Mysql在LONGTEXT字段上作like操作的消耗是怎样的

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这篇文章将为大家详细讲解有关 Mysql 在 LONGTEXT 字段上作 like 操作的消耗是怎样的,文章内容质量较高,因此丸趣 TV 小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

# Mysql 5140 @ RHEL 5u4 X86_64 

# 先提供一些表的信息:
===================================================================
root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:18:46 show create table wiki  G
*************************** 1. row ***************************
      Table: wiki
Create Table: CREATE TABLE `wiki` (
 `name` longtext COLLATE utf8_bin,
 `version` int(11) DEFAULT NULL,
 `time` bigint(20) DEFAULT NULL,
 `author` longtext COLLATE utf8_bin,
 `ipnr` longtext COLLATE utf8_bin,
 `text` longtext COLLATE utf8_bin,
 `comment` longtext COLLATE utf8_bin,
 `readonly` int(11) DEFAULT NULL,
 KEY `wiki_time_idx` (`time`),
 KEY `name_ver_ind` (`name`(200),`version`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
1 row in set (0.00 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:19:04 select count(*) from wiki;
+———-+
| count(*) |
+———-+
|    76514 |
+———-+
1 row in set (0.03 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:19:08 select count(distinct name) from wiki;
+———————–+
| count(distinct name) |
+———————–+
|                 40369 |
+———————–+
1 row in set (0.59 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:19:21 show variables like innodb_buffer%
+————————-+————+
| Variable_name           | Value      |
+————————-+————+
| innodb_buffer_pool_size | 1073741824 |
+————————-+————+
1 row in set (0.00 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:21:08 show table status like wiki G
*************************** 1. row ***************************
          Name: wiki
        Engine: InnoDB
       Version: 10
    Row_format: Compact
          Rows: 336009
Avg_row_length: 4458
   Data_length: 1498120192
Max_data_length: 0
  Index_length: 10551296
     Data_free: 7340032
Auto_increment: NULL
   Create_time: 2010-09-29 14:49:20
   Update_time: NULL
    Check_time: NULL
     Collation: utf8_bin
      Checksum: NULL
Create_options:
       Comment:
1 row in set (0.01 sec)
===================================================================

# 下面我们来看一下 SQL 和数据:

## SQL1 :  
SELECT w1.name,w1.time,w1.author,w1.text
FROM wiki w1,
(SELECT name,max(version) AS ver FROM wiki GROUP BY name) w2
 WHERE w1.version = w2.ver AND w1.name = w2.name
  AND (w1.name LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
      OR w1.author LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
      OR w1.text LIKE %RpcRequestPtr%   ESCAPE /
      );

## SQL2 :  
SELECT w1.name,w1.time,w1.author,w1.text
FROM wiki w1,
(SELECT name,max(version) AS ver FROM wiki GROUP BY name) w2
 WHERE w1.version = w2.ver AND w1.name = w2.name
  AND (w1.name LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
      OR w1.author LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
      ###### OR w1.text LIKE %RpcRequestPtr%   ESCAPE /
      );
     
两个 SQL 仅一个 WHERE 条件之差。

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:24:08 explain SELECT w1.name,w1.time,w1.author,w1.text
   –  FROM wiki w1,
   –  (SELECT name,max(version) AS ver FROM wiki GROUP BY name) w2
   –   WHERE w1.version = w2.ver AND w1.name = w2.name
   –    AND (w1.name LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –        OR w1.author LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –        OR w1.text LIKE %RpcRequestPtr%   ESCAPE /
   –        );
+—-+————-+————+——+—————+————–+———+—————-+——–+———————————+
| id | select_type | table      | type | possible_keys | key          | key_len | ref            | rows   | Extra                           |
+—-+————-+————+——+—————+————–+———+—————-+——–+———————————+
|  1 | PRIMARY     || ALL  | NULL          | NULL         | NULL    | NULL           |  40369 |                                 |
|  1 | PRIMARY     | w1         | ref  | name_ver_ind  | name_ver_ind | 608     | w2.name,w2.ver |      3 | Using where                     |
|  2 | DERIVED     | wiki       | ALL  | NULL          | NULL         | NULL    | NULL           | 445724 | Using temporary; Using filesort |
+—-+————-+————+——+—————+————–+———+—————-+——–+———————————+
3 rows in set (1.04 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:22:26 explain SELECT w1.name,w1.time,w1.author,w1.text
   –  FROM wiki w1,
   –  (SELECT name,max(version) AS ver FROM wiki GROUP BY name) w2
   –   WHERE w1.version = w2.ver AND w1.name = w2.name
   –    AND (w1.name LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –        OR w1.author LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –      #  OR w1.text LIKE %RpcRequestPtr%   ESCAPE /
   –        );
+—-+————-+————+——+—————+————–+———+—————-+——–+———————————+
| id | select_type | table      | type | possible_keys | key          | key_len | ref            | rows   | Extra                           |
+—-+————-+————+——+—————+————–+———+—————-+——–+———————————+
|  1 | PRIMARY     || ALL  | NULL          | NULL         | NULL    | NULL           |  40369 |                                 |
|  1 | PRIMARY     | w1         | ref  | name_ver_ind  | name_ver_ind | 608     | w2.name,w2.ver |      3 | Using where                     |
|  2 | DERIVED     | wiki       | ALL  | NULL          | NULL         | NULL    | NULL           | 445724 | Using temporary; Using filesort |
+—-+————-+————+——+—————+————–+———+—————-+——–+———————————+
3 rows in set (1.03 sec)

### 从执行计划来看,两个 SQL 一模一样;处理的行数也是一样的;

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:25:39 reset query cache ;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:25:52 SELECT w1.name,w1.time,w1.author,w1.text
   –  FROM wiki w1,
   –  (SELECT name,max(version) AS ver FROM wiki GROUP BY name) w2
   –   WHERE w1.version = w2.ver AND w1.name = w2.name
   –    AND (w1.name LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –        OR w1.author LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –      #  OR w1.text LIKE %RpcRequestPtr%   ESCAPE /
   –        );

Empty set (1.31 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:26:12 reset query cache ;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

root@127.0.0.1 : trac_apsara 17:26:15 SELECT w1.name,w1.time,w1.author,w1.text
   –  FROM wiki w1,
   –  (SELECT name,max(version) AS ver FROM wiki GROUP BY name) w2
   –   WHERE w1.version = w2.ver AND w1.name = w2.name
   –    AND (w1.name LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –        OR w1.author LIKE %RpcRequestPtr%  ESCAPE /
   –        OR w1.text LIKE %RpcRequestPtr%   ESCAPE /
   –        );
13 rows in set (3.50 sec)

## 从执行时间来看,
## SQL1 : 3.50 sec ,  SQL2: 1.31 sec

## 从这里我们基本可以判断出来,MYSQL 用了 2.19 sec 在内存中处理 40369 次 TEXT 字段的 LIKE 模糊查询操作;
## 而从 WIKI 表 INDEX 查询 40369 次,却只用了 1.31 秒(可能更少),当然数据已经在 CACHE 里。
## 我们以后做 SQL 可要注意了。不光是读硬盘会消耗时间,在内存中的 LIKE 模糊查询操作,也很费时间;

关于 Mysql 在 LONGTEXT 字段上作 like 操作的消耗是怎样的就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

正文完
 
丸趣
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