mysql 성능 하나의 큰 테이블 대 많은 테이블

Question

소셜 네트워크 웹 사이트에서 작업 중이므로 사용자가 많이되기를 바랍니다. 모든 사용자에 대해 태그 (키 | 카운터)를 저장해야하며 1) 큰 테이블 대 2) 1 개의 큰 테이블 대 3) 큰 테이블을 분할하는 것이 더 나은지 궁금합니다.

1)이 많은 테이블을 구현 한 예입니다

테이블 userid_tags (모든 사용자가

key | counter 
----- --------- 
tag1 | 3 
tag2 | 1 
tag3 | 10 

Query 1: SELECT * FROM userid_tags WHERE key='tag1' 
Query 2: SELECT * FROM userid_tags 

2) 단일 테이블 구현) 자신의 테이블의있다 :

표 태그

01 23,516,

key | counter | user_id 
----- ------------------ 
tag1 | 3  | 20022 
tag2 | 1  | 20022 
tag2 | 10 | 31234 

Query 1: SELECT * FROM userid_tags WHERE key='tag1' AND user_id='20022' 
Query 2: SELECT * FROM userid_tags AND user_id='20022' 

3) 스플릿 테이블 구현

테이블 1000_tags (USER_ID 1 내지 1000)

key | counter | user_id 
----- ------------------ 
tag1 | 3  | 122 
tag2 | 1  | 122 
tag2 | 10 | 734 

테이블 (USER_ID 20000)에서 21,000에

key | counter | user_id 
----- ------------------ 
tag1 | 3  | 20022 
tag2 | 1  | 20022 
tag2 | 10 | 20234 

Query 1: SELECT * FROM userid_tags WHERE key='tag1' AND user_id='20022' 
Query 2: SELECT * FROM userid_tags AND user_id='20022' 

을 21000_tags

3) 에 대한 질문 좋은 분할 인덱스가 무엇입니까? 나는 instict 다음 1000 (사용자)를 사용했습니다

Answer 1

옵션 2를 사용하는 것이 올바른 방법입니다. 하지만 여전히 테이블 내에서 파티션을 사용할 수 있습니다. 파티션 사용에 대한 모든 정보는 MySQL documentation에서 찾을 수 있습니다.

분할마다 천 사용자를위한 파티션의 테이블은 같이 보일 것입니다 :

CREATE TABLE tags (`key VARCHAR(50), counter INT, user_id INT) 
    PARTITION BY KEY(user_id) partitions 1000; 

user_id는 21001이 될 것입니다 경우 같은 올바른 파티션 뭔가 검색을 시작할 수 :

SELECT * FROM tags PARTITION (p22);' 

때문에 id 21001은 22 번째 파티션에 있습니다. 자세한 정보는 링크를 확인하십시오.

Answer 2

2 정답입니다. 사용자 당 하나의 테이블 또는 1000 개의 태그 당 1 개의 테이블을 어떻게 유지할 것인지 생각하십시오. 어떻게 테이블을 생성/업데이트/삭제 하시겠습니까? 만약 당신이 대량 변경해야합니까? 당신은 어느 테이블을 선택할 수 있어야합니까? 가능한 경우에도 두 개 이상의 표에서 동시에 선택해야하는 경우 (예 : 두 명의 사용자에 대해 태그를 가져옴)

테이블을 분할하면 성능상의 이익이 크게 줄어들지 않습니다. 테이블이 커지면 mysql이 키를 생성해야하기 때문에 삽입이 느려질 수 있지만 적절한 키를 찾으면 매우 빨라야합니다.

또 다른 비슷한 해결책으로는 태그 용 테이블, 사용자 용 테이블 및이 둘을 매핑하는 테이블이 있습니다. 이렇게하면 태그 카디널리티가 작아지며 두 테이블 모두에 대해 auto_increment 대리 키를 사용하는 경우 두 키 길이가 작아 관계에 대한 제한없이 가능한 빨리 조회해야합니다 (예 : 다른 사용자가 참여할 다른 테이블).