视频1 视频21 视频41 视频61 视频文章1 视频文章21 视频文章41 视频文章61 推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37 推荐39 推荐41 推荐43 推荐45 推荐47 推荐49 关键词1 关键词101 关键词201 关键词301 关键词401 关键词501 关键词601 关键词701 关键词801 关键词901 关键词1001 关键词1101 关键词1201 关键词1301 关键词1401 关键词1501 关键词1601 关键词1701 关键词1801 关键词1901 视频扩展1 视频扩展6 视频扩展11 视频扩展16 文章1 文章201 文章401 文章601 文章801 文章1001 资讯1 资讯501 资讯1001 资讯1501 标签1 标签501 标签1001 关键词1 关键词501 关键词1001 关键词1501 专题2001
mysql大表更新sql的优化策略_MySQL
2020-11-09 18:51:03 责编:小采
文档

bitsCN.com

问题sql背景:项目有6个表的要根据pid字段要写入对应的brand_id字段。但是这个其中有两个表是千万级别的。我的worker运行之后,线上的mysql主从同步立刻延迟了!运行了一个多小时之后,居然延迟到了40分钟,而且只更新了十几万行数据。问题sql如下:

	UPDATE $tableName$	SET brand_id = #newBrandId#	WHERE pid = #pid#	AND brand_id = 0	
项目组的mysql专家帮我分析了下,因为pid字段没有索引,mysql引擎要逐行扫描出与传入的pid值相等的列,然后更新数据,也就是要扫描完1000W+行磁盘数据才能执行完这个sql。更严重的是,这个千万级的表里面有多少个不同的pid,我就要执行多少个这样的sql。

同事给我的建议的根据id字段进行sql代码层次的纵向分表。每次更新1000行的数据,这样mysql引擎就不用每次在扫全表了,数据库压力是之前的万分之一。而且id作为主键,是有索引的有索引,有索引能大大优化查询性能,优化后的sql如下:

 UPDATE $tableName$ SET brand_id = #newBrandId# WHERE pid = #pid# AND brand_id = 0 AND id BETWEEN #startNum# AND #endNum# 
仅仅用了id限区间的语句,将一个千万级的大表代码层次上进行纵向切割。重新上线worker后,mysql主从没有任何延迟!而且经过监视,短短10分钟就更新了十几万数据,效率是之前的6倍!更重要的是数据库负载均衡,应用健康运行。

bitsCN.com

下载本文
显示全文
专题