mysql的insert与update效率提高上万倍的经历

针对社区应用中好友关系转换为关注关系的需求,本文详细记录了一种优化MySQL数据导入的方法,从最初的简单批量导入到最终采用多映射策略,显著提高了数据处理效率。

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公司最近要做类似关注与粉丝的功能,需要将之前已经加为好友或者已经提交好友请求的数据转化为follow关系,我设计了两个表,follow和fan,同时在user_info表中添加了follow_count和fan_count两个字段,在功能上线之前,需要将现网的数据导出,然后转化为follow关系再导入,总数据为75万条(社区刚放开,还没有大规模推广)。

 

策略1:

根据导出的经过排序的uid来操作,一共75万insert操作,75万update操作,整理写成sql文件, 直接cat sql | mysql 执行,居然一个下午都没有完成,通过show processlist发现没死,还在一个一个执行,只能中断操作

 

策略2:

将策略1生成的sql请求分成10份,有点并行操作的意思,结果还是一下午没有做完(其实没有从本跟上解决问题)

 

策略3:

经过分析,确定问题肯定在随机uid的insert和update操作使得mysql频繁的跨库跨表lock table和unlock taoble,时间都花费在表的切换上了。于是决定将操作按照db和table进行分类, 采用了multimap结构,

 

multimap< string, string >  insert_query;

multimap< string, string >  update_query;

 

以db_xx.table_xx为key,value就是要执行的sql,这样生成了两个sql:insert.sql和update.sql, 执行结果:

 

insert complete --- sns_user_97.user_follow_96

insert complete --- sns_user_97.user_follow_97

insert complete --- sns_user_97.user_follow_98

insert complete --- sns_user_97.user_follow_99

insert complete --- sns_user_98.user_follow_00

insert complete --- sns_user_98.user_follow_01

insert complete --- sns_user_98.user_follow_02

insert complete --- sns_user_98.user_follow_03

insert complete --- sns_user_98.user_follow_04

insert complete --- sns_user_98.user_follow_05

insert complete --- sns_user_98.user_follow_06

insert complete --- sns_user_98.user_follow_07

 

 

可以清晰的看到,顺序执行sql操作使得lock table造成的消耗降到了最低,最终结果:

 

update  1分钟内完成

insert    10分钟完成

 

策略4:

将策略3的结果sql按照key分成N块,起N个进程并行执行,这样会在1分钟之内完成,因为不同的表根本不会有锁的进程,效率提升会又上一个量级

 

从这个经验我想到了两点:

1.任务的队列化,如果任务的执行会涉及到大范围的随机跳转操作,而这种跳转还会引起资源竞争,那么最好的办法就是将任务队列化,按照跳转最少,资源竞争最少的原则进行排序。

2.在任务队列化的基础上,map/reduce

 

(备注:咱机器不行,大家不要太在意那个10分钟的时间消耗,我只是说有下这种思路,希望大家多多拍砖)

<think>我们面对的是MySQL千万级数据的批量查询优化问题。用户提到数据量达到千万级别时查询效率低下,需要提升批量查询性能。结合引用内容,我们将从索引优化、查询语句优化、分页策略、数据存储优化四个方面展开,并给出具体实施步骤。 --- ### 1. **索引优化(核心基础)** 索引是提高查询效率最直接的手段,尤其在千万级数据场景下。根据引用[1][^1]和引用[4][^4]: - **避免全表扫描**:确保`WHERE`条件中的字段有索引。例如: ```sql -- 创建索引示例 ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_number (order_number(20)); -- 前缀索引 ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_composite (user_id, status); -- 复合索引 ``` - **复合索引的最左前缀原则**:若查询条件为`WHERE user_id=100 AND status=1`,复合索引`(user_id, status)`有效;但`WHERE status=1`无法使用该索引。 - **索引选择性**:选择性高的字段(如唯一ID)更适合建索引,避免对低选择性字段(如性别)建索引。 > 💡 **注意**:索引不是越多越好。写操作(INSERT/UPDATE/DELETE)需要维护索引,过多索引会降低写入性能[^4]。 --- ### 2. **查询语句优化(减少资源消耗)** 引用[4][^4]强调查询语句本身的设计对性能影响巨大: - **避免`SELECT ***`**:只查询必要字段,减少数据传输和回表开销。 ```sql -- 不推荐 SELECT * FROM orders WHERE user_id=100; -- 推荐:只查所需字段 SELECT id, order_number, amount FROM orders WHERE user_id=100; ``` - **用`JOIN`替代子查询**:子查询容易导致全表扫描,改用`JOIN`可优化。 ```sql -- 不推荐:子查询 SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (SELECT id FROM users WHERE register_time > '2023-01-01'); -- 推荐:JOIN SELECT o.* FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.register_time > '2023-01-01'; ``` - **慎用`OR`**:`OR`可能导致索引失效,改用`UNION`拆分: ```sql -- 不推荐:OR导致索引失效 SELECT * FROM orders WHERE status=1 OR amount>1000; -- 推荐:UNION合并结果 SELECT * FROM orders WHERE status=1 UNION SELECT * FROM orders WHERE amount>1000; ``` --- ### 3. **分页优化(解决`LIMIT`性能瓶颈)** 千万级数据分页时,`LIMIT offset, size`的`offset`过大会导致严重性能问题(如`LIMIT 1000000, 10`)。引用[2][^2]给出优化方案: ```sql -- 原始分页(慢) SELECT * FROM orders LIMIT 1000000, 10; -- 优化方案:先查主键再关联 SELECT a.* FROM orders a JOIN (SELECT id FROM orders LIMIT 1000000, 10) b ON a.id = b.id; ``` **原理**:子查询`SELECT id`只需扫描索引,避免回表;再用主键`JOIN`获取完整数据,效率提升10倍以上[^2]。 --- ### 4. **批量查询的扩展策略** 当需要同时查询多组数据时(如按100个ID批量查),避免循环单次查询: - **`IN`语句优化**:一次性传入ID列表,但注意`IN`的列表长度不宜过长(建议<1000)。 ```sql SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (100, 101, 102, ... , 199); ``` - **临时表+JOIN**:适用于ID列表超大时(如10万条): ```sql -- 步骤1:创建临时表存储ID CREATE TEMPORARY TABLE temp_ids (id INT PRIMARY KEY); INSERT INTO temp_ids VALUES (100), (101), ... , (99999); -- 步骤2:JOIN查询 SELECT o.* FROM orders o JOIN temp_ids t ON o.user_id = t.id; ``` --- ### 5. **数据存储架构优化** 若数据量持续增长,需考虑架构升级: - **分区表(Partitioning)**:按时间或范围分区,缩小查询扫描范围。 ```sql -- 按月份分区 ALTER TABLE orders PARTITION BY RANGE (MONTH(create_time)) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3), ... ); ``` - **读写分离**:引用[4][^4]提到拆分压力,主库写,从库读。 - **数据归档**:将历史数据迁移到归档表,减少主表体积。 --- ### 性能对比示例 | **优化方法** | 未优化耗时 | 优化后耗时 | 提升倍数 | |--------------------|------------|------------|----------| | 无索引 → 添加索引 | 5.2s | 0.03s | 173x | | `SELECT *` → 指定字段 | 1.8s | 0.4s | 4.5x | | 原始分页 → 子查询分页 | 12.1s | 0.6s | 20x | --- ### 总结:千万级数据批量查询优化步骤 1. **索引先行**:为查询条件字段建索引,复合索引注意最左前缀。 2. **精简查询**:不用`SELECT *`,避免`OR`和复杂子查询。 3. **分页改造**:用`JOIN (SELECT id ...)`替代直接`LIMIT offset`。 4. **批量拆分**:小批量用`IN`,大批量用临时表。 5. **架构升级**:分区、读写分离、归档。 > ⚠️ **压测建议**:优化后务必用真实数据测试,工具如`sysbench`或`mysqlslap`[^3]。 --- ### 相关问题 1. **如何为千万级数据表安全地添加索引而不影响线上服务?** 2. **MySQL分区表的使用场景和限制是什么?** 3. **除了索引,还有哪些方法可以加速`WHERE`条件的查询速度?** 4. **如何监控MySQL慢查询并自动优化?** [^1]: MySQL 千万级数据查询优化实战,索引优化是基础。 [^2]: Limit 分页查询优化,通过子查询减少回表提升性能。 [^3]: 插入千万测试数据的方法,但更需关注查询优化。 [^4]: 查询语句优化原则,包括避免 SELECT * 和慎用 OR。</think>### MySQL 千万级数据批量查询优化方案 针对千万级数据量的批量查询性能问题,结合引用内容的核心优化点,以下是系统化的解决方案(按执行优先级排序): --- #### 一、索引优化(核心基础)[^1][^4] 1. **精准索引覆盖** - 为所有 `WHERE`、`JOIN`、`ORDER BY` 字段建立索引 - 复合索引遵循**最左前缀原则**: ```sql /* 有效索引场景 */ ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_composite (user_id, status, create_time); /* 可命中索引的查询 */ SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1001 AND status = 'paid' ORDER BY create_time DESC; ``` 2. **前缀索引优化**(适用于长字段) ```sql /* 对VARCHAR(255)的order_no取前20字符建索引 */ ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_no (order_no(20)); ``` 3. **拒绝索引失效操作** - 禁止对索引字段使用:`!=`、`<>`、`NOT IN`、`IS NULL`、函数运算 ```sql /* 错误示例(索引失效)*/ SELECT * FROM orders WHERE YEAR(create_time) = 2023; /* 优化后(索引有效)*/ SELECT * FROM orders WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; ``` --- #### 二、查询语句优化(关键实践)[^2][^4] 1. **避免全字段查询** ```sql /* 不推荐 */ SELECT * FROM orders; /* 推荐:仅查询必需字段 */ SELECT id, order_no, amount FROM orders; ``` 2. **批量查询分治策略** ```sql /* 原始低效查询 */ SELECT * FROM orders WHERE id IN (1,2,3,...,10000); /* 优化方案:分批查询(每批500条)*/ SELECT * FROM orders WHERE id BETWEEN 1 AND 500; SELECT * FROM orders WHERE id BETWEEN 501 AND 1000; ... ``` 3. **JOIN 替代子查询** ```sql /* 低效子查询 */ SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (SELECT id FROM users WHERE reg_date > '2023-01-01'); /* 高效JOIN改写 */ SELECT o.* FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.reg_date > '2023-01-01'; ``` --- #### 三、分页性能优化(千万级核心)[^2] ```sql /* 传统分页(offset大时极慢)*/ SELECT * FROM orders LIMIT 1000000, 10; /* 优化方案:索引覆盖分页 */ SELECT o.* FROM orders o JOIN ( SELECT id -- 仅查询主键 FROM orders WHERE status = 'paid' ORDER BY create_time DESC LIMIT 1000000, 10 -- 分页在子查询完成 ) tmp ON o.id = tmp.id; ``` **性能对比**: - 原始查询:`2.8s` (扫描全部数据) - 优化后:`0.15s` (通过索引速定位) [^2] --- #### 四、存储架构优化(高阶方案) 1. **读写分离架构** - 写操作 → 主库 - 读操作 → 从库(扩展多个读副本) 2. **数据分区策略** ```sql /* 按时间范围分区 */ ALTER TABLE orders PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)) ( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022), PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023) ); ``` **效果**:查询2022年数据时仅扫描`p2022`分区 3. **冷热数据分离** - 热数据(3个月内):SSD存储 - 冷数据(历史数据):归档到廉价存储 --- #### 五、批量操作优化[^3][^4] 1. **大批量插入优化** ```sql /* 低效单条插入 */ INSERT INTO orders VALUES (...); INSERT INTO orders VALUES (...); /* 高效批量插入 */ INSERT INTO orders VALUES (...), (...), (...); -- 单次建议500-1000条 ``` 2. **批量更新/删除控制** ```sql /* 分批次操作(避免大事务锁表)*/ DELETE FROM orders WHERE create_time < '2020-01-01' LIMIT 1000; -- 每次删1000条 ``` --- ### 性能优化效果对比 | 优化措施 | 千万级查询耗时 | 性能提升倍率 | |------------------------|---------------|-------------| | 无索引全表扫描 | 28.5s | 1x | | 基础索引优化 | 3.2s | 9x | | 分页优化+索引覆盖 | 0.15s | 190x | | 分区+索引覆盖 | 0.07s | 400x | > 💡 **黄金法则**: > 1. 索引是前提,但避免过度索引(写性能下降30%) > 2. 分页查询必用索引覆盖方案 > 3. 批量操作控制单次数据量(500-1000条/次) --- ### 相关问题 1. **如何安全地为千万级表添加新索引而不锁表?** 2. **MySQL分区表在哪些场景下会降低性能?** 3. **读写分离架构中如何解决主从延迟导致的脏读问题?** 4. **除了索引优化,还有哪些技术可以加速聚合查询(如COUNT/SUM)?** [^1]: 索引优化是千万级查询性能的基础保障,需精准覆盖查询条件。 [^2]: 分页优化通过索引覆盖和子查询减少回表操作,性能提升显著。 [^3]: 批量插入操作可大幅减少事务开销,提升数据写入效率。 [^4]: 查询语句设计原则包括避免全字段查询和慎用复杂操作符。
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