Mysql Innodb 性能 - 如何最小化多列索引？

Question

下表包含1000万行，

CREATE TABLE Sample1 (
  c1 bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  c2 varchar(45) NOT NULL,
  c3 tinyint(4) NOT NULL DEFAULT 0,
  c4 tinyint(4) NOT NULL DEFAULT 0,
  c5 varchar(45) DEFAULT NULL,
  time bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (c1),
  KEY varchar_time_idx (c2,Time),
  KEY varchar_c3_time_idx (c2,c3,Time),
  KEY varchar_c4_time_idx (c2,c4,Time),
  KEY varchar_c3_c4_time_idx (c2,c3, c4,Time)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10093495 DEFAULT CHARSET=utf8;

选择
创建了四个多列索引以在 where 中选择具有以下条件的行

1) c2 和时间
例如：从 Sample1 中选择 c1、c5，其中 c2 = 'sometext' order by time limit 30;

2) c2 和 c3 以及时间
例如：从 Sample1 中选择 c1、c5，其中 c2 = 'sometext' and c3 = int order by time limit 30;

3) c2 和 c4 以及时间
例如：从 Sample1 中选择 c1、c5，其中 c2 = 'sometext' 和 c4 = int 按时间限制 30 排序；

4) c2 和 c3 和 c4 和时间
例如：从 Sample1 中选择 c1、c5，其中 c2 = 'sometext' and c3 = int and c4 = int order by time limit 30;

为了使上面的选择更快，创建了四个多列索引。

基数明智的 c2、c3 和 c4 非常低。 （例如：在一百万个 c2 中，c3 和 c4 各有 100 个唯一列）。

同样分布不均。 c2 中的每个组的行数都是奇数。 （例如：c2 = 1 包含 100000，c2 = 2 包含 1500000 等等）

列时间（以毫秒为单位的时间戳）主要包含唯一字段。

选择正常发生（一小时10到30次，但应该是高速）

插入
插入非常频繁。
但它是按顺序处理的（一个接一个）。

更新
所有更新基于 C1（主键）。 （频率水平：插入时为 20%）
更新 Sample1 设置 c3 = INT，c4 = INT，时间 = CurrentTimeInMilliSecond 其中 c1 = INT

表格有 5 个索引字段（4 个多列）。由于这个
1) 索引字段的插入和更新变得更昂贵
2）随着表的不断增长（可能达到1亿），索引大小也增长得更快

请在 mysql 中提出解决此用例的好方法。

其他必要的细节
innodb_buffer_pool_size:16106127360(15 GB);
CPU 核心：32；
内存：32GB

Answer 1

注意：TMI 即将到来。我不得不做一些猜测；如果您提供更多详细信息，我可以更具体...

您拥有的 4 个辅助键最适合您列出的 4 个查询。

与流行的妻子故事相反，基数与复合索引和SELECT 性能无关。

在 100M 行时，表（包括索引）可能为 20GB。你有多少内存？ innodb_buffer_pool_size 的值是多少？除非您的 RAM 很小，否则这些可能无关紧要。

回到“基数”。

让我们看一下INDEX(c2, Time)，其中c2 有100 个不同的值，Time 基本上在不断增加。每个新的INSERT 都会将新行放在 100 个位置之一——每个 c2 簇的末端。这意味着 100 个“热点”，这意味着 100 个块（大部分）足以处理更新这一索引。 100 个块 = 1.6MB 的 buffer_pool——希望是一小部分。

同时，PRIMARY KEY 是AUTO_INCREMENT，所以有一个热点和一个区块——甚至更小。

但是...其他 3 个辅助键将有更多的热点（块），因此它们可能更重要。让我们去最糟糕的(c2, c3, c4, Time)。试探性地，那将有 100*100*100 个热点。但我认为这将超过整个索引中的块。 （所以，数学崩溃了。）所以那会很忙。

题外话...你INSERT在一个事务中有多少行？多少行/秒？ innodb_flush_log_at_trx_commit (flatc) 的值是多少？好吧，让我们将其简化为一次完全刷新的一行，而不是批量刷新的许多行。

回到计算...

在一个极端：小型缓冲池和单行事务和 flatc=1 和 HDD：您将需要一些IOP。我希望你不需要插入超过 20 行/秒。

在另一个极端：大型缓冲池和批处理和 flatc=2 和 SSD：平均不到 1 IOPS。您可能每秒可以处理超过 1000 行插入。

标准化 c2 可能会将 20GB 估计值减少一半，从而对计算进行多次调整。

回到SELECTs——你真的为给定的c2获取了100K行吗？如果你有更多的过滤，ORDERing，LIMITing等，请给他们看；这可能会对分析产生重大影响。

回到标题——我还没有看到任何有用的方法来更改/最小化这些索引。它们似乎对SELECTs非常有用，而对INSERTs 的危害最小。

哦，UPDATEs。在考虑那里的后果之前，我们需要查看 UPDATEs 上的 WHERE 子句。

更多（经过多次更新问题）

PRIMARY KEY(c1) 负责使UPDATEs 尽可能快（除了需要最终更新索引）。

SELECTs 非常罕见；我的索引使每次运行都尽可能快

15GB 的 Buffer_pool 表示整个表及其所有索引都将存在于池中（一旦它被预热）——对于当前的 10M 行。在 100M 行时，它可能仍然可以。我这样说是因为可能导致流失的查询是SELECTs，但他们都说AND Time > ...。这意味着一个“工作集”，它是表的“末端”。如果你达到十亿行，这一段需要重新审视。

MySQL 应该能够每天处理一百万个INSERTs，即使是最差的设置。因此，如果您不希望在 3 个月内获得 100M 行，我认为INSERTs 不是问题。