipdata WHERE id IN(12345,123456,1234567,12345678,987654,789654,1236985,852963,9745621,78965412); 141ms
看来in的查询还算理想,
然后我们进行分页必要查询不排序
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 1,10; 31ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 10,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 100,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 1000,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 10000,10; 47ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 100000,10; 235ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 1000000,10; 1.438s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 5000000,10; 5.422s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 10000000,10; 9.562s; 无返回结果
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 LIMIT 9999990,10; 10.953s;
符合上一篇的结论mysql越向后越慢,但是整体来说是可以接受的,毕竟分页到最后一页虽然用到了10秒钟,但是后台人员不可能到最后去看,第二呢,10秒后台人员也算可以接受级别;
分页排序查询
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000,10; 0ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10000,10; 47ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100000,10; 266ms;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,10; 1.594s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 5000000,10; 5.625s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id DESC LIMIT 5000000,10; 11.235s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10000000,10; 11.562s 无返回结果
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY ID ASC LIMIT 9999990,10; 11.719s;
SELECT id FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY ID DESC LIMIT 9999990,10; 18.719s;
结论是如果单查找id,order by的时间比较可观,但是可见正序和倒序时间不同.

返回全部结果查询”*”
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1,10; 109ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10,10; 0ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100,10; 16ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000,10; 63ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 10000,10; 356ms;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 100000,10; 2.969s;
SELECT * FROM ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,10; 30.766s;
select id,uid,ipaddress,source,track,entrance,createdtime,createddate from ipdata WHERE uid=1 ORDER BY id ASC LIMIT 1000000,10; 29.953s;
…下面的就不测试了,已经难以接受了
结论SELECT id 要比SELECT *快了不少至少在大的结果面前;

结果count测试
SELECT COUNT(*) FROM ipdata WHERE uid=1; 12.281s;
SELECT COUNT(*) FROM ipdata WHERE uid=2; 12.250s;
….
SELECT COUNT(*) FROM ipdata WHERE uid=10; 11.453s;
count级别大概是10多秒左右返回都是1000万;

Count(id)测试
SELECT COUNT(id) FROM ipdata WHERE uid=1; 10.281s;
SELECT COUNT(id) FROM ipdata WHERE uid=2; 10.531s;
….
SELECT COUNT(id) FROM ipdata WHERE uid=10; 12.531s;
Count(id)这里我不知道是机器原因可能测试不是十分准确,总之相差不大,不知道是否mysql默认通过唯一主键来count,如果*和id差不多都方便我还是推荐id,呵呵
 这样我们可以通过SELECT id 来得到id列表,然后通过in来得到相应的记录,可见是可行的;还有在这次测试中我们通过uid这个属性来过滤掉了90%的结果集,如果根据95%过滤理想化可能还有点欠缺,但是根据80%过滤原则就不同了,至少这个索引还是理想的,过滤掉的内容看来mysql就可以算到千万级别的用时了。其实这里面的时间不代表真实时间,毕竟机器也是我们办公室一台pc电脑,数据也比较小,这里我只是有时间来测试一下千万条乃至上亿条数据的处理能力,到服务器上应该要比这个快很多,毕竟磁盘io差距大,而且cpu也有差距,

总结
 1.mysql千万级别数据肯定是没问题的,毕竟现在的流向web2.0网站大部分是mysql的
2.合理分表也是必须的,主要涉及横向分表与纵向分表,如把大小字段分开,或者每100万条记录在一张表中等等,像上面的这个表可以考虑通过uid的范围分表,或者通过只建立索引表,去掉相对大的字段来处理.
3.count()时间比较长,但是本身是可以缓存在数据库中或者缓存在程序中的,因为我们当时使用在后台所以第一页比较慢但是后面比较理想
4.SELECT id 相对SELECT * 差距还是比较大的,可以通过上面的方法来使用SELECT id + SELECT * … IN 查询来提高性能
5.必要的索引是必须的,还是要尽量返回5%-20%的结果级别其中小于5%最理想;
6.mysql分页的前面几页速度很快,越向后性能越差,可以考虑只带上一页,下一页不带页面跳转的方法,呵呵这个比较垃圾但是也算是个方案,只要在前后多查一条就能解决了.比如100,10 你就差99,12呵呵,这样看看前后是否有结果.
7.前台还是要通过其他手段来处理,比如lucene/Solr+mysql结合返回翻页结果集,或者上面的分表
8. 1亿的数据还在我们这里大家可以充分考虑搜索条件 我帮大家测试哈哈。

接下来我将要测试一些关于1亿+的用户数据表的解决方案,及大数据的搜索方案通过lucene/solr+mysql

打赏

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