在此先感谢您的回答,对不起我的英语不好,我不是母语人士.

我们实际上正在开发一个带有后端的手机游戏.在这款手机游戏中,我们有一个货币系统,我们会跟踪每笔交易以进行验证.

为了读取用户余额,我们有一个中间表,其中在每个事务上更新用户余额,因此用户不会直接读取事务表,以减少高流量的负载.

事务表在后台中不时地被唯一地读取.

这是事务表的模式：

create table money_money_transaction (

`id` BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,

`userID` INT UNSIGNED NOT NULL,

`amount` INT NOT NULL,

`transactionType` TINYINT NOT NULL,

`created` DATETIME NOT NULL,

CONSTRAINT money_money_transaction_userID FOREIGN KEY (`userID`) REFERENCES `user_user` (`id`)

ON DELETE CASCADE

);

我们计划拥有很多用户,交易表可以增长到10亿行,所以我的问题是：

>它会影响其他表的性能吗？

>如果数据库太大而无法容纳在RAM中,MySQL是否有某种优化,在RAM中只存储最多的读表？

> MySQL能否正确扩展到这十亿行？知道我们主要插入并且唯一的索引在id上(详细信息需要id)并且没有“批量插入”(在此表上不会有1M插入同时执行)

>此外,我们在RDS服务器上,因此我们可以切换到Aurora并在需要时尝试主 – 主或主 – 从复制.你认为在这种情况下会有所帮助吗？

解决方法:

您可能会考虑MyRocks(参见http://myrocks.io),这是一个专为快速INSERT速度和压缩数据存储而设计的第三方存储引擎.我不会建议你切换到MyRocks,因为我没有足够的信息来为你的工作量做出明确的陈述.但我会建议您值得花时间来评估它,看看它是否适合您的应用程序.

If the database is too large to fit in RAM, does MySQL have some sort of optimisation, storing in RAM only the most read table ?

是的,MySQL(假设InnoDB存储引擎)将部分表存储在缓冲池中的RAM中.它将表分解为页面,并在查询请求时将页面放入缓冲池中.它就像一个缓存.随着时间的推移,请求最多的页面将保留在缓冲池中,其他页面将被逐出.因此,它或多或少地平衡了尽可能快地提供大多数查询.有关更多信息,请阅读https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-buffer-pool.html.

Will it affect the performance of other tables ?

表没有性能 – 查询具有性能.

缓冲池具有固定大小.假设您有六个表需要共享它们,它们的页面必须适合同一个缓冲池.无法为每个表设置优先级,或为某些表专用缓冲池空间或将它们“锁定”在RAM中.所有表的所有页面共享相同的缓冲池.因此,当您的查询请求来自各种表的页面时,它们确实会相互影响,因为来自一个表的频繁请求的页面可能会从另一个表中逐出页面.

Does MySQL will be able to scale correctly up to this billion row ?

MySQL有许多功能可以尝试帮助提高性能和可伸缩性(这些都不是一回事).同样,查询具有性能,而不是表.没有查询的表只是坐在那里.这是通过不同技术优化的查询.

Knowing we do mostly insert and that the only index is on the id (the id is needed for details) and that there is no “bulk insert” (there will not be 1M insert to do concurrently on this table)

索引会增加插入的开销.您无法消除主键索引,这是每个表的必要部分.但是,例如,您可能会发现删除包含索引的FOREIGN KEY是值得的.

通常,大多数表的读取次数比写入的多,因此值得保留索引来帮助读取(甚至使用WHERE子句的UPDATE或DELETE).但是,如果您的工作负载实际上都是INSERT,那么外键的额外索引可能是纯粹的开销,并且对任何查询都没有任何好处.

Also, we’re on a RDS server, so we could switch to Aurora and try a master-master or master-slave replication if needed. Do you think it would help in this case ?

我在2017年初开始研究Aurora的基准测试,发现对于我们测试的应用程序来说,对于高写入流量并不好.您应该始终为您的应用程序测试它,而不是依赖于互联网上某人的猜测.但我预测Aurora目前的形式(大约2017年)将完全扼杀你的所有写作工作量.

标签：mysql,database,sql,amazon-rds-aurora

来源： https://codeday.me/bug/20190627/1305312.html