我正在寻找有关可以处理大量数据的多语言 MySQL 数据库结构的建议。 我们目前正在使用以下方法:
Articles <- Article_translations -> Languages
id id id
date language_id (fk) locale
category article_id (fk)
content
好吧，假设我们有大约 100,000 篇文章和 5 种语言......好吧......你明白问题所在了。数据越大，数据库越慢(这里只是一个猜测，但绝对必要的复杂 JOIN 查询可能不会是 O(log(n))，而是 O(n^2) 之类的东西)。
我们目前的解决方案是将 Article_translations 拆分为 [locale]_article_translations(例如 en_us_article_translation)，在这种情况下，我们需要轻松同步这些表之间的结构。这是解决此问题的合适方法还是有更好的方法？如果这是一个好的解决方案，是否有什么东西可以帮助监视更改(仅结构，没有数据同步!)并同步这些结构？
最佳答案
你只对了一半，数据越大数据库越慢，但如果数据库设计不好，即使是小数据也会很慢。
我不能告诉你什么是最好的方法或最好的解决方案，记住你需要做很多事情才能找到“最好的解决方案”。我只能向您推荐一些可以帮助您的工具和技巧。
首先，检查你的索引，索引类型，不仅是PK和FK，你还需要看你需要哪种类型的索引，即，你需要文本索引吗？或哈希树？？。
还要检查你的引擎，MyISAM 还是 InnoDB？你说你分表，查this post关于拆分。
此外，如果您避免使用'%word%'之类的东西，您的查询也会更快。请记住，错误的查询会对响应时间产生巨大影响。
您可以使用 Show create table 或 Describe select ...... 或 explain 来查看发生了什么，或使用命令 benchmark 查看您正在应用以改进它的函数的大概时间
一些用于 MySQL 的工具我会推荐您看一下这个程序，它将帮助您提高这部分性能。
Mysqlslap(它类似于基准测试，但您可以自定义更多结果)。
SysBench(测试 CPU 性能、I/O 性能、互斥锁争用、内存速度、数据库性能)。
Mysqltuner(您可以使用它分析一般统计信息、存储引擎统计信息、性能指标)。
mk-query-profiler(执行 SQL 语句分析)。
mysqldumpslow(很高兴知道女巫查询会导致问题)。
关于mysql - 海量数据的多语言MySQL数据库结构，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11402085/