Manejo de Tablas de Gran tamaño

[greisy]

Hola!!! Mi pregunta es la siguiente: este foro debe tener una tabla donde se almacene cada una de nuestras consultas. Debe ser inmensa, por lo que me gustaria saber como hacen para que las consultas se ejecuten con gran rapidez, es decir, cuando realizo una busqueda no se tarde tanto.. Por que yo tengo dos tablas de gran tamaño en distintas bases de datos, y se esta poniendo peraita, cuando realizo una busqueda se tarda full, por lo que se me ocurrio realizar una copia de estructura de esa tabla para que la anterior quedara como historico y se ingrese data en esta nueva, de manera que al realizar busquedas me busque en ambas, pero llegara tambien el momento en que esta se ponga asi de lenta, por lo que me gustaria que me dieran algunas sugerencias para este tipo de situaciones.

¿Cuanto sería el máximo que podría almacenar una tabla especifica en una bd?

Gracias

[cala932]

Holas greisy!!!!!, bueno con respecto al tamaño de las tablas pasa por aqui Maximo Tamaño de tablas

Y con respecto a lo de la velocidad, las tablas myIsam son mas rapidas que las tablas Innodb. Si deseas tener una mejor referencia para la eleccion pasa por aqui Faq´s MYSQL

Espero que te sirva !!
Saludos

[greisy]

Gracias por responder...

bueno, estuve chequeando y las tablas estan en MyIsam, que otra cosa podria hacer para obtener una busqueda optima..

[Nano_]

Saludos.

Puedes probar creando indices sobre los campos que mas consultas.

Los índices -como los índices de los libros- sirven para agilizar las consultas a las tablas, evitando que mysql tenga que revisar todos los datos disponibles para devolver el resultado.

Hasta Pronto!!!

[gnzsoloyo]

Tablas de gran tamaño no son necesariamente una buena solución. Es mejor la normalización de las tablas y un diseño más eficiente, relevando el tipo real de información que se consulta, antes que crear tablas de formas que no resultan a la larga muy eficientes.
Por lo general, si una consulta tarda demasiado es posible que el filtrado de datos devuelva demasiada información, o bien las subconsultas no acoten bien la info buscada, la masa de información transferida sea por ende demasiado grande.
Ten en cuenta que, en una máquina pequeña, barrer toda una tabla para buscar datos, con 1.500.00 registros, puede tardar 20 segundos, pero mandarla por la web puede llevar más de 5 minutos, si el bloque de datos recuperados es demasiado grande, por lo que la falla no estaría en la base de datos, sino en la consulta misma.

Para aclarar el panorama, en gran porcentaje de los problemas de la lentitud de una consulta se fundamentan en las siguienes fallas:

1. Aplicaciones mal diseñadas. Muchos programadores "piensan" que las bases de datos deben ser siempre las responsables o que deben hacer tareas para las que no están diseñadas.
2. Una errónea concepción del sistema. Habitualmente producto de errores de relevamiento, o mala comprensión de las reglas del negocio.
3. Errores en la concepción del modelo de datos, usualmente originado en el punto anterior. Aprender a estructurar la información, las tablas y los índices, así como su normalización o desnormalización es fundamental a la hora de diseñar.
4. Falta de normalización y optimización del modelo. Esto tiene que ver con la experiencia y conocimientos adquiridos por el DBA.
5. Errores en la optimización de las consultas. Hay que practicar mucho y conocer muy bien cómo funciona el motor de la base de datos y cómo realiza las operaciones para saber optimizar una consulta. A pesar de eso, hay algunas cuanta reglas que te pueden ayudar.
6. Distribución de la base de datos. El hecho que una base de datos sea centralizada o distribuida (vía MySQL Cluster), afecta mucho la eficiencia de una consulta a bases de datos grandes.
7. Hardware no optimizado. A pesar de que MySQL puede funcionar óptimamente con un hardware bastante elemental, no todos los modelos de hardware responderán igual a las consultas, según el tamaño y complejidad de la base de datos.
8. Topología de la LAN y enlaces. Casi nadie lo menciona, pero si la información es muy voluminosa, dependiendo de la cantidad, afectarán el rendimiento de la red y se verán afectadas por él.

Habiéndote aburrido lo suficiente con ésto, te recomiendo echarle una mirada a estas páginas sobre optimización:
Optimización de MySQL
Optimizing MySQL Queryes & Indexes
MySQL Optimization
10 Tips for MySQL Opmization

[greisy]

ok.. Gracias... Leere esos artículos a ver.. Gracias de nuevo..