mysql大表更新sql的优化策略
问题sql背景:项目有6个表的要根据pid字段要写入对应的brand_id字段。但是这个其中有两个表是千万级别的。我的worker运行之后,线上的mysql主从同步立刻延迟了!运行了一个多小时之后,居然延迟到了40分钟,而且只更新了十几万行数据。问题sql如下:
<!-- 根据商品id更新品牌id --> <update id="updateBrandIdByPid" parameterClass="com.jd.chat.worker.domain.param.UpdateBrandIdParam"> UPDATE $tableName$ SET brand_id = #newBrandId# WHERE pid = #pid# AND brand_id = 0 </update>项目组的mysql专家帮我分析了下,因为pid字段没有索引,mysql引擎要逐行扫描出与传入的pid值相等的列,然后更新数据,也就是要扫描完1000W+行磁盘数据才能执行完这个sql。更严重的是,这个千万级的表里面有多少个不同的pid,我就要执行多少个这样的sql。
同事给我的建议的根据id字段进行sql代码层次的纵向分表。每次更新1000行的数据,这样mysql引擎就不用每次在扫全表了,数据库压力是之前的万分之一。而且id作为主键,是有索引的有索引,有索引能大大优化查询性能,优化后的sql如下:
<!-- 根据商品id更新品牌id --> <update id="updateBrandIdByPid" parameterClass="com.jd.chat.worker.domain.param.UpdateBrandIdParam"> UPDATE $tableName$ SET brand_id = #newBrandId# WHERE pid = #pid# AND brand_id = 0 AND id BETWEEN #startNum# AND #endNum# </update>仅仅用了id限区间的语句,将一个千万级的大表代码层次上进行纵向切割。重新上线worker后,mysql主从没有任何延迟!而且经过监视,短短10分钟就更新了十几万数据,效率是之前的6倍!更重要的是数据库负载均衡,应用健康运行。
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