我的项目的一部分涉及在我的数据库中存储和检索ips的负载。我估计我的数据库在启动项目的几个月内将拥有数百万的ips。我想知道对大型数据库的简单查询有多缓慢？以下查询的近似速度是什么：
SELECT * FROM table where ip= '$ip' LIMIT 1
INSERT INTO table(ip, xxx, yyy)VALUES('$ip', '$xxx', '$yyy')
在一张有2.65亿行的桌子上？
我是否可以通过创建255 ^ 2个表来加快查询速度，这些表的名称对应于所有可能的ipv4 ip地址的前两个数字，那么每个表最多会有255 ^ 2行，可以容纳所有可能是ip的第二部分。因此，例如，为了查询IP地址“216.27.61.137”，它将被分成两部分，“216.27”（p1）和“61.137”（p2）。首先，脚本将选择名称为p1的表，然后检查是否有任何名为“p2”的行，如果是，则会从行中提取所需的数据。将使用相同的过程将新的ips插入数据库。
如果上述计划不起作用，那么在大型数据库中加速查询的好方法是什么？
答案 0 :(得分：1)
您的问题的答案取决于INDEXES的使用。
如果您的表在ip上编入索引，那么无论表的大小如何，您的第一个查询都应该立即执行或更少：MySQL将使用索引。由于MySQL必须更新每个INSERT的索引，否则您的第二个查询将会变慢。
如果你的表是不索引，那么第二个查询几乎会立即执行，因为MySQL只能在表的末尾添加行。您的第一个查询可能无法使用，因为MySQL每次都必须扫描整个表格。
问题在于平衡。添加索引将加快第一个查询速度但会减慢第二个查询速度。究竟发生了什么将取决于服务器硬件，您选择的数据库引擎，MySQL的配置，当时还有什么。如果性能可能很重要，请先进行一些测试。
答案 1 :(得分：0)
在进行任何此类操作之前，请阅读此问题（更重要的是）其答案：How to store an IP in mySQL
在多个表之间拆分数据通常不是一个好主意。数据库索引很擅长他们的工作，因此请确保相应地创建它们。存储IPv4地址的二进制列可以很好地工作 - 它更多的是查询负载而不是表大小的问题。
答案 2 :(得分：0)
首先，即使我们知道有关数据库，数据库服务器，网络性能和其他数千个变量的所有信息，您也无法预测查询将需要多长时间。
其次，如果您使用的是合适的数据库引擎，则不必将数据拆分为不同的表。它知道如何处理大数据。将数据库功能留给数据库本身。
有几种解决方法可以处理大型数据集。使用正确的数据类型并创建正确的索引将有很大帮助。
当您开始遇到数据库问题时，请搜索特定于您遇到的问题的内容。
大数据问题没有银子弹。