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0. 索引很重要

　　之前列舉記錄用了下面的語句。state字段為索引。

　　SELECT * FROM feed_urls WHERE state='ok' AND feed_url<>'' LIMIT N,10

　　當記錄數(shù)量很大時，有幾萬之后，這句SQL就很慢了。主要是因為feed_url沒有建立索引。后來的解決方法是，把feed_url為空的，設為一個ok以外的state值，就行了。

　　1. 索引不是萬能的

　　為了計算記錄總數(shù)，下面的語句會很慢。

 

　　mysql> SELECT COUNT(*) FROM feed_urls WHERE state='error';

　　+----------+

　　| COUNT(*) |

　　+----------+

　　| 30715 |

　　+----------+

　　1 row in set (0.14 sec)

　　mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM feed_urls WHERE state='error'\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　table: feed_urls

　　type: ref

　　possible_keys: state,page_index

　　key: page_index

　　key_len: 10

　　ref: const

　　rows: 25936

　　Extra: Using where; Using index

　　1 row in set (0.00 sec)

 

　　state為索引，請求用時140ms。遍歷了state='error'索引下的每一條記錄。

 

　　mysql> SELECT state,COUNT(*) FROM feed_urls GROUP BY state;

　　+----------+----------+

　　| state | COUNT(*) |

　　+----------+----------+

　　| error | 30717 |

　　| fetching | 8 |

　　| nofeed | 76461 |

　　| ok | 74703 |

　　| queued | 249681 |

　　+----------+----------+

　　5 rows in set (0.55 sec)

　　mysql> EXPLAIN SELECT state,COUNT(*) FROM feed_urls GROUP BY state\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　table: feed_urls

　　type: index

　　possible_keys: NULL

　　key: state

　　key_len: 10

　　ref: NULL

　　rows: 431618

　　Extra: Using index

　　1 row in set (0.00 sec)

 

　　請求用時550ms。遍歷了每個state下的每一條記錄。

　　改進方法：

　　獨立一個表用來計數(shù)，使用MySQL的Trigger同步計數(shù)：

 

　　CREATE TRIGGER my_trigger AFTER UPDATE ON feed_urls

　　FOR EACH ROW BEGIN

　　IF OLD.state <> NEW.state THEN

　　IF NEW.state='ok' THEN

　　UPDATE feed_stat SET count_feed = count_feed + 1;

　　END IF;

　　IF NEW.state IN ('ok', 'error', 'nofeed') THEN

　　UPDATE feed_stat SET count_access = count_access + 1;

　　END IF;

　　END IF;

　　END

 

　　2. 當分頁很大時

 

　　mysql> SELECT * FROM feed_urls LIMIT 230000, 1\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 736841f82abb0bc87ccfec7c0fdbd09c30b5a24d

　　link: http://mappemunde.typepad.com/

　　title: Tim Peterson

　　feed_url: NULL

　　update_time: 2012-05-12 11:01:56

　　state: queued

　　http_server: NULL

　　abstract: NULL

　　previous_id: ceea30e0ba609b69198c53ce71c44070d69038c5

　　ref_count: 1

　　error: NULL

　　aid: 230001

　　1 row in set (0.50 sec)

　　mysql> EXPLAIN SELECT * FROM feed_urls LIMIT 230000, 1\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　table: feed_urls

　　type: ALL

　　possible_keys: NULL

　　key: NULL

　　key_len: NULL

　　ref: NULL

　　rows: 431751

　　Extra:

　　1 row in set (0.00 sec)

 

　　讀取一條記錄，耗時500ms，因為表記錄是變長的，所以MySQL不能算出目標位置，只能每一條記錄的數(shù)過去。

　　改進方法：

　　通過索引定位，數(shù)索引比數(shù)記錄要快，因為索引占用的空間比整條記錄小很多。

 

　　mysql> SELECT * FROM (SELECT aid FROM feed_urls ORDER BY aid LIMIT 215000, 1) d JOIN feed_urls u ON d.aid=u.aid\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　aid: 215001

　　id: 2e4b1a385c8aae40b3ec2af9153805ca446f2029

　　link: http://ncse.com/

　　title: NCSE

　　feed_url: NULL

　　update_time: 2012-05-12 10:47:15

　　state: queued

　　http_server: NULL

　　abstract: NULL

　　previous_id: 819a6e3c5edc1624a9b8f171d8d3ae269843785f

　　ref_count: 3

　　error: NULL

　　aid: 215001

　　1 row in set (0.06 sec)

　　mysql> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT aid FROM feed_urls ORDER BY aid LIMIT 215000, 1) d JOIN feed_urls u ON d.aid=u.aid\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: PRIMARY

　　table:

　　type: system

　　possible_keys: NULL

　　key: NULL

　　key_len: NULL

　　ref: NULL

　　rows: 1

　　Extra:

　　*************************** 2. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: PRIMARY

　　table: u

　　type: const

　　possible_keys: aid

　　key: aid

　　key_len: 4

　　ref: const

　　rows: 1

　　Extra:

　　*************************** 3. row ***************************

　　id: 2

　　select_type: DERIVED

　　table: feed_urls

　　type: index

　　possible_keys: NULL

　　key: aid

　　key_len: 4

　　ref: NULL

　　rows: 211001

　　Extra: Using index

　　3 rows in set (0.15 sec)

 

　　耗時60ms，比之前的方法快了將近10倍。如果LIMIT語句里還有WHERE a=1，應該建立一個(a，aid)的索引。

　　話說，MySQL好像還是不能直接算出第21500條索引的位置呀，這種方法還是數(shù)了索引了，能算出來就直接0ms了。不過這樣的效率，對于百萬級的，還能應付吧。如果是千萬級的或者像我之前在KS創(chuàng)建的一張上億條記錄的表(120G)，這種方法就肯定不行了。

　　經過上述優(yōu)化，打開最后一頁的速度已經很快了(之前需要800ms，現(xiàn)在則為300ms左右)。

　　膜拜下這Burst.NET最低檔次的VPS (30RMB/month)。

　　root@xiaoxia-pc:~/# ping feed.readself.com -n

　　PING app.readself.com (184.82.185.32) 56(84) bytes of data.

　　64 bytes from 184.82.185.32: icmp_req=1 ttl=45 time=161 ms

　　64 bytes from 184.82.185.32: icmp_req=2 ttl=45 time=161 ms

　　64 bytes from 184.82.185.32: icmp_req=3 ttl=45 time=161 ms

　　用同樣的方法，優(yōu)化了搜索引擎的排名算法。即排名過程中選取盡量少的值出來排序，排序后再JOIN一次獲取結果的信息。

　　排序過程如下：

 

　　SELECT u.*, count_level(u.id) lv

　　FROM(

　　SELECT f.id, f.ref_count, MATCH(i.link,i.title) AGAINST (keywords) score

　　FROM feed_index i

　　JOIN feed_urls f ON f.id=i.id

　　WHERE MATCH(i.link,i.title) AGAINST (keywords)

　　ORDER BY score*0.5 + score*0.5*(ref_count/max_ref_count_in_result) DESC

　　LIMIT offset,10

　　) d JOIN feed_urls u ON u.id = d.id

 

　　目前處理10萬記錄的全文索引數(shù)據(jù)，MySQL還是可以滿足的，就是不知道上百萬之后，還能不能撐下去。撐不下去就依賴第三方的工具了，例如Sphinx

　　3. SELECT里的函數(shù)

　　給FeedDB增加了層次的顯示。因為本人太懶，所以沒有給數(shù)據(jù)庫表增加一個記錄深度的字段。所以，直接寫了一個MySQL的自定義函數(shù) count_level，用來統(tǒng)計通過parent_id一直找到頂層經過的路徑長度(Level)。

 

　　CREATE DEFINER=`feeddb_rw`@`%` FUNCTION `count_level`(fid char(40)) RETURNS int(11)

　　BEGIN

　　SET @levels = 0;

　　SET @found = false;

　　WHILE NOT @found DO

　　SELECT previous_id INTO @prev_id FROM feed_urls WHERE id=fid;

　　IF @prev_id is null OR @prev_id = '' THEN

　　SET @found = true;

　　ELSE

　　SET @levels = @levels + 1;

　　SET fid = @prev_id;

　　END IF;

　　END WHILE;

　　IF @prev_id is null THEN

　　RETURN null;

　　END IF;

　　RETURN @levels;

　　END

 

　　在網(wǎng)頁顯示的時候用了類似下面的SQL語句。

 

　　mysql> SELECT u.*, count_level(u.id) FROM feed_urls u ORDER BY ref_count DESC LIMIT 12000,1\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: e42f44b04dabbb9789ccb4709278e881c54c28a3

　　link: http://tetellita.blogspot.com/

　　title: le hamburger et le croissant

　　feed_url: http://www.blogger.com/feeds/7360650/posts/default

　　update_time: 2012-05-15 14:50:53

　　state: ok

　　http_server: GSE

　　abstract: Lepekmezest un épais sirop bordeaux obtenu par réduction dumoût de raisin, une sorte de mélasse de raisin, en somme. Légèrement acidulé, il apporte du pep's aux yaourts et nappe avec bonheur les

　　previous_id: 129cabd96e7099a53b78c7ddeff98658351082e9

　　ref_count: 9

　　error: NULL

　　aid: 174262

　　count_level(u.id): 8

　　1 row in set (4.10 sec)

 

　　好吧，悲劇了!4100ms。一定對12000個條目都算了一次count_level，然后再進行排序。所以才用上了4秒那么漫長的時間!!!

　　改進方法：

　　先SELECT LIMIT，再在派生的臨時表里，計算count_level。

 

　　mysql> SELECT u.*, count_level(u.id) FROM (

　　SELECT id FROM feed_urls ORDER BY ref_count DESC LIMIT 27521,1

　　) d JOIN feed_urls u ON u.id=d.id\G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 61df288dda131ffd6125452d20ad0648f38abafd

　　link: http://mynokiamobile.org/

　　title: My Nokia Mobile

　　feed_url: http://mynokiamobile.org/feed/

　　update_time: 2012-05-14 14:06:57

　　state: ok

　　http_server: Apache/2.2.19 (Unix) mod_ssl/2.2.19 OpenSSL/1.0.0-fips mod_auth_passthrough/2.1 mod_bwlimited/1.4 FrontPage/5.0.2.2635

　　abstract: ArchivesSelect MonthMay 2012April 2012March 2012February 2012January 2012December 2011November 2011October 2011September 2011August 2011July 2011June 2011May 2011April 2011March 2011February 2011Janua

　　previous_id: f37af92bb89c08f6d4b69e72eab05d8ab1e2aca4

　　ref_count: 5

　　error: NULL

　　aid: 154996

　　count_level(u.id): 8

　　1 row in set (0.09 sec)

 

　　如此，優(yōu)化之后效果好很多了!但是還可以繼續(xù)優(yōu)化，例如建立一個字段存儲Level的值應該是最好的辦法了。

　　初次了解MySQL一些工作機制，歡迎一起探討!

該文章在 2012/5/16 11:54:16 編輯過