mysql
2016-05-27 17:32
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1.mysql千万级别数据肯定是没问题的,毕竟现在的流向web2.0网站大部分是mysql的
2.合理分表也是必须的,主要涉及横向分表与纵向分表,如把大小字段分开,或者每100万条记录在一张表中等等,像上面的这个表可以考虑通过uid的范围分表,或者通过只建立索引表,去掉相对大的字段来处理.
3.count()时间比较长,但是本身是可以缓存在数据库中或者缓存在程序中的,因为我们当时使用在后台所以第一页比较慢但是后面比较理想
4.SELECT id 相对SELECT * 差距还是比较大的,可以通过上面的方法来使用SELECT id + SELECT * ... IN 查询来提高性能
5.必要的索引是必须的,还是要尽量返回5%-20%的结果级别其中小于5%最理想;
6.mysql分页的前面几页速度很快,越向后性能越差,可以考虑只带上一页,下一页不带页面跳转的方法,呵呵这个比较垃圾但是也算是个方案,只要在前后多查一条就能解决了.比如100,10 你就差99,12呵呵,这样看看前后是否有结果.
7.前台还是要通过其他手段来处理,比如lucene/Solr+mysql结合返回翻页结果集,或者上面的分表
2.合理分表也是必须的,主要涉及横向分表与纵向分表,如把大小字段分开,或者每100万条记录在一张表中等等,像上面的这个表可以考虑通过uid的范围分表,或者通过只建立索引表,去掉相对大的字段来处理.
3.count()时间比较长,但是本身是可以缓存在数据库中或者缓存在程序中的,因为我们当时使用在后台所以第一页比较慢但是后面比较理想
4.SELECT id 相对SELECT * 差距还是比较大的,可以通过上面的方法来使用SELECT id + SELECT * ... IN 查询来提高性能
5.必要的索引是必须的,还是要尽量返回5%-20%的结果级别其中小于5%最理想;
6.mysql分页的前面几页速度很快,越向后性能越差,可以考虑只带上一页,下一页不带页面跳转的方法,呵呵这个比较垃圾但是也算是个方案,只要在前后多查一条就能解决了.比如100,10 你就差99,12呵呵,这样看看前后是否有结果.
7.前台还是要通过其他手段来处理,比如lucene/Solr+mysql结合返回翻页结果集,或者上面的分表
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