问题描述:
数据表千万量级,update where gid="adadfadsfasdf",返回结果显示耗时70ms到1s之间
分析:
表很大,那么update,可能先要取索引,再取页面,但是即使都是磁盘操作,每次磁盘操作耗费5ms,大概花费20,30ms足矣
所以时间肯定是花在io等待上了。
使用 iostat -x -d 1 3 显示等待时间几十毫秒
所以时间确实花在io等待上了
解决方法:
减少io
增大mysql内存,原来是10G,现在搞成50G
针对千万级数据表更新操作耗时较长的问题,本文分析了其原因在于I/O等待,并通过增加MySQL内存的方式有效降低了更新耗时。
问题描述:
数据表千万量级,update where gid="adadfadsfasdf",返回结果显示耗时70ms到1s之间
分析:
表很大,那么update,可能先要取索引,再取页面,但是即使都是磁盘操作,每次磁盘操作耗费5ms,大概花费20,30ms足矣
所以时间肯定是花在io等待上了。
使用 iostat -x -d 1 3 显示等待时间几十毫秒
所以时间确实花在io等待上了
解决方法:
减少io
增大mysql内存,原来是10G,现在搞成50G
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