文件名称：mysql_id_strategy:关于MySQL InnoDB介导的大规模服务中的ID生成策略
文件大小：716KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-04 09:19:57
Ruby
标题 关于MySQL InnoDB介导的大规模服务中的ID生成策略 介绍 在此页面上，在由MySQL InnoDB介导的大规模服务中，要考虑的插入性能问题，使用随着ID生成策略逐渐增加的64位（8字节）整数值的方法以及该方法在避免问题的同时使用UUID的方法。 插入超过一百万行的性能问题 正如使用MySQL InnoDB设计/操作大规模服务的人所熟知的那样，MySQL InnoDB在索引大于int（4字节）的列的表中具有基数，如果尝试插入随机性较高的数据，则存在一个问题一百万行或更多行后，插入性能会急剧下降。 网站介绍实验示例中，性能评估是使用随机的GUID / UUID执行的（实际上可以用16个字节表示，但是这里用36个字符表示） ）和一个增量整数。但是，如果您可以清楚地看到上面显示的图形 比较200万行的整数值和字符串，记录插入性能慢了近四倍 当比较200万行和2000万行时，记录插
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mysql_id_strategy-master
----create_query_random_string_128.rb(439B)
----count_random_int_4.log(8KB)
----create_query_random_binary_18.rb(586B)
----.gitignore(31B)
----create_query_incremental_binary_exch_18.rb(697B)
----incremental_binary_18.sql(396B)
----README.md(14KB)
----random_string_128.sql(313B)
----create_query_random_int_4.rb(607B)
----create_query_random_bigint_8.rb(625B)
----random_binary_18.sql(396B)
----count_incremental_binary_18.log(9KB)
----count_random_binary_18.log(10KB)
----result_graph.xlsx(279KB)
----count_random_bigint_8.log(9KB)
----count_random_string_128.log(22KB)
----count_incremental_binary_exch_18.log(24KB)
----incremental_bigint_8.sql(388B)
----create_query_incremental_binary_18.rb(695B)
----random_bigint_8.sql(388B)
----img()
--------random_int_4.png(94KB)
--------incremental_bigint 8.png(107KB)
--------random_bigint_8.png(56KB)
--------incremental_binary_exch_18.png(129KB)
--------incremental_binary_18.png(63KB)
----count_printer.rb(144B)
----create_query_incremental_bigint_8.rb(572B)
----count_incremental_bigint_8.log(26KB)
----random_int_4.sql(382B)