数据库表达到千万级,怎么优化。merge分表后不改动怎样查询,提高效率 20C

我线上数据库有些记录表的数据量,已经达到千万级别,查询效率有点慢。于是想通过分表进行优化,因为不想在代码层面改动。百度说merge可以做到。但是测试发现 merge 引擎并没有像我想的那么友好,我以为 meger 引擎会自动开启并发检索子表,所以在速度上要比查询为分表的大表要好很多,但实测发现效率几乎无异,甚至会降低。 那么
1、merge分表也要在业务层上实现并发检索子表来实现分表带来的优势么?
2、分表后如何实现全局的分页场景? 直接使用 merge 引擎的确很方便,但性能和不分表没什么区别....还是要自己在业务层实现并发检索子表来凸显分表的优势么?

    百度的我都看过,测试过就不用发链接了。想听听大家实际上怎么处理的

2个回答

首先,你要明确下,查询速度慢的根本原因是什么?单纯的单表1000w数据量,还是ok的,不算很大。主要还是看看查询条件和索引问题。如果做了水平
分表,查询列表这种场景就要被限制,分表主要还是解决了单一查询的性能问题,分还是不分,都有利弊,主要是看业务查询场景的侧重点。而且,分表的方式
有很多种,水平分,或者定期归档等等,具体拆分的方式要看业务场景。
如果数据日增长量不是很大,建议还是从其他方面优化性能。

千万级别不算大,查询语句合理的话还是可以0.00几秒的查询速度的。
首先先分析语句慢的原因,优先通过优化语句来解决问题。
如果语句是没办法优化,那么可以通过业务代码来优化,比如加上缓存。
千万级别真没到分表地步,如果真要分表,不要自己写分表的逻辑,不然增删改查都特别麻烦,推荐是使用一些免费开源的数据库中间件

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