将记录移动到另一个 table 对比 "flag" 列 SQL 性能
Moving records to another table vs. "flag" column SQL performance
假设我有一个table代表"task queue"（数千万条记录）。
任务可以是 "queued" 或 "done"。
如果我们要抓取 10 个任务来处理，哪个性能更好？
- 带有 "flag" 列的单个 table 像
ENUM / BIT / TINYINT 标记任务是否完成（最终在列上建立索引）
- 将排队的任务分开 table 秒，完成的任务和删除每个完成的任务从排队插入到完成
请注意，在开始时，我们有几个或 none 个已完成的任务，但随着处理的进行，将有数百万个已完成的任务。
可能没关系，但如果是我，我会用table。这是我的推理：
首先，我们必须假设此 table 上有良好的索引，这将使查找速度更快。有了合适的索引，如果你想查询排队的任务，"done"个任务的数量是10个还是100亿都无关紧要，DBMS只会查看排队的任务。
其次，随着任务从 "queued" 移动到 "done"，您将更新其状态。这需要 DBMS 对索引进行一些重组，但没关系，他们已经高效地这样做了大约 30 年了。
如果您要将它们拆分成单独的 table，基本上将记录从一个地方移动到另一个地方的维护将放在 您的代码 上在 DBMS 索引重组代码中。这些代码库中的哪一个经过了更好的测试并且性能更高？ :)
最后一个论点——如果你把它全部放在一个大的 table 中，对这些任务的管理进行进一步的性能调整就变成了 DBMS 配置问题，而不是软件开发问题。在我看来，这是一个巨大的胜利。您可以执行各种疯狂的配置来提高任何 DBMS 的性能，包括垂直和水平分区之类的东西。如果您分发数据的方式是通过嵌入在您的软件中的某种方案，那么这些东西将不是选项。
所以底线 - 如果你使用 2 table 方法，我认为它的性能与你使用一个 table 方法非常相似，一旦你考虑到额外的工作您的代码必须做才能移动记录。如果您从一个 table 中删除一个 "open" 任务并将其粘贴到 "done" table 中，请记住 DBMS 仍然必须更新 "open" 索引在来源 table 上。因为可能不会有很大的性能差异，所以您应该使用一种 table 方法，因为它对您来说工作更少，并且以后会为您提供更大的灵活性（通过配置提高速度，副软件）
假设我有一个table代表"task queue"（数千万条记录）。
任务可以是 "queued" 或 "done"。
如果我们要抓取 10 个任务来处理，哪个性能更好？
- 带有 "flag" 列的单个 table 像
ENUM/BIT/TINYINT标记任务是否完成（最终在列上建立索引） - 将排队的任务分开 table 秒，完成的任务和删除每个完成的任务从排队插入到完成
请注意，在开始时，我们有几个或 none 个已完成的任务，但随着处理的进行，将有数百万个已完成的任务。
可能没关系，但如果是我，我会用table。这是我的推理：
首先，我们必须假设此 table 上有良好的索引，这将使查找速度更快。有了合适的索引，如果你想查询排队的任务，"done"个任务的数量是10个还是100亿都无关紧要，DBMS只会查看排队的任务。
其次，随着任务从 "queued" 移动到 "done"，您将更新其状态。这需要 DBMS 对索引进行一些重组，但没关系，他们已经高效地这样做了大约 30 年了。
如果您要将它们拆分成单独的 table，基本上将记录从一个地方移动到另一个地方的维护将放在 您的代码 上在 DBMS 索引重组代码中。这些代码库中的哪一个经过了更好的测试并且性能更高？ :)
最后一个论点——如果你把它全部放在一个大的 table 中，对这些任务的管理进行进一步的性能调整就变成了 DBMS 配置问题，而不是软件开发问题。在我看来，这是一个巨大的胜利。您可以执行各种疯狂的配置来提高任何 DBMS 的性能，包括垂直和水平分区之类的东西。如果您分发数据的方式是通过嵌入在您的软件中的某种方案，那么这些东西将不是选项。
所以底线 - 如果你使用 2 table 方法，我认为它的性能与你使用一个 table 方法非常相似，一旦你考虑到额外的工作您的代码必须做才能移动记录。如果您从一个 table 中删除一个 "open" 任务并将其粘贴到 "done" table 中，请记住 DBMS 仍然必须更新 "open" 索引在来源 table 上。因为可能不会有很大的性能差异，所以您应该使用一种 table 方法，因为它对您来说工作更少，并且以后会为您提供更大的灵活性（通过配置提高速度，副软件）