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V2EX 提问指南
mifan
V2EX  ›  问与答

关于大数据量数据的处理,数据量可能很大很大

  •  
  •   mifan · 2011-02-17 11:38:05 +08:00 · 5968 次点击
    这是一个创建于 5032 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    我写了个站, 去天涯抓数据, 昨天 100多万的数据, 系统响应不错, 今天数据量 到达了 200多W, 系统反应极其慢....
    我查了一下, 主要是这种sql非常慢 (posts 表 数据量 2468234 )

    SELECT `posts`.* FROM `posts` WHERE (`posts`.topic_id = 11036) ORDER BY id ASC LIMIT 20 OFFSET 1082340;


    20 rows in set (34.13 sec)

    `posts`.topic_id 上有索引,

    更要命的是, 要是想抓的话, 每天我都能加 100w 的数据, 这样的话 即使 把现在的innodb 换成 myisam引擎估计也没啥效果, 同时又不想分表(用的是rails, 就是图个省事儿),

    求一解决方案, 或者其他办法

    我想先换成 mongodb ? 不知可行否 ?(没玩过大数据量数据库, 还请同学们帮忙 :) )

    对了 机器是在linode 上的vps , 1G 内存....
    19 条回复    1970-01-01 08:00:00 +08:00
    mifan
        1
    mifan  
    OP
       2011-02-17 11:43:33 +08:00
    补充一个有这种问题的url

    http://tianya.lu/posts/pages/123406

    也许会很快, 那是因为有缓存缓存这个页面的时间是10 min, 但是10分钟过期后,,, 用户体验为零. 点了就没反应, 半分钟之后才能动......
    mifan
        2
    mifan  
    OP
       2011-02-17 11:47:34 +08:00
    上面的url 给错了, 应该是这样的url:
    http://tianya.lu/topics/10000/pages/23492 才会更慢....
    mifan
        3
    mifan  
    OP
       2011-02-17 12:10:16 +08:00
    create_table "posts", :force => true do |t|
    t.integer "topic_id", :null => false
    t.integer "author_id", :null => false
    t.integer "page_id", :null => false
    t.datetime "posted_at", :null => false
    t.datetime "updated_at"
    t.integer "post_favorites_count", :limit => 2, :default => 0, :null => false
    t.boolean "valuable", :default => false, :null => false
    t.integer "post_content_id"
    end

    add_index "posts", ["author_id"], :name => "index_posts_on_author_id"
    add_index "posts", ["post_favorites_count"], :name => "index_posts_on_post_favorites_count"
    add_index "posts", ["posted_at"], :name => "index_posts_on_posted_at"
    add_index "posts", ["topic_id", "author_id"], :name => "index_posts_on_topic_id_and_author_id"
    add_index "posts", ["topic_id"], :name => "index_posts_on_topic_id"
    add_index "posts", ["updated_at"], :name => "index_posts_on_updated_at"
    add_index "posts", ["valuable"], :name => "index_posts_on_valuable"


    posts 表 的结构
    Platinum
        4
    Platinum  
       2011-02-17 13:19:20 +08:00
    建一个 topic_id,id 的复合索引

    主要是你的 OFFSET 太大了,可以考虑 cursor 式分页 http://timyang.net/web/pagination/

    你这种是标准的 SQL 操作,不是 key-value 性质的,跟 mongodb 没关系,先不用惦记
    leolmncn
        5
    leolmncn  
       2011-02-17 13:27:08 +08:00
    简单的方法是采用mysql 5.1以上版本支持的partitioning。可以根据日期或ID范围进行物理分表。但是逻辑表对于rails还是一个。插入时更新索引的速度和个别记录的查询性能都会提升。

    mysql 官方文档:
    http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/mysql_5.1_partitioning_with_dates.html
    mifan
        6
    mifan  
    OP
       2011-02-17 13:45:45 +08:00
    @Platinum 的这个符合索引应该是最简单的, 所有查询排序都能在这个索引中完成, 加了这个索引应该可以提高不少速度
    cursor 的 方式 也可以考虑, 但是需要加额外的字段(索引) , 等直接加完索引在看吧


    @leolmncn 的这个方式很不错, 等 cursor 改造完, 试试 逻辑分表....


    谢谢 :)
    napoleonu
        7
    napoleonu  
       2011-02-17 14:10:16 +08:00
    妈妈说select语句不让写*

    一天100W,换机器吧。
    napoleonu
        8
    napoleonu  
       2011-02-17 14:28:49 +08:00
    随意分页也可以做到,好像在 @fuchaoqun 博客上看过。
    Livid
        9
    Livid  
    MOD
       2011-02-17 16:05:52 +08:00
    你计算过 posts 表每一行的平均长度么?

    如果其中有一个字段是 post 的内容,那么建议把这个长字段删掉,然后把 post 的内容放到一个 key-value 数据库中。

    这样的话,整个 posts 表的尺寸会降低一个数量级。
    Los
        10
    Los  
       2011-02-17 16:25:09 +08:00
    VPS的32G硬盘很快会满吧?
    mifan
        11
    mifan  
    OP
       2011-02-17 16:56:34 +08:00
    @Livid 有一个 post_contents 表 ,

    posts 表 有 "post_content_id" 作为关联 , 呵呵 , 只在这个表上有 select * from post_contents where id = xxx 的操作, 这个到成为不了瓶颈.

    我的上一次优化就是 把 posts 表 拆成了 posts 和 post_contents 2个表 , 不然 50 W 条数据 就已经跑不动了 :)
    mifan
        12
    mifan  
    OP
       2011-02-17 16:58:55 +08:00
    Update ...

    根据@Platinum的建议,加了3个index... , 现在 最长的查询大概3s, 性能10x...,
    想办法用cursor中...

    def self.up
    change_table :posts do |t|
    add_index "posts", ["id", "topic_id"]
    add_index "posts", ["id", "author_id"]
    add_index "posts", ["id", "topic_id", "author_id"]
    end
    end
    mifan
        13
    mifan  
    OP
       2011-02-17 17:00:01 +08:00
    @Los 估计抓 10000 w 数据就差不多了,,, 现在上面还放着好多我下的 片片... :)
    Platinum
        14
    Platinum  
       2011-02-17 18:23:16 +08:00
    http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/blog/item/a352918fe70d96fd503d925e.html

    这属于进阶问题了,文章最下面的那个 INNER JOIN 可谓大杀器,有些场合很明显,可以继续试试

    还有就是 @Livid 的拆字段问题,我认为对于 Covering Index 的查询,表的大小无所谓……因为这时候主要是看索引文件的大小
    Platinum
        15
    Platinum  
       2011-02-17 18:27:45 +08:00
    另外,复合索引的顺序很重要,我怎么看你那几个索引都是 id 在最前……
    Platinum
        16
    Platinum  
       2011-02-17 18:30:28 +08:00
    说乱了,那个不是 Covering Index ……应该说是不需要扫描全表(只匹配索引就够了)的查询
    Livid
        17
    Livid  
    MOD
       2011-02-17 18:34:20 +08:00
    SELECT * 类型的查询的性能,和表尺寸是有关系的,会影响查询完成后读取时的 IO 数量。
    manhere
        18
    manhere  
       2011-02-17 19:38:38 +08:00
    不想分表 可以分库呀
    napoleonu
        19
    napoleonu  
       2011-02-17 21:09:15 +08:00
    数据量不小,1G内存,还要跑APP,怎么折腾就那样,用户稍微多那么几个就直接当机吧。
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