mysql memory表性能测试以及使用场景

最近公司计划将风控逻辑移到slave库进行计算，因为考虑到业务表数据会比较大，此时如果还是走nest-loop的话，即使unique进行连接，因为还是需要至少2次以上LIO才能读一条记录，如果达到类似hash join效果的话，在大数据量下，性能通常可以大幅度提升。

因为memory引擎支持hash索引，根据mysql官方文档所述，其基本用途就是K/V存储，内部使用map而非b-tree的实现机制，这样来看，理论上确实达到了hash join的基础。所以，特地做了测试如下：

drop table tb_act_productunitasset_his_test_mem;
create table tb_act_productunitasset_his_test_mem like tb_act_productunitasset_his_test;
delete from tb_act_productunitasset_his_test_mem;
insert into tb_act_productunitasset_his_test_mem select * from tb_act_productunitasset_his_test_mem;
commit;
select count(1) from tb_act_productunitasset_his_test_mem;

在两个表各自的init_date,company_no,unit_code,product_id上包含了非唯一索引，其中XXX_test为btree索引，XXX_test_mem为hash索引。

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select u.unit_code,sum(init_asset),sum(original_amt)
from tb_act_unitaccount_his u,tb_act_productunitasset_his_test_mem p
where u.init_date  = p.init_date
and u.company_no = p.company_no
and u.unit_code = p.unit_code
and u.product_id = p.product_id
group by u.unit_code

select u.unit_code,sum(init_asset),sum(original_amt)
from tb_act_unitaccount_his u,tb_act_productunitasset_his_test p
where u.init_date  = p.init_date
and u.company_no = p.company_no
and u.unit_code = p.unit_code
and u.product_id = p.product_id
group by u.unit_code

从delete、insert来看，memory均性能高倍，因为memory存储的时候直接计算hash值，所以比btree快，这是完全意料中的。

因为测试环境，造实际的业务逻辑比较麻烦，实际业务系统中，可以认为，hash成为unique完全是可以的，比如就算资产表、交易委托表、成交表等都是可以做到的，只不过条件可能是变量值，而不是另外一张关联表而已。

所以，只要DML控制的好同时在mysql启动的时候，通过init-file启动后执行的命令进行初始化加载，很多常用的资料表和当前业务周期表都可以镜像一份memory，在读多写少的系统上，性能提升会非常明显。