### Обработка 10+ миллионов записей с 200 колонками
MySQL может обрабатывать 10+ миллионов записей с 200 колонками, но эффективность работы с таким объемом данных и размером таблицы будет зависеть от многих факторов, включая:
1. Аппаратное обеспечение сервера (CPU, ОЗУ, тип и скорость дисков)
2. Настройка MySQL (буферы, кэширование, индексы и т.д.)
3. Структура таблицы и типы данных колонок
4. Комплексность и оптимизация SQL-запросов
5. Стратегия разбиения данных (шардинг или партиционирование)
### Разница в скорости и потребление памяти
Хранение метрик в виде отдельных колонок обычно позволяет более быстро и эффективно выполнять запросы, особенно если вам нужны агрегированные данные по отдельным метрикам. Операции с колонками хорошо оптимизированы в реляционных базах данных, и возможность использовать индексы для ускорения запросов делает этот подход предпочтительным.
Хранение метрик в массивах может упростить модель данных, но обработка таких массивов обычно менее эффективна. Например, индексация таких данных осложнена, а операции над массивами могут потребовать больше времени и CPU.
### SQL Запрос
MySQL не поддерживает встроенный тип данных "массив", но вы можете использовать сериализацию данных в строку, такую как JSON. Предположим, у вас есть таблица с JSON-полем, содержащим массивы чисел:
```sql
CREATE TABLE metrics (
keyword VARCHAR(255),
site VARCHAR(255),
data JSON
);
```
Вычисление суммы каждой метрики в группе по ключевому слову с использованием JSON-функций в MySQL могло бы выглядеть примерно так:
```sql
SELECT
keyword,
JSON_ARRAYAGG(sum_val) as sums
FROM (
SELECT
keyword,
JSON_TABLE(
data,
"$[*]" COLUMNS(
idx FOR ORDINALITY,
val INT PATH "$"
)
) as jt
FROM metrics
) as data_table
JOIN (
SELECT
idx,
SUM(val) as sum_val
FROM (
SELECT
keyword,
JSON_TABLE(
data,
"$[*]" COLUMNS(
idx FOR ORDINALITY,
val INT PATH "$"
)
) as jt
FROM metrics
) as s
GROUP BY idx
) as sums_table USING (idx)
GROUP BY keyword;
```
Это сложный запрос, который использует подзапросы и пользовательскую функцию JSON_TABLE для преобразования JSON-массивов в виртуальную таблицу для агрегирования. Обратите внимание, что такой запрос может быть очень медленный на больших объемах данных, и возможно потребуется ориентироваться на серверную логику или хранить данные в более оптимизированном для агрегации виде.
Также важно понимать, что в данном запросе мы предполагаем, что массивы в JSON одинаковой длины и элементы каждого массива должны быть сравнимы между собой (т. е. суммировать первые элементы всех массивов, вторые элементы и т.д.). Если это не так, то запрос потребует дополнительной логики для корректной об