2019獨(dú)角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標(biāo)準(zhǔn)>>>

1、僅僅是學(xué)習(xí)

前陣子手賤，下載網(wǎng)上流傳的某酒店2000w開(kāi)房記錄，順手就給下載了。下載cvs格式，導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)好多失敗，隨后下載Sql-Server-2008-R2版本的記錄，由于模糊查詢非常慢，就開(kāi)始改造mysql版本的（注：SQL-Server不熟而且太占內(nèi)存了，4G的基本跑起來(lái)比較費(fèi)力）。貼上SQL-Server的建表語(yǔ)句：

CREATE TABLE [dbo].[cdsgus]([Name] [nvarchar](2000) NULL,[CardNo] [nvarchar](2000) NULL,[Descriot] [nvarchar](2000) NULL,[CtfTp] [nvarchar](2000) NULL,[CtfId] [nvarchar](2000) NULL,[Gender] [nvarchar](2000) NULL,[Birthday] [nvarchar](2000) NULL,[Address] [nvarchar](2000) NULL,[Zip] [nvarchar](2000) NULL,[Dirty] [nvarchar](2000) NULL,[District1] [nvarchar](2000) NULL,[District2] [nvarchar](2000) NULL,[District3] [nvarchar](2000) NULL,[District4] [nvarchar](2000) NULL,[District5] [nvarchar](2000) NULL,[District6] [nvarchar](2000) NULL,[FirstNm] [nvarchar](2000) NULL,[LastNm] [nvarchar](2000) NULL,[Duty] [nvarchar](2000) NULL,[Mobile] [nvarchar](2000) NULL,[Tel] [nvarchar](2000) NULL,[Fax] [nvarchar](2000) NULL,[EMail] [nvarchar](2000) NULL,[Nation] [nvarchar](2000) NULL,[Taste] [nvarchar](2000) NULL,[Education] [nvarchar](2000) NULL,[Company] [nvarchar](2000) NULL,[CTel] [nvarchar](2000) NULL,[CAddress] [nvarchar](2000) NULL,[CZip] [nvarchar](2000) NULL,[Family] [nvarchar](2000) NULL,[Version] [nvarchar](2000) NULL,[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,CONSTRAINT [PK_cdsgus] PRIMARY KEY CLUSTERED ([id] ASC) WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]) ON [PRIMARY]

從建表語(yǔ)句看，這表建得實(shí)在是不太好！不管，先看看數(shù)據(jù)有多少：

select COUNT(*) FROM [shifenzheng].[dbo].[cdsgus]; # 查詢非常慢的（5分鐘左右）

2、開(kāi)始MySql之旅?

開(kāi)始導(dǎo)入數(shù)據(jù)（開(kāi)始mysql建表語(yǔ)句也和上面一樣），然后幾經(jīng)折騰，最終確定表結(jié)構(gòu)如下（內(nèi)存不夠，放棄ENGINE=MEMORY）：
mysql> show create table customer; +--------------------------+ | Table | Create Table +--------------------------+ | customer | CREATE TABLE `customer` (`Name` varchar(80) NOT NULL,`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,`Zip` int(10) DEFAULT NULL,`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,`CZip` int(8) DEFAULT NULL,`Family` int(10) DEFAULT NULL,`Version` datetime DEFAULT NULL,`id` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `index_Name` (`Name`) USING BTREE,KEY `index_CtfId` (`CtfId`) USING BTREE ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 | +--------------------------+mysql> show create table test; +--------------------------+ | Table | Create Table +--------------------------+ | test | CREATE TABLE `test` (`Name` varchar(80) NOT NULL,`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,`Zip` int(10) DEFAULT NULL,`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,`CZip` int(8) DEFAULT NULL,`Family` int(10) DEFAULT NULL,`Version` datetime DEFAULT NULL,`id` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 | +--------------------------+

表customer，test結(jié)構(gòu)式一樣的，數(shù)據(jù)也是一樣的，只是customer多了兩個(gè)索引：

KEY `index_Name` (`Name`) USING BTREE,KEY `index_CtfId` (`CtfId`) USING BTREE

終端編碼統(tǒng)一設(shè)置成utf8：

mysql> show variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------+ | Variable_name | Value | +--------------------------+----------------------------+ | character_set_client | utf8 | | character_set_connection | utf8 | | character_set_database | utf8 | | character_set_filesystem | binary | | character_set_results | utf8 | | character_set_server | utf8 | | character_set_system | utf8 | | character_sets_dir | /usr/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------+

先看看表空間的大小：

mysql> select table_name, data_length/(1024 * 1024), index_length/(1024 * 1024) from tables where table_schema='hotel'; +------------+---------------------------+----------------------------+ | table_name | data_length/(1024 * 1024) | index_length/(1024 * 1024) | +------------+---------------------------+----------------------------+ | customer | 2713.3337 | 566.7627 | | test | 2713.3337 | 196.2305 | +------------+---------------------------+----------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec) 多了兩列的索引就多了370M左右。

3、MySql的測(cè)試數(shù)據(jù)：

條數(shù)\時(shí)間	TABLE `test`	TABLE `customer`
①
count(*) ... where name like '徐%'	369670 (1 min 2.63 sec)	369670 (0.45 sec)
count(*) ... where name like 'xu%' ? ? ? ? ??	1834 (1 min 2.32 sec)	?1834 (0.45 sec)
name ... where name like '徐%' ??	369670 (1 min 2.91 sec)	369670 (0.30 sec)
name ... where name like 'xu%'	1834 (1 min 3.27 sec) ?	1834 (0.15 sec)
name ... where binary?name like 'xu%'	605 (1 min 2.89 sec)	?605 (7.62 sec)
②
count(*) ... where name like '%徐'	912（1 min 1.89 sec）	912（7.45 sec）
count(*) ... where name like '%xu'?	326（1 min 1.71 sec）	?326（7.25 sec）
name ... where name like '%徐'	912 (1 min 3.19 sec)	?912 (7.42 sec)
name ... where name like '%xu'?	?326 (1 min 3.69 sec) ?	326 (7.48 sec)
name ... where binary?name like '%xu'	117 (1 min 7.49 sec)?	?117 (6.76 sec)
③
count(*) ... where name like '%徐%'	373621（1 min 2.98 sec）	?373621（8.08 sec）
count(*) ... where name like '%xu%'	?3347（1 min 3.26 sec）	3347（7.98 sec） ?
name ... where name like '%徐%'	373621 (1 min 3.02 sec)	373621 (7.49 sec)
name ... where name like '%xu%'	?3347 (1 min 3.55 sec)	3347 (7.29 sec)
name ... where binary?name like '%xu%'	1059 (1 min 2.93 sec)?	1059 (6.94 sec)
④
name,ctfid,id ... where name like '徐%' ?	?369670 (1 min 1.48 sec)?	369670 (大于40min)
name,ctfid,id ... where name like 'xu%'?	?1834 (1 min 1.40 sec) ?	?1834 (17.77, 0.02 sec)
name,ctfid,id ... where name binary like 'xu%'	605 (1 min 4.45 sec) ?	605 (1min 12.59 sec)
⑤
name,ctfid,id ... where name like '%徐%'?	373621 (1 min 2.59 sec)	?373621 (1 min 2.18 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' ?	3347 (1 min 5.52 sec)	?3347 (1min 1.77 sec)
name,ctfid,id ... where binary?name like '%xu%'?	1059 (1 min 2.83 sec)	?1059 (1min 0.38 sec)
⑥
name ... where name = '徐'?	120 (1 min 2.70 sec)	120 (0.16 sec)
name ... where name = 'xu'	?38 (1 min 8.17 sec)?	38 (0.01 sec)
⑦
name,ctfid,id ... where name = '徐'	120 (1 min 11.80 sec)?	120 (0.60 sec)
name,ctfid,id ... where name = 'xu'?	38 (1 min 3.43 sec)	38 (0.58 sec)
⑧
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 1000?	1000 (0.05 sec)	1000 (0.06 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 10000?	10000 (0.40 sec)	10000 (0.39 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 1000	1000 (18.91 sec)	1000 (19.28 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 10000	?10000 (1 min 1.74 sec)?	10000 (59.71 sec)
⑨
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 1000, 1000?	1000 (0.31 sec)	1000 (0.31 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 10000, 1000?	1000 (1.48, 0.41 sec)	1000 (1.52, 0.46 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%徐%' limit 100000, 1000?	1000 (17.18, 17.01 sec)	1000 (14.01, 13.61 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 1000,1000	1000?(44.71 sec)	1000?(41.81 sec)
name,ctfid,id ... where name like '%xu%' limit 2000,1000	1000?(48.02 sec)	1000?(49.56 sec)

??

注：有索引的時(shí)候，模糊查詢單列數(shù)據(jù)占有很大的優(yōu)勢(shì)，等于查詢也是。對(duì)比①②發(fā)現(xiàn)，模糊查詢還是開(kāi)始字符不模糊很有優(yōu)勢(shì)的（基本可以了解索引的分組規(guī)則）。第④條，說(shuō)明索引也是有問(wèn)題的，大概46分鐘的時(shí)間（可能是bug），第④的第二條說(shuō)明索引查詢過(guò)的數(shù)據(jù)會(huì)緩存起來(lái)，索引第二次查詢明顯很快。對(duì)比binary（區(qū)分大小寫(xiě)），明顯更加耗時(shí)。第⑨條，說(shuō)明越往后的數(shù)據(jù)，limit查詢起來(lái)越費(fèi)時(shí)。

4、待解決的問(wèn)題

limit關(guān)鍵字在數(shù)據(jù)量很多的性能瓶頸，其實(shí)就如這篇文章所說(shuō)的：http://www.cnblogs.com/fjytzh/archive/2010/04/02/1702886.html，offset偏移比較大時(shí)，可以采用嵌套查詢的方式來(lái)提高效率，但是目前我需要滿足模糊查詢的需要，這個(gè)方案有問(wèn)題（確實(shí)測(cè)試了一下，不可行，比直接limit還要慢）。

試試http://grb12508.blog.163.com/blog/static/273784582009102448061/復(fù)合索引的方法（綜上：如果對(duì)于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設(shè)計(jì)一個(gè)索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！），主要想通過(guò)name來(lái)查詢id，故以name, id建復(fù)合索引(測(cè)試結(jié)果還可以)。

-- 添加復(fù)合索引alter table test add index (name, id); -- 查詢的SQL語(yǔ)句(注意：這里如果用 id in (...)會(huì)很慢！ http://codingstandards.iteye.com/blog/1344833 )select name, ctfid, id from test t inner join (select id as i_id from test where name like '徐%' limit 20000, 2000) as i on t.id=i.i_id;

第一次查詢比較慢，重復(fù)查詢一下就很快（應(yīng)該有緩存）。

5、最終建表語(yǔ)句

CREATE TABLE `customer` (`Name` varchar(80) NOT NULL,`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,`CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,`Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,`Birthday` int(9) DEFAULT NULL,`Address` varchar(100) DEFAULT NULL,`Zip` int(10) DEFAULT NULL,`Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,`District1` varchar(6) DEFAULT NULL,`District2` varchar(4) DEFAULT NULL,`District3` varchar(6) DEFAULT NULL,`District4` varchar(6) DEFAULT NULL,`District5` varchar(8) DEFAULT NULL,`District6` varchar(20) DEFAULT NULL,`FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,`LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,`Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,`Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,`Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,`Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,`EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,`Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,`Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,`Education` varchar(20) DEFAULT NULL,`Company` varchar(80) DEFAULT NULL,`CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,`CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,`CZip` int(8) DEFAULT NULL,`Family` int(10) DEFAULT NULL,`Version` datetime DEFAULT NULL,`id` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `index_Name_Id` (`Name`, `id`) USING BTREE,KEY `index_CtfId_Id` (`CtfId`, `id`) USING BTREE ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;

轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/twinkling/blog/180619

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Mysql查询（基于某酒店2000w条数据）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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