关于 find_in_set 的性能问题

https://www.iteye.com/blog/jonny131-771753

同事不少数据表设计的时候使用一个字段来存储多对多关系,比如 表 user中有一个字段叫 category, category存储的是 "1,3,9" 这样的类型的数据,实际上是category的id 用逗号分隔开来的。

 

要查询一个用户属于id为2分类的用户可以这么写

 

 

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  1. select * from `user` where find_in_set('2',`user`.`category`)  

 

具体find_in_set 的使用请参照手册

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/string-functions.html#function_find-in-set

 

 

虽然这样很好用,但问题是如果数据量大的情况下怎么办,性能会是问题么,手册上有说对find_in_set 做的优化,但在没有索引的情况下他的性能应该是个问题。

 

于是做了个测试,user 表录入 100万的数据,同时建立 user_category 表,每个user有 3 个分类,那么category表里有300万条记录。

 

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  1. CREATE TABLE `user_category` (  
  2.   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  3.   `user_id` int(11) DEFAULT NULL,  
  4.   `category_id` int(11) DEFAULT NULL,  
  5.   PRIMARY KEY (`id`),  
  6.   KEY `category_id` (`category_id`),  
  7.   KEY `user_id` (`tax_id`)  
  8. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT   

 

 

现在比较一下在百万级的数据量上使用 join 链接外键查询和find_in_set查询的性能

 

1. 使用 find_in_set 查询,平均时间在2.2秒左右

 

 

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  1. SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(*) FROM `user` WHERE FIND_IN_SET(65,category)  

 

 

 

2. 使用left join , 使用了右表中的索引,平均时间在0.2秒左右

 

 

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  1. SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(DISTINCT(`user`.id)) FROM `user`   
  2. LEFT JOIN `user_category` ON `user`.`id`= `user_category`.`user_id`  
  3. WHERE `user_category`.`category_id`=75  

 

 

所以在大数据量的情况下还是不适合用find_in_set, 不过有些表的数据可能永远就那么点数据,这个时候为了减少表数量,倒是可以用这样的方法做。

posted @ 2020-03-13 15:18  码农骆驼  阅读(14463)  评论(0编辑  收藏  举报