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8.7 Optimizing for MEMORY Tables
Consider using MEMORY
tables for noncritical
data that is accessed often, and is read-only or rarely updated.
Benchmark your application against equivalent
InnoDB
or MyISAM
tables
under a realistic workload, to confirm that any additional
performance is worth the risk of losing data, or the overhead of
copying data from a disk-based table at application start.
For best performance with MEMORY
tables,
examine the kinds of queries against each table, and specify the
type to use for each associated index, either a B-tree index or a
hash index. On the CREATE INDEX
statement, use the clause USING BTREE
or
USING HASH
. B-tree indexes are fast for queries
that do greater-than or less-than comparisons through operators
such as >
or BETWEEN
.
Hash indexes are only fast for queries that look up single values
through the =
operator, or a restricted set of
values through the IN
operator. For why
USING BTREE
is often a better choice than the
default USING HASH
, see
Section 8.2.1.23, “Avoiding Full Table Scans”. For implementation details
of the different types of MEMORY
indexes, see
Section 8.3.9, “Comparison of B-Tree and Hash Indexes”.
Traduction non disponible
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Document créé le 26/06/2006, dernière modification le 26/10/2018
Source du document imprimé : https://www.gaudry.be/mysql-rf-optimizing-memory-tables.html
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