数据库中有多less行太多？
我有一个具有1,000,000条logging的MySQL InnoDB表。 这太多了吗？ 或者数据库可以处理这个和更多？ 我问，因为我注意到一些查询（例如，从表中获取最后一行）在1毫米行中比在100行中慢（秒）。
我有一个带有1000000个寄存器的MySQL InnoDB表。 这太多了吗？
不，对于数据库来说，1,000,000 行 （AKAlogging）不是太多。
我问，因为我注意到有一些查询（例如，获取表的最后一个寄存器）在有100万个寄存器的表中比在100个具有100个寄存器的表中慢（秒）。
声明中有很多要说明的。 通常的嫌疑人是：
- 写得不好的查询
- 不使用主键，假设表中存在一个主键
- devise不佳的数据模型（表结构）
- 缺乏指标
我有一个超过97,000,000条logging（ 30GB数据文件 ）的数据库，没有问题。
只记得定义和改进你的表索引 。
所以很显然， 100万不是很多！ （但是，如果你不索引，是的，这是很多）
使用'explain'来检查你的查询，看看查询计划是否有问题。
我认为这是一个常见的误解 – 在数据库可伸缩性方面，大小只是等式的一部分。 还有其他问题很难（或者更难）：
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工作集有多大（即需要将多less数据加载到内存中并进行有效的工作）。 如果你只是插入数据，然后不做任何事情，这实际上是一个容易解决的问题。
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什么级别的并发是必需的？ 是只有一个用户插入/阅读，还是我们有成千上万的客户一次运行？
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什么水平的承诺/耐久性和性能一致性是必需的？ 我们必须确保我们能够兑现每一项承诺。 如果平均交易速度很快，或者我们希望确保所有交易可靠地快速进行（六西格玛质量控制就像 – http://www.mysqlperformanceblog.com/2010/06/07/performance-optimization-和六西格玛/ ）。
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你需要做任何操作的问题，如ALTER表架构？ 在InnoDB中这是可能的，但是速度很慢，因为它经常需要在前台创build一个临时表（阻塞所有连接）。
所以我要陈述两个限制性的问题将是：
- 你自己的写作技巧/索引很好。
- 在ALTER TABLE语句中可以容忍多less痛苦等待。
我已经看到有数十亿（索引）logging的非分区表，它们自己进行分析工作。 我们最终分割了这个东西，但是老实说，我们没有看到太大的差别。
这就是说，这是在Oracle中，我还没有testingMySQL中的数据量。 索引是你的朋友:)
如果你的意思是100万行，那么这取决于你的索引是如何完成的以及硬件的configuration。 一百万行对于企业数据库来说不是一个大数目，甚至对于体面的设备来说也是一个开发数据库。
如果你的意思是100万列（不确定这甚至可能在MySQL中），那么是的，这似乎有点大，可能会导致问题。
寄存器？ 你的意思是logging？
现在一百万条logging对于一个数据库来说并不是什么大不了的事情。 如果遇到任何问题，可能不是数据库系统本身，而是您正在运行的硬件。 最有可能的是，在用完硬件之前，你不会碰到数据库的问题。
现在，显然有些查询比其他查询更慢，但是如果两个非常相似的查询在极其不同的时间运行，则需要弄清楚数据库的执行计划是什么，并对其进行优化，即使用正确的索引，适当的规范化等。
顺便说一下，从逻辑的angular度来看，表格中没有“最后”的logging，没有固有的顺序。
假设你的意思是“logging”是“寄存器”，那么它不会太多，MySQL可以很好地扩展，并且可以容纳尽可能多的logging。
很明显，虽然search查询会更慢。 除了确保字段被正确编入索引之外，真的没有办法。
表越大（如同更多的行），如果没有索引，较慢的查询通常会运行。 一旦你添加了正确的索引，你的查询性能应该会提高，或者至less不会像表增长一样降级。 但是，如果查询本身在表变大时返回更多行，则会再次看到降级。
虽然1M行不是那么多，但这也取决于您在数据库服务器上有多less内存。 如果表太大而无法被服务器caching在内存中，则查询将会变慢。
使用提供的查询将非常慢，因为使用sorting合并方法来sorting数据。
我build议重新考虑devise，以便使用索引来检索它，或者确保它已经以这种方式sorting，所以不需要sorting。
