MySQL数据库在什么时候开始失去性能？
我拥有我认为的大型数据库，大约有15M的记录，占用了近2GB。基于这些数字，我是否有动力清理数据，或者我是否可以安全地继续扩展数年？
答案 0 :(得分：191)
物理数据库大小无关紧要。记录数无关紧要。
根据我的经验，您要运行的最大问题不是大小，而是您一次可以处理的查询数量。很可能您将不得不转移到主/从配置，以便可以针对从服务器运行读取查询，并且针对主服务器运行写入查询。但是，如果您尚未做好准备，则可以随时调整正在运行的查询的索引，以加快响应时间。此外，您可以对Linux中的网络堆栈和内核进行大量调整，这将有所帮助。
我已经达到10GB，只有中等数量的连接，它处理了请求就好了。
我会首先关注你的索引，然后让服务器管理员查看你的操作系统，如果所有这些都没有帮助它可能是时候实现主/从配置。
答案 1 :(得分：79)
总的来说，这是一个非常微妙的问题，并不是无关紧要的。我们建议您阅读mysqlperformanceblog.com和High Performance MySQL。我真的认为没有一般的答案。
我正在开发一个项目，该项目拥有一个拥有近1TB数据的MySQL数据库。最重要的可扩展性因素是RAM。如果表的索引适合内存并且您的查询经过高度优化，则可以使用普通计算机提供合理数量的请求。
记录的数量很重要，具体取决于表格的外观。拥有大量varchar字段或只有几个整数或长整数是不同的。
数据库的物理尺寸也很重要：例如，考虑备份。根据您的引擎，您的物理db文件会增长，但不会缩小，例如使用innodb。因此，删除大量行无助于缩小物理文件。
这个问题有很多，而且在很多情况下，魔鬼都在细节中。
答案 2 :(得分：23)
我会首先关注你的索引，而不是让服务器管理员查看你的操作系统，如果所有这些都没有帮助它可能是时候进行主/从配置。
这是真的。通常工作的另一件事是减少重复使用的数据量。如果您有“旧数据”和“新数据”，并且99％的查询都使用新数据，只需将所有旧数据移到另一个表中 - 不要查看它;）
- ＆GT;看看partitioning。
答案 3 :(得分：20)
2GB和大约15M的记录是一个非常小的数据库 - 我在奔腾III上运行了更大的数据库（！）并且所有内容仍然运行得非常快..如果你的速度很慢，那就是数据库/应用程序设计问题，不是一个mysql。
答案 4 :(得分：18)
谈论“数据库性能”毫无意义，“查询性能”在这里是一个更好的术语。答案是：它取决于查询，它运行的数据，索引，硬件等。您可以了解将要扫描的行数以及将使用EXPLAIN语法的索引。
2GB实际上并不算作“大”数据库 - 它更像是一个中等大小。
答案 5 :(得分：9)
还要注意复杂的连接。除了交易量之外，交易复杂性也是一个重要因素。
重构大量查询有时可以大大提升性能。
答案 6 :(得分：9)
我曾经被要求查看一个“停止工作”的mysql。我发现数据库文件驻留在安装了NFS2且最大文件大小为2GB的Network Appliance文件管理器上。果然，已停止接受事务的表在磁盘上正好是2GB。但是就性能曲线而言，我被告知它一直像冠军一样工作直到它根本不起作用！这种体验总是对我有用，这是一个很好的提醒，总是在你自然怀疑的那个上下。
答案 7 :(得分：9)
要考虑的一点也是系统的目的和日常数据。
例如，对于具有车辆GPS监控功能的系统，与前几个月的汽车位置无关的查询数据。
因此，可以将数据传递到其他历史表以进行可能的咨询，并减少日常查询的执行时间。
答案 8 :(得分：8)
我目前在亚马逊的云基础设施上管理一个已经增长到160 GB的MySQL数据库。查询性能很好。已成为噩梦的是备份，恢复，添加从属或其他任何处理整个数据集的事情，甚至是大型表上的DDL。获取转储文件的干净导入已成为问题。为了使过程足够稳定以实现自动化，需要进行各种选择以优先考虑稳定性而不是性能。如果我们不得不使用SQL备份从灾难中恢复过来，那么我们将会停顿数天。
水平扩展SQL也非常痛苦，并且在大多数情况下导致以您可能不想要的方式使用它时，您首先选择将数据放入SQL中。碎片，读取奴隶，多主人等等，它们都是非常糟糕的解决方案，增加了你用DB做过的事情的复杂性，而不是其中一个解决了问题;只是在某些方面减轻它。当你开始接近这些类型的东西成为问题的数据集时，我强烈建议你把一些数据从MySQL（或任何SQL）中移出。
答案 9 :(得分：4)
如果数据库设计不当，性能会在几千行中降低。
如果您有正确的索引，请使用正确的引擎（不要使用MyISAM，其中需要多个DML），使用分区，根据使用情况分配正确的内存，当然还有良好的服务器配置，MySQL甚至可以处理TB级数据！
总有办法提高数据库性能。
答案 10 :(得分：3)
这取决于您的查询和验证。
例如，我使用了一个包含10 000种药物的表格，这些药物具有列通用名称，其中该表中每种药物的字符数超过15个。我提出了一个查询来比较两个表格之间药物的通用名称。查询需要更长的时间才能运行。同样，如果使用药物索引比较药物，使用id列（如上所述），只需几秒钟。
答案 11 :(得分：2)
数据库大小在字节和表的行号方面很重要。您会注意到轻型数据库和blob填充的数据库之间存在巨大的性能差异。一旦我的应用程序卡住了，因为我将二进制图像放在字段中，而不是将图像保存在磁盘上的文件中，只将文件名放在数据库中。另一方面，迭代大量行不是免费的。
答案 12 :(得分：0)
不，这并不重要。 MySQL的速度约为每秒700万行。所以你可以扩展很多
答案 13 :(得分：0)
查询性能主要取决于它需要扫描的记录数，索引在其中扮演着重要的角色，索引数据的大小与行数和索引数成正比。
带有索引字段条件以及完整值的查询通常会在1ms内返回，但是starts_with，IN，Bweens显然包含条件可能需要花费更多时间来扫描更多记录。
此外，您将面临DDL的许多维护问题，例如ALTER，DROP将会变得缓慢且困难，即使增加索引或新列，也带来更多实时流量。
通常建议将数据库群集到所需的多个群集中（500GB将是一个通用基准，正如其他人所说，它取决于许多因素，并可能因使用案例而异），这样可以更好地隔离并提供独立性扩展特定集群（更适合B2B）