https://www.iteye.com/blog/jonny131-771753
使用一个字段来存储多对多关系,比如 表 user中有一个字段叫 category, category存储的是 "1,3,9" 这样的类型的数据,实际上是category的id 用逗号分隔开来的。
要查询一个用户属于id为2分类的用户可以这么写
- select * from `user` where find_in_set('2',`user`.`category`)
具体find_in_set 的使用请参照手册
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/string-functions.html#function_find-in-set
虽然这样很好用,但问题是如果数据量大的情况下怎么办,性能会是问题么,手册上有说对find_in_set 做的优化,但在没有索引的情况下他的性能应该是个问题。
于是做了个测试,user 表录入 100万的数据,同时建立 user_category 表,每个user有 3 个分类,那么category表里有300万条记录。
- CREATE TABLE `user_category` (
- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `user_id` int(11) DEFAULT NULL,
- `category_id` int(11) DEFAULT NULL,
- PRIMARY KEY (`id`),
- KEY `category_id` (`category_id`),
- KEY `user_id` (`tax_id`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT
现在比较一下在百万级的数据量上使用 join 链接外键查询和find_in_set查询的性能
1. 使用 find_in_set 查询,平均时间在2.2秒左右
- SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(*) FROM `user` WHERE FIND_IN_SET(65,category)
2. 使用left join , 使用了右表中的索引,平均时间在0.2秒左右
- SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(DISTINCT(`user`.id)) FROM `user`
- LEFT JOIN `user_category` ON `user`.`id`= `user_category`.`user_id`
- WHERE `user_category`.`category_id`=75
所以在大数据量的情况下还是不适合用find_in_set, 不过有些表的数据可能永远就那么点数据,这个时候为了减少表数量,倒是可以用这样的方法做。
mysql中的find_in_set效率
https://www.jianshu.com/p/828fd8f97f26
1,工作中,同事说find_in_set效率可低了,不如把记录存成多条。比如一个user_id=3对应qrcode=‘23,24,25,26’,不如存成四条记录,qrcode改成int类型,这样效率高。我是保持怀疑态度的。实践是检验真理的唯一标准。
2,我开始在自己本地数据库中创建测试数据,数据中的数字部分都是随机生成的。textbook表是qrcode类型是varchar,user表的qrcode是int类型
textbook表创建了10万条测试数据,其中qrcode存了四个id的字符串。
user表创建了40万条测试数据,其中qrcode只存一个int类型的数字。
3,开始查询验证
user表用时0.110s
select * from user where qrcode=4
// 查询出366条,用时0.110s
textbook表用时:
select * from textbook where FIND_IN_SET('4',qrcode)
// 查询出370条,用时0.039s
4,如果把textbook表的数据增加到40万条,同样的sql查询,看看结果:
user表的查询速度变慢了。用时0.113s。
textbook表的查询用时 0.176s
此时user表和textbook表数据一样多的时候,find_in_set的速度是不如int类型分开存储的情况。
5,仅测试这种存储方式对查询速度的影响。find_in_set对速度影响并不大
6,再更新一下,忽略了一个问题,存数字的情况下,没有建索引。给user表的qrcode字段加一个普通索引,速度提升明显。未加索引之前,用时0.110s。加上普通索引后耗时0.040s。
作者:雪贝特
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来源:简书
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总结:可以在 SELECT 语句中指定查询缓存的选项,对于那些肯定要实时的从表中获取数据的查询,或者对于那些一天只执行一次的查询,我们都可以指定不进行查询缓存,使用 SQL_NO_CACHE 选项。
对于那些变化不频繁的表,查询操作很固定,我们可以将该查询操作缓存起来,这样每次执行的时候不实际访问表和执行查询,只是从缓存获得结果,可以有效地改善查询的性能,使用SQL_CACHE 选项。