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MySQL亿级数据数据库优化方案测试-银行交易流水记录的查询

来源：51cto 2023-01-12 07:53:11 0浏览收藏

亲爱的编程学习爱好者，如果你点开了这篇文章，说明你对《MySQL亿级数据数据库优化方案测试-银行交易流水记录的查询》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下，主要介绍一下MySQL、索引、数据库，希望所有认真读完的童鞋们，都有实质性的提高。

对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？

比如银行交易流水记录的查询

限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。

首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率***，历史存留数据量***的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进行搜索。

-- 建立一张现金流量表

DROP TABLE IF EXISTS `yun_cashflow`;
CREATE TABLE `yun_cashflow` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`userid` int(11) DEFAULT NULL,
`type` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '1、入账，2提现',
`operatoruserid` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '操作员ID',
`withdrawdepositid` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '提现ID',
`money` double DEFAULT NULL COMMENT '钱数',
`runid` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '工单ID',
`createtime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=63 DEFAULT CHARSET=utf8;

然后开始造1个亿的数据进去。

-- 循环插入

drop PROCEDURE test_insert;
DELIMITER;;
CREATE PROCEDURE test_insert()
begin
declare num int;
set num=0;
while num 10000 do
insert into yun_cashflow(userid,type,operatoruserid,withdrawdepositid,money) values(FLOOR(7 + (RAND() * 6))+FLOOR(22 + (RAND() * 9)),1,FLOOR(97 + (RAND()
* 6))+FLOOR(2 + (RAND() * 9)),FLOOR(17 + (RAND() * 6))+FLOOR(2 + (RAND() * 9)),FLOOR(5 + (RAND() * 6))+FLOOR(2 + (RAND() * 9)));
set numnum=num+1;
end while;
END;;
call test_insert();

坑一：

这个存储过程建立好了之后，发现插入数据特别的慢，一天一晚上也插入不到100万条数据，平均每秒40~60条数据，中间我停过几次，以为是随机函数的问题，都变成常数，但效果一样，还是很慢，当时让我对这个MySQL数据库感觉到悲观，毕竟Oracle用惯了，那插速是真的很快，不过功夫不负有心人，原来可以用另外一种写法造数据，速度很快，上代码。

INSERT INTO example
(example_id, name, value, other_value)
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1'),
(101, 'Name 2', 'Value 2', 'Other 2'),
(102, 'Name 3', 'Value 3', 'Other 3'),
(103, 'Name 4', 'Value 4', 'Other 4');

就是在循环里，用这种格式造很多数据，VALUES后面以,隔开，然后把数据写上去，我用Excel造了1万条数据，按照语句格式粘贴了出来，就变成每循环一次，就1万条数据，这样没多久1亿数据就造好了。

select count(*) from yun_cashflow

我还比较好奇，8个字段1亿条数据，到底占了多大的地方,通过以下语句找到数据的路径。

show global variables like "%datadir%";

通过查看文件，是7.78GB，看来如果字段不是很多，数据量大的话，其实不是什么问题，这其实作为架构师来讲，在估算机器配置硬盘冗余的时候，这是最简单直接粗暴的换算思路。

行了，表建完了，各种实验开始

首先，啥条件不加看看咋样。

呵呵了，Out of memory，看来这个查询是真往内存里整，内存整冒烟了，看来7.8G的数据是往内存里放，我内存没那么大导致的。

资金流水一般会按照时间进行查询，看看这速度到底怎样。

select * from yun_cashflow where createtime between '2018-10-23 09:06:58' and '2018-10-23 09:06:59'

我去，脑补一下，当你拿这支付宝查历史资金明细的时候，56条信息，103.489秒，也就是将近2分钟的查询速度，你会是怎样的体验。哦哦，不对，这个还没加用条件，那下面单独试试某个用户不限时间范围的条件是怎样的。

select count(*) from yun_cashflow where userid=21

也是将近1分半的速度，那在试试金额的条件。

select count(*) from yun_cashflow where money62 and userid=32

同样都是将近一分半的时间。

那把两个条件做下级联，看看效果会是怎样。

一样，也是将近1分半的时间。

小总结一：在不加索引的情况下，无论单独，还是联合条件查询，结果都是1分多钟不到2分钟。

好吧，那就加上索引试试，看看到底会有啥样奇迹发生。

给用户加索引

ALTER TABLE yun_cashflow ADD INDEX index_userid (userid) `

给金额加索引

ALTER TABLE yun_cashflow ADD INDEX index_money (money)

给时间加索引

ALTER TABLE yun_cashflow ADD INDEX index_createtime (createtime)

小总结二：建立索引的时间平均在1400秒左右，大概在23分钟左右。

索引都建立完了，在开始以前的条件查询，看看效果。

1、时间范围查询

select * from yun_cashflow where createtime between '2018-10-23 09:06:58' and '2018-10-23 09:06:59'

2、用户查询与钱的联合查询

3、用户查询与钱与时间三个条件的联合查询

select * from yun_cashflow where money62 and userid=32 and createtime between '2018-10-22 09:06:58' and '2018-10-23 09:06:59'

小总结三：建立完索引后，这种级联性质的查询，速度基本都很快，数据量不大的情况下，基本不会超过一秒。

由于时间的范围返回是56条数据，数据量比较小，所以速度快可能与这个有关，那实验下条件多的数据效果会是什么样。

先试试加完索引, 金额条件的效果。

2千5百万的数据，返回时间为11.460秒。

加一个用户数量比较多的条件 UserID=21

返回1000多万的数据，用了6秒

在找一个用户数量比较少的userid=34

返回4000多条，用不到1秒。

小总结四：条件返回的数据统计量越多，速度就越慢，超过1000万就慢的离谱，1秒左右就是100万的量才行。

那。。。。。。。。。。。。咱们程序猿都知道，我们在做数据的时候，都要用到分页。分页一般会用到LIMIT,比如每页10行，第二页就是LIMIT 10,10，得试试在分页的时候，哪些页的情况下，会是什么样的效果呢?

limit在1千时候速度
limit在1百万时候速度
limit在1千万时候速度

小总结五：LIMIT 参数1，参数2 在随着参数1（开始索引）增大时候，这个速度就会越来越慢，如果要求1秒左右返回时候的速度是100万数据，在多在大就慢了，也就是，如果10条一页，当你到第10万页之后，就会越来越慢。如果到30万页之后，可能就会到不到一般系统的3秒要求了。

数据库都建上索引了，那我插数据速度有没有影响呢，那试试

也就是说100条数据插了将近5秒，平均每秒插20条。

小总结六：也就是说，按照这样的速度插入，并发量一但大的情况下，操作起来会很慢。所以在有索引的条件下插入数据，要么索引失效，要么插入会特别慢。

分库分表的思维，一个大表返回那么多数据慢，那我把它变成若干张表，然后每张表count(*)后，我统计累加一下，一合计，就是所有数据的查询结果的条数，然后就是到第多少页，我先算一下这页在哪个库，哪张表，在从那张表读不就完了。通过之前的总结，100万数据返回为1秒，所以就一张表里放100万个数据，1亿的数据就100张表。

BEGIN
DECLARE `@i` int(11);
DECLARE `@createSql` VARCHAR(2560);
DECLARE `@createIndexSql1` VARCHAR(2560);
DECLARE `@createIndexSql2` VARCHAR(2560);
DECLARE `@createIndexSql3` VARCHAR(2560);
set `@i`=0;
WHILE `@i` 100 DO
SET @createSql = CONCAT('CREATE TABLE IF NOT EXISTS yun_cashflow_',`@i`,'(
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`userid` int(11) DEFAULT NULL,
`type` int(11) DEFAULT NULL ,
`operatoruserid` int(11) DEFAULT NULL ,
`withdrawdepositid` bigint(20) DEFAULT NULL ,
`money` double DEFAULT NULL ,
`runid` bigint(20) DEFAULT NULL ,
`createtime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
)'
);
prepare stmt from @createSql;
execute stmt;

-- 创建索引

set @createIndexSql1 = CONCAT('create index `t_money` on yun_cashflow_',`@i`,'(`money`);');
prepare stmt1 from @createIndexSql1;
execute stmt1;
set @createIndexSql2 = CONCAT('create index `t_userid` on yun_cashflow_',`@i`,'(`userid`);');
prepare stmt2 from @createIndexSql2;
execute stmt2;
SET `@i`= `@i`+1;
END WHILE;
END

表建完了，库里的效果是酱样的。

是不是很酷，这表分的，绝了，满库全是表。那还得往每张表里整100万的数据。这部分代码就不写了，可以参考前面的改，相信能把文章看到这的都是懂行的人，也是对这方面有一腚追求的人。

坑二：我高估了我的计算机的并行计算能力，当我启用100个线程同时玩我自己电脑的数据库连接的时候，到后期给我反馈的结果是这样的。

说白了，连接满了，超时，数据库都不给我返回值了，所以这种实验，不找100台机器，也别可一台机器去霍霍，因为如果能快，那个1个亿的大表，返回的也不会慢。这时候拼的就是计算能力了,都在一台机器上去做实验，会让你怀疑人生的。

那咋办，这地方我就假装返回都是1000毫秒，也就1秒，然后每个线程都在1秒的时候都给我返回值，这个值我写死，可以看看多线程分布式统计count的效果。

***总体耗时，就是***那个返回时间最长的线程返回的时间，所以理论上100个线程同时启动，应该在1秒完成，但线程这玩意有快有慢，所以1秒多一点，也是可以接受的。如果碰上都是机器性能好的时候，所有数据库返回都在1秒以内，那么也就是1秒了。

这个多线程编程可以试试类似Java的countDownLatch/AKKA 将异步多线程结果同步返回。

***是在数据库数据量比较大的时候，通过MySQL以上的特性，进行不同场景应用的思考。

场景：银行交易流水记录的查询

根据小总结六的特性，操作表和历史查询表一定要时间可以分开，由于带索引的历史表，插入会很慢，所以要插入到操作表内，操作表和历史表的字段是一样的。
根据小总结二特性，然后固定某个时间点，比如半夜12点，或者固定日期，或者选择非交易查询活跃的时间，把操作表里的数据往历史表里插一下，由于重建索引也用不了太久，一样半个小时左右。让两种表并存。还有另外一种策略，由于流水主要以时间做为排序对象，可以按照时间顺序，也就是ID自增长的顺序进行分库分表，就像试验的那样，100万左右条数据一张表，另外在做一张时间范围的索引表，如下：

CreateTimeIndexTable
ID TableName CreateTimeStart CreateTimeEnd
1 yun_cashflow_1 2018-10-22 09:06:58 2018-10-26 09:06:58
2 yun_cashflow_2 2018-10-26 09:06:58 2018-10-29 09:06:58
3 yun_cashflow_3 2018-11-12 09:06:58 2018-11-22 09:06:58
4 yun_cashflow_4 2018-11-22 09:06:58 2018-11-26 09:06:58

当遇见这样语句需求的时候：