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5.2 Optimisation des SELECT s et autres requêtes
5 Optimisation de MySQL
 Manuel de Référence MySQL 4.1 : Version Française

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5.2.2 Mesurer les performances d'une requête

Dans la plupart des cas, vous pouvez mesurer la performance d'une requête en comptant le nombre d'accès disques. Pour les tables de petite taille, vous pouvez généralement obtenir une seule lecture (car l'index est probablement en cache). Pour les tables plus grandes, vous pouvez estimer que vous aurez besoin de (en utilisant les index B tree) : log(row_count) / log(index_block_length / 3 * 2 / (index_length + data_pointer_length)) + 1 lectures pour trouver une ligne.

Pour MySQL, un bloc d'index vaut généralement 1024 octets, et le pointeur de données vaut 4 octets. Une table de 500,000 avec un index de taille 3 (entier moyen) vous donnera : log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1 = 4 lectures.

Comme l'index ci-dessus vous serait de taille 500,000 * 7 * 3/2 = 5.2Mo, (en supposant que les index des tampons sont remplit aux 2/3, ce qui est typique), vous aurez probablement l'essentiel de l'index en mémoire, et vous n'aurez alors besoin que de 1 ou 2 lectures pour lire le reste des lignes.

Pour les écritures, toutefois, vous aurez besoin de 4 lectures (comme ci-dessus), pour trouver la place du nouvel index, et normalement, deux autres lectures pour modifier l'index et la ligne.

Notez que le raisonnement ci-dessus n'indique pas que votre application va dégénérer en fonction du log N ! Tant que toute est mis en cache par l'OS ou le serveur SQL, les performances ne vont se réduire que marginalement, même si la table grossit beaucoup. Une fois que les données seront trop grosses pour être en cache, votre application va ralentir car le serveur devra faire des lectures sur le disque (ce qui va accroître le log N). Pour éviter cela, augmentez le cache d'index au fur et à mesure que votre index grossit. Choix des paramètres du serveur .

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2017-03-24