mysql与es查询数据速度原理比较

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mysql底层B-tree 支持矮胖，高胖的时候就很难受，说白了就是数据量多会增加IO操作。

ES底层倒排索引。term index不需要存下所有的term，而仅仅是他们的一些前缀与Term Dictionary的block之间的映射关系，再结合FST(Finite StateTransducers)的压缩技术，可以使term index缓存到内存中 （有点二级索引的感觉）

mysql不同存储引擎的表之间join 底层是如何实现的？

对于数据量很大的一张表，i/o效率底下，分表势在必行！

使用程序分，对不同的查询，分配到不同的子表中，是个解决方案，但要改代码，对查询不透明。

好在mysql 有两个解决方案：

Partition（分区，在MySQL 5.1.中实现） 和 Mysql Merge存储引擎。

本文讨论 Mysql Merge存储引擎。

CREATE TABLE t1 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20));

CREATE TABLE t2 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20));

INSERT INTO t1 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t1');

INSERT INTO t2 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t2');

CREATE TABLE total (a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20)) ENGINE=MERGE UNION=(t1,t2) INSERT_METHOD=LAST;

对应定期分表的情况下，只要定期相应的增加一个基础表，再修改merge表中的 union 就行了（ALTER TABLE tbl_name UNION=(...)）。

如在增加一个表（需和其他基础表一样的结构）：

CREATE TABLE t3( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20));

ALTER TABLE total UNION=(t1,t2,t3)

INSERT_METHOD=LAST;表示插入的方法，INSERT_METHOD的值可以是 FIRST（插入第一个表），LAST（最后一个表），NO（不能插入）

查询的时候，和平常一样

select * from total where ....

merge表会自动找到相应的基础表进行查询。

需要注意的是 merge表并不维护 “唯一性”检查，唯一性有各基础表完成。所以插入新的记录时候可能和其他基础表的内容重复。所以再插入去需要用代码进行唯一性检查。

mysql 联合索引的底层结构是怎样的

CREATE TABLE `test` ('aaa' varchar(16) NOT NULL default '', 'bbb' varchar(16) NOT NULL default '', 'ccc' int(11) UNSIGNED NOT NULL default 0, KEY `sindex` (`aaa`,`bbb`,`ccc`) ) ENGINE=MyISAM COMMENT='';

这样就在 aaa、bbb、ccc 3列上建立联合索引了。

如果表已经建好了，那么就在phpmyadmin里面执行：

alert table test add INDEX `sindex` (`aaa`,`bbb`,`ccc`)

就可以在这3列上建立联合索引了。

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