Cuantos registros soporta MYSQL

[mafima]

Buenas tardes, antes que nada agradecerles por leer el post y por querer ayudarme, esta pregunta me parece algo simpatica por que nunca pense en hacerla, pues antes de experimentar problemas creia que MySql era capaz de soportar cualquier cantidad de datos.

Lo primero es decirles que trabajamos en un servidor dedicado con caracteristicas optimas, el servidor tiene como sistema operativo el linux, y trabajo bajo APACHE, la version del Mysql es la 4.1.20

La manifestación del problema es que las paginas que hacen llamadas a la base de datos van muy lentas, o nunca cargan, incluso en ocasiones se bloquea la base de datos y tenemos que hacer que la reinicien.

El problema empieza a aprecer cuando obtenemos un volumen alto de trafico en el sitio web, y una alta cantidad de datos ( en total calculo que son más de 40000 registros en el momento )

Mis preguntas son:
1. Mysql no trabaja igual de bien con tanto numero de registros?

2. he pensado tambien que puede deberse a alguna mala estructuración de las diferentes tablas, pero en estas siempre he utilizado INDICES y las relaciono a traves de ellos ¿Que mas debo tener en cuenta para saber si la base de datos esta bien estrucurada?

3. Puede sucer también que se esta haciendo un mal uso del SQL y sus QUERYS, pero en realidad no se como identificar esto, es decir, saber si el problema se debe a uno o varios querys lento, hay alguna manera de saber esto ( he utilizado el regitro de querys lento pero verdadermanete no lo entiendo )

4. Como puedo solucionar el problema, acepto cualqueir sugerencia pues este problema realmente no esta costan mucho $$ y perdida de tiempo...

Se lo agradezco, hasta luego

[claudiovega]

Dudo que sea la cantidad de registros, me parecen pocos. Debe ir por el lado del trafico y la capacidad de respuestas a usuarios concurrentes que tu servidor mysql.

[tozanni]

En una base de datos de MySQL la cantidad de registros esta mas bien limitada por el espacio en disco.

Los problemas de desempeño como el que comentas aparecen cuando hay JOINS que hacen multiplicaciones de 40,000 x 40,000 registros por ejemplo. Mi recomendacion es que loggees las consultas de las paginas que se tarden mas.

Luego pruebalas por separado, sin necesidad de mas herramientas. Si los querys estan bien armados (que no te falten WHEREs) es posible que te falte un indice en algun campo (especialmente los que se usan en los WHEREs, JOINs o en comparaciones). Puedes usar EXPLAIN, para tener mas informacion sobre la parte del query que se tarda mas, aunque esto ya es meterte un poco en temas de DBA.

Ahora bien, un query lento es lento asi haya un solo usuario, tus querys SELECT deben estar en el orden de los milisegundos aun en tablas muy grandes y con JOINs (asumiendo que uses LIMITs, por supuesto). Asi que en esa situacion de alto trafico tal vez tengas un cuello de botella en la cantidad de threads disponibles de apache o en la cantidad de conexiones a MySQL.

[mafima]

Muchas gracias por sus respuestas.
Tozani cuando escribes

Mi recomendacion es que loggees las consultas de las paginas que se tarden mas.

¿A que te reiferes?

cuando escribes:

Asi que en esa situacion de alto trafico tal vez tengas un cuello de botella en la cantidad de threads disponibles de apache o en la cantidad de conexiones a MySQL.

Como puedo darme cuenta que es ese el problema y cual es una posible solucion, teninedo cuenta que estamos en un servidor dedicado por tanto podemos cambiar la configuracion del apache como queramos.

Gracias!!

[claudiovega]

1) Se refiere a que postees tus consultas para examinarlas.
2) Esos datos se colocan en los archivos de configuracion.

[tozanni]

Gracias Claudio, por darle seguimiento al tema y una disculpa por dejar mi respuesta desatendida.

En general la idea que te proponia tal vez algo confusa, es que tomes las acciones que te ayuden a distinguir claramente si el problema es de optimizacion de consultas (Joins, indices) o de configuracion de servicios (threads, conexiones, concurrencia).

Como te comento, la forma mas facil es probar las consultas aisladamente y verificar el tiempo que se tarden. Si las consultas son rapidas (cual debe ser, independientemente del tamaño de las tablas) entonces el problema debe buscarse en la configuracion de los servicios.