MySQL查询表一条记录所占用空间SQL

该SQL查询用于检查特定数据库(如example)中特定表(如user_sign)的数据部分大小、索引部分大小以及总体占用的磁盘空间,通过information_schema.TABLES获取这些信息,并以MB为单位展示结果。

插入一条记录以后,根据下面这条 SQL 可以查看特定数据库特定表的数据部分大小,索引部分大小和总占用磁盘大小

SELECT
	a.table_schema,
	a.table_name,
	concat( round( sum( DATA_LENGTH / 1024 / 1024 ) + sum( INDEX_LENGTH / 1024 / 1024 ), 2 ), 'MB' ) total_size,
	concat( round( sum( DATA_LENGTH / 1024 / 1024 ), 2 ), 'MB' ) AS data_size,
	concat( round( sum( INDEX_LENGTH / 1024 / 1024 ), 2 ), 'MB' ) AS index_size 
FROM
	information_schema.TABLES a 
WHERE
	a.table_schema = 'example' 
	AND a.table_name = 'user_sign';

在这里插入图片描述

判断 MySQL 数据库每分钟记录一条数据是否会导致数据过多,需要从多个方面考量。 从数据存储角度来看,若要评估数据量是否过多,可通过计算每行记录占用空间来判断。例如使用`SELECT AVG(DATALENGTH(C0))+AVG(DATALENGTH(C1))+AVG(DATALENGTH(C2))+AVG(DATALENGTH(C3)) FROM [dbo].[TB106]`来计算中每行记录的平均小,进而估算每分钟记录一条数据的存储需求。若结构复杂,字段较多且数据类型占用空间,随着时间积累,数据量会快速增长,可能会导致数据过多问题;若结构简单,每行占用空间小,存储压力则相对较小[^4]。 从性能方面考虑,MySQL 插入数据在写阶段是独的,插入一条数据需要经过解析、计算、写处理等步骤,如分配自增 id、校验主键唯一键属性等。每分钟记录一条数据,若数据库服务器性能较好,硬件资源充足,一般不会对性能造成太影响;但如果服务器性能有限,随着数据量不断增加,查询和写入性能可能会逐渐下降,导致数据处理效率变低,此时也可视为数据过多带来的问题。不过,可通过多线程来提高插入效率,缓解性能压力[^1]。 从业务需求角度,若业务只需要近期数据进行分析和处理,历史数据使用频率低,即使数据量较,也可通过定期清理历史数据来避免数据过多;若业务需要长期保存所有数据用于全面分析,且对查询性能有较高要求,那么每分钟记录一条数据在长时间积累后,可能会因为数据过多影响业务操作效率,需要考虑优化数据库结构或采用数据抽稀等技术,如每 4 分钟取一条数据SQL 示例: ```sql WITH data_01 AS ( SELECT * FROM TprRecord tr WHERE MOD(MINUTE(uploadtime),4)=0 ORDER BY id DESC ), data_02 AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY DATE_FORMAT(UploadTime,'%Y-%m-%d %H:%i') ORDER BY ID ) Seq FROM data_01 ) SELECT * FROM data_02 WHERE Seq=1 ORDER BY id DESC LIMIT 150 ; ``` 这样可以在一定程度上减少数据量,提高查询效率[^2]。
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