Как можно оптимизировать таблицу сообщений в MySQL, содержащую более 2 миллионов записей и более 30 столбцов, с целью уменьшения потребления памяти, учитывая, что поиск часто затрагивает только последние 2-3 тысячи записей? Какие эффективные шаги можно предпринять, исключив создание отдельной таблицы "старых сообщений" или использование кеширования с Redis?
1. Использование индексов: создайте индексы на столбцы, по которым часто происходит поиск данных. Это ускорит выполнение запросов и снизит нагрузку на базу данных. 2. Оптимизация запросов: пересмотрите все запросы к таблице сообщений и убедитесь, что они эффективны. Используйте индексы, избегайте использования операторов LIKE без необходимости и предпочтительнее использование UNION ALL вместо UNION при объединении результатов запросов. 3. Разбивка таблицы: если возможно, разбейте таблицу сообщений на более мелкие таблицы, например по временному интервалу или по какому-то другому признаку. Это позволит снизить количество записей, с которыми нужно работать при выполнении запросов. 4. Очистка устаревших данных: регулярно проводите очистку старых сообщений из таблицы, чтобы избежать накопления большого количества данных. Можно использовать события MySQL или агенты очистки данных для автоматизации этого процесса. 5. Оптимизация памяти: настройте параметры MySQL, такие как размер буферов и кэшей, для оптимального использования доступной памяти. Это позволит уменьшить количество операций ввода-вывода и ускорить выполнение запросов. 6. Использование партиций: разбейте таблицу сообщений на партиции с целью улучшения производительности запросов. Например, вы можете разбить таблицу по диапазону дат или по какому-то другому критерию. Учитывая, что вы хотите избежать создания отдельной таблицы для старых сообщений или использования кеширования с Redis, вы можете попробовать вышеперечисленные методы для оптимизации таблицы сообщений в MySQL.
Суммарный объем таблицы составляет более гигабайта. В пике нагрузки потребление памяти превышает 7 гигабайт, что довольно много
Что можете посоветовать?
Начать использовать, наконец-то, связываемые переменные в запросах?
Можно попробовать материализовать какие-то срезы главной таблицы для
быстрого извлечения информации. Классифицировать
оперативные типы запросов и для каждого класса создать материализованную view читать оттуда.
Структура mat-view может быть денормализованной например
CREATE TABLE mview1 (id varchar primary key, doc JSON);
Формат документа может быть произвольным но главное что он должен
собирать ровно те сведенья которые нужны для responce ни больше ни меньше.
По поводу быстрого извлечения 100 тысяч datarows из 2 млн. Это вызывает у меня
большое изумление. Для кого эта выборка? Человек-оператор не успеет прочитать
эти строки за разумное время. А для фоновых задач типа jobs скорость отлика вообще
не важна. Особенно если джобы работают ночью например и еще и объединяются в пакет.
И если у вас идет неравномерный доступ к таблице то возможно имеет смысл разделить
ее на union из двух таблиц типа hot_data + historical_data . Это потребует переписывания
софта но зато у вас будет очень рациональное использование индексов. Они будут маленькие
и соотв. не будел вытеснения индексных страниц из кеша страниц.
Вот. Разделить можно по дате создания бизнес-факта или по другим вризнакам где есть date+time.