Question

我一直试图在某个SELECT查询上获得一些速度提升。情况如下：有一个（在我眼里）巨大的交叉桌。它目前有大约2000万行，但我预计这会增长很多。根据这个交叉表，我需要创建另一个表。为此，我需要执行以下查询：

SELECT hugeCrossingTable.field3, otherTable.field1, hugeCrossingTable.field2 * otherTable.field3 AS someName
FROM hugeCrossingTable 
INNER JOIN otherTable ON hugeCrossingTable.field1 = otherTable.field2

现在这导致大约一百万行。我已经在2个表中的field1上都有索引，但它仍然需要18分钟才能完成.. 我想要分割表格，但后来我需要找到一种方法来分割数据，因为它只是一个交叉表，没有想到如何做到这一点。

关于如何优化这一点的任何想法？

感谢。

根据要求，这里是创建声明：

CREATE TABLE  `hugeCrossingTable` (
  `field` int(11) NOT NULL,
  `field1` int(11) NOT NULL,
  `field2` double(10,5) DEFAULT NULL,
  `field3` int(4) DEFAULT NULL,
  KEY `field1` (`field1`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

CREATE TABLE  `otherTable` (
  `field` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `field1` int(10) unsigned NOT NULL,
  `field2` int(10) unsigned NOT NULL,
  `field3` decimal(5,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`field`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=latin1;

解释输出：

id, select_type, table              , type , possible_keys, key     , key_len, ref                , rows, Extra
1 , 'SIMPLE'   , 'otherTable'       , 'ALL', ''           , ''      , ''     , ''                 , 294 , ''
1 , 'SIMPLE'   , 'hugeCrossingTable', 'ref', 'field1'     , 'field1', '4'    , 'otherTable.field2', 69  , 'Using where'

Answer 1

这里有一些innodb示例，适用于大约的大表。 6000到5亿行，展示了精心设计的innodb表的优势以及如何最好地使用聚簇索引（仅适用于innodb）

MySQL and NoSQL: Help me to choose the right one

60 million entries, select entries from a certain month. How to optimize database?

Rewriting mysql select to reduce time and writing tmp to disk

您还需要阅读以下内容：

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-index-types.html

http://www.xaprb.com/blog/2006/07/04/how-to-exploit-mysql-index-optimizations/

一旦你整理了你的桌面设计并优化了你的innodb配置：

http://www.mysqlperformanceblog.com/2006/09/29/what-to-tune-in-mysql-server-after-installation/

http://www.mysqlperformanceblog.com/2007/11/03/choosing-innodb_buffer_pool_size/

您可以尝试以下内容：

start transaction;

insert into target_table (x,y) select x,y from source_table order by x,y;

commit;

希望这有帮助。

MySQL优化庞大的表

1 个答案: