構建數據庫以獲得最佳性能

Question

我正在研究「在線數據流」項目，我需要一些幫助來構建最佳性能的數據庫。目前，我有一個包含玩家，包括文件，海報圖像，POST_ID等

+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 
| Field   | Type  | Null | Key | Default | Extra   | 
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 
| id   | int(11)  | NO | PRI | NULL | auto_increment | 
| post_id  | int(11)  | YES |  | NULL |    | 
| file   | mediumtext | NO |  | NULL |    | 
| thumbs_img | mediumtext | YES |  | NULL |    | 
| thumbs_size | mediumtext | YES |  | NULL |    | 
| thumbs_points | mediumtext | YES |  | NULL |    | 
| poster_img | mediumtext | YES |  | NULL |    | 
| type   | int(11)  | NO |  | NULL |    | 
| uuid   | varchar(40) | YES |  | NULL |    | 
| season  | int(11)  | YES |  | NULL |    | 
| episode  | int(11)  | YES |  | NULL |    | 
| comment  | text  | YES |  | NULL |    | 
| playlistName | text  | YES |  | NULL |    | 
| time   | varchar(40) | YES |  | NULL |    | 
| mini_poster | mediumtext | YES |  | NULL |    | 
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 

一個有100K記錄大約需要0.5秒，查詢和性能的不斷降低，因爲我有更多的記錄所有相關信息的一個表。 （'7000'）AND類型='1';其中post_id（'7000'）AND_type ='1'中的post_id解釋SELECT * FROM dle_playerFiles

+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+ 
| id | select_type | table   | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra  | 
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+ 
| 1 | SIMPLE  | dle_playerFiles | ALL | NULL   | NULL | NULL | NULL | 61777 | Using where | 
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+ 

我該如何改進DB結構？ youtube等大型網站如何構建數據庫？

Answer 1

通常，當查詢時間成正比的行數，即提出了一種表掃描，這意味着對於像

SELECT * FROM dle_playerFiles where post_id in ('7000') AND type='1' 

查詢該數據庫執行該字面上，如，遍歷每單排並檢查它是否符合標準。

對此的典型解決方案是一個索引，它是一列（或一組列）的值的預先計算值列表以及具有所述值的行的列表。

如果創建上dle_playerFiles的POST_ID列的索引，那麼指數將基本上說

1: <some row pointer>, <some row pointer>, <some row pointer> 
2: <some row pointer>, <some row pointer>, <some row pointer> 
... 
100: <some row pointer>, <some row pointer>, <some row pointer> 
... 
7000: <some row pointer>, <some row pointer>, <some row pointer> 
250000: <some row pointer>, <some row pointer>, <some row pointer> 

因此，在發生這樣的指標，上述查詢將單純看指數的節點7000並知道哪些行包含它。

則數據庫只需要讀取其中POST_ID是7000行，並檢查他們的類型是1

這將是更快，因爲數據庫從來不需要看每一行來處理查詢。索引的成本：

1. 的存儲空間 - 這是更多的數據，它必須保存在某個地方
2. 更新時間 - 數據庫保持同步指標與變化自動錶，這意味着INSERT，UPDATE而DELETE語句將需要更長的時間，因爲它們需要更新數據。對於小而高效的索引，這種折衷通常是值得的。

對於您的查詢，我建議您在2列上創建一個索引。讓他們在同一指數的一部分，而不是2個獨立的指標：

create index ix_dle_playerFiles__post_id_type on dle_playerFiles (post_id, type) 

注意事項這個工作效率：

1. SELECT *是壞在這裏。如果您要返回每列，那麼數據庫必須轉到表以讀取列，因爲索引只包含用於過濾的列。如果您確實只需要一個或兩個列，請在SELECT子句中顯式指定它們並將它們添加到索引中。不要爲許多列執行此操作，因爲它會使索引膨脹。
2. 函數和類型轉換傾向於防止索引使用。您的SQL包裝整數類型post_id並鍵入引號，以便它們被解釋爲字符串。數據庫可能會覺得索引無法使用，因爲它必須轉換所有內容。刪除好措施的引號。

Answer 2

如果我正確地讀取了您的持續時間，它似乎需要0.04630675（秒？）來運行您的查詢，而不是0.5秒。

無論如何，正確的索引可以減少返回查詢結果所需的時間。根據您的查詢SELECT * FROM dle_playerFiles where post_id in ('7000') AND type='1'，建議使用post_id和type索引。

此外，如果您不需要絕對需要返回所有字段，請使用所需字段的單個列引用而不是*。字段越少，查詢將返回的越快。

優化查詢的另一種方法是確保您使用可能的最小數據類型 - ，特別是主/外鍵和索引字段中的。切勿使用bigint或int當mediumint，smallint或者更好的是，一個tinyint會做。從來沒有，有史以來使用PK或FK中的文本字段，除非你沒有別的選擇（這是一個數據庫設計的罪行，即使是經常有足夠的訓練和經驗的人更好地知道IMO）使用盡可能小的精確數字類型會好得多。所有這些都對存儲規模產生了積極的影響。