NAT Опубликовано 19 августа, 2012 Жалоба Опубликовано 19 августа, 2012 Имеется таблица(innodb) с 4 миллионами записей(с каждым днём увеличивается на 100к)Обычный локальный сервер MySQL 5.5.24делаю запрос:SELECT table.id FROM tableИ время выполнения запроса 60-80 секунд, id - index primary и всё равно так медленноКто нибудь подскажет как уменьшить время? или так и должно быть?(в чём сильно сомневаюсь)
ros.pro Опубликовано 19 августа, 2012 Жалоба Опубликовано 19 августа, 2012 ну 4 миллиона записей многовато.Тут либо железо грейдить. Либо переконфигурировать мускул. Либо делать лимит при выборке.
NAT Опубликовано 19 августа, 2012 Автор Жалоба Опубликовано 19 августа, 2012 Перевел в MyISAM, время 1-2 сек(нихера се какая разница )Таких запросов конечно не будет, но всё такиа железо какое???железо вообще не напрягаетсяну 4 миллиона записей многовато.записей будет очень много к концу года и это только одна таблица, в другой таблице строк table1*10-8 и хз как их обрабатывать...
ros.pro Опубликовано 19 августа, 2012 Жалоба Опубликовано 19 августа, 2012 вот какую тему нашел:http://www.sql.ru/forum/actualthread.aspx?tid=536220интересен последний пост.Добавлено спустя 1 минуту 36 секунд:кстати, можно ведь настроить кэш в мускуле
avia21 Опубликовано 20 августа, 2012 Жалоба Опубликовано 20 августа, 2012 При больших объемах обычно начинают "масштабировать", пилить таблицу на несколько, записал миллион, создал новую. На операции чтения прикрути кэш, memcached к примеру.Может есть смысл рассмотреть вариант перехода на NoSQL, посмотри в строну MongoDB.PS Вообще объем не сильно уж и большой, покрути мускл, в плане настроек.Есть хороший ресурс http://www.mysqlperformanceblog.com/
NAT Опубликовано 20 августа, 2012 Автор Жалоба Опубликовано 20 августа, 2012 Перевел в MyISAM, время 1-2 сек(нихера се какая разница )мда, а запись стала с сто раз медленнейMongoDB.ок посмотрю
X-tender Опубликовано 31 августа, 2012 Жалоба Опубликовано 31 августа, 2012 На таком объеме и бесплатных оракла или дб2 хватит
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти