从mysql服务器访问和存储大量数据答案

【问题标题】：Access and store large amount of data from mysql server从mysql服务器访问和存储大量数据
【发布时间】：2014-05-11 18:50:12
【问题描述】：

我们正在开发一个从服务器下载大量数据的iOS/Android 应用程序。

我们使用JSON 在服务器和客户端设备之间传输数据。

最近我们的数据量增加了很多（大约 30000 条记录）。

在获取此数据时，服务器请求超时并且未获取任何数据。

谁能建议实现快速数据传输的最佳方法？

有什么方法可以先准备数据，然后再下载数据？

在设备中使用多个数据库（SQLite dbS）并执行并行插入到 db 中是否有任何优势？

目前我们只下载/上传更改的数据（使用UUID 和时间戳）。

是否有任何最佳方法可以有效地实现这一目标？

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我认为这不仅仅是mysql记录的问题，在高峰时间多个设备连接到服务器以访问数据，因此连接也进入等待。我们正在使用性能服务器。我主要是在寻找一种解决方案来处理设备中的这种同步。有什么好方法可以简化同步或使用多线程、多个 sqlite db 等使其更快......？或数据压缩，使用视图或...？

【问题讨论】：

Recently size of data increased to large size like 30000 records, then server request get timed out and no data get fetched on the request：如果您必须同时获取所有 30000 条记录以进行显示，那么您几乎可以肯定做错了。否则 30,000 条记录对于 MySQL 数据库来说不算什么。 300万也不算什么
您永远不会一次获取如此大量的数据。使用paging 就像将消息加载到 facebook 或 twitter 中一样。对此进行研究。
@Hanky웃Panky : 我知道它的数据量不是很大，但是基于多个条件获取数据并创建 json 等需要花费太多时间。将来有机会增加数据的大小此外，我们正在寻找一种长期解决方案来处理这种情况。
但是为什么要一起获取 30,000 条记录呢？如果不是这种情况并且获取仍然很慢，那么让 DBA 浏览数据库模式并寻找适当的规范化和索引以开始
我认为不仅仅是mysql记录的问题，在高峰期多个设备连接到服务器访问数据，因此连接也进入等待。我们正在使用性能服务器。我主要是在寻找一种解决方案来处理设备中的这种同步。有什么好方法可以简化同步或使用多线程、多个 sqlite db 等使其更快......？或数据压缩，使用视图或...？

标签： php android mysql ios sqlite

【解决方案1】：

实现此目的的一个好方法可能是根本不下载数据。

我猜你不会在你的客户端显示这 30k 行，那么为什么首先下载它们呢？

在您的服务器上创建一个 API 可能会更好，这将有助于移动设备与数据库进行通信，因此客户端只会下载他们实际需要/想要的数据。

然后，通过移动端的缓存系统，您可以确保客户端不会每次都下载相同的内容，并且他们已经看过的内容可以离线使用。

【讨论】：

另外，修改您的数据库结构，规范您的数据并设置适当的索引。

【解决方案2】：

在获取此数据时，服务器请求超时并且未获取任何数据。

你也只是在谈论读取或写入吗？

如果您也在谈论写入访问权限：30,000 是单次插入/更新的结果吗？例如，您是否使用像 InnoDB 这样的事务引擎？如果是这样，您的查询是否包含在单个事务中？启用自动提交模式可能会导致大量性能问题：

将多个修改包装到一个事务中以减少刷新操作的数量。如果该事务对数据库进行了修改，则 InnoDB 必须在每次事务提交时将日志刷新到磁盘。磁盘的旋转速度通常最多为 167 转/秒（对于 10,000 RPM 磁盘），如果磁盘不“欺骗”操作系统，则将提交次数限制为相同的 167 秒。

Source

谁能建议实现快速数据传输的最佳方法？

您的查询设计有多复杂？内部或外部连接、相关或非相关子查询等？用EXPLAIN来检查效率？ Read about EXPLAIN

另外，看看你的桌子设计：你用过normalization吗？您的索引是否正确？

有什么方法可以先准备数据，然后再下载数据？

你是什么意思？也许临时表可以解决问题。

但在不知道您项目的任何细节的情况下，一次在手机上下载 30,000 条记录对我来说听起来很奇怪。可能需要审查您的应用程序/数据库设计。

无论如何，对于不需要直接更新/插入数据库的任何数据，请在移动设备上使用本地 SQLite。这要快得多，因为 SQLite 是基于文件的数据库，并且不需要通过网络传输数据。

【讨论】：