看了该文章之后,很受启发,mysql在update时,一般也是先select。但注意,在Read Committed隔离级别下,如果没有使用索引,并不会锁住整个表,

还是只锁住满足查询条件的记录而已。使用索引的最佳方式是使用主键,如果我们知道主键的范围(只要是精确范围的超集就可以了),那可以在查询

条件中加上主键的范围,这样查询时,会使用主键索引,就可以提高查询的速度了。这样,我们不用单独再给其它字段加索引,使用已知的索引就可以

加速查询,这种方式感觉很屌。

原文:http://blog.csdn.net/bruce128/article/details/17426671

问题sql背景:项目有6个表的要根据pid字段要写入对应的brand_id字段。但是这个其中有两个表是千万级别的。我的worker运行之后,线上的MySQL主从同步立刻延迟了!运行了一个多小时之后,居然延迟到了40分钟,而且只更新了十几万行数据。问题sql如下:

    UPDATE product
SET brand_id = [newBrandId]
WHERE pid = [pid]
AND brand_id = 0

项目组的mysql专家帮我分析了下,因为pid字段没有索引,mysql引擎要逐行扫描出与传入的pid值相等的列,然后更新数据,也就是要扫描完1000W+行磁盘数据才能执行完这个sql。因为是update操作,没有用到索引,于是导致这个sql会占用表锁,其它的sql只能等这个sql执行完成之后才能开始执行。更严重的是,这个千万级的表里面有多少个不同的pid,我就要执行多少个这样的sql。

同事给我的建议的根据id字段进行sql代码层次的横向分表。每次更新1000行的数据,这样mysql引擎就不用每次在扫全表了,数据库压力是之前的万分之一。而且id作为主键,是有索引的,这个时候占用的是这1000行数据的行级锁,不会影响其它的数据。有索引能大大优化查询性能,优化后的sql如下:

UPDATE product
SET brand_id = [newBrandId]
WHERE pid = [pid]
AND brand_id = 0
AND id BETWEEN [startNum] AND [endNum]

仅仅用了id限区间的语句,将一个千万级的大表代码层次上进行横向切割。重新上线worker后,mysql主从没有任何延迟!而且经过监控,短短10分钟就更新了十几万数据,效率是之前的6倍!更重要的是数据库负载均衡,应用健康运行。

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