第一次操刀數據庫分表的教訓與經驗--白干一場

做完了分表之后，數據庫里面的表從8張變成了8000張，我以為谷歌的抓取速度會降低為原來的一半，於是每天看一次谷歌抓取速度，結果實在是太失望了

結果發現，分完表之后谷歌抓取等待的時間迅速上升了，對mysql不是很了解，查了一下mysql的一些配置信息，我的數據庫默認是innodb，

結果發現innodb默認是把所有的表放在一個文件里面，無論這個數據庫里面有多少張表，也想起來sqlserver默認也是吧所有的表放在一個文件里面，

sqlserver分表的時候自己可以新添加文件組，查了下mysql的配置，mysql 有這么個配置Innodb_file_per_table，不過設置完后必須從新導入一次數據，以后安裝mysql得先看看Innodb_file_per_table的配置，以免自增麻煩。

我以為這樣就好了，但是看谷歌抓取時候監控寶的監控記錄，發現cpu還是和以前一樣高

cpu高是因為什么呢？

是因為我分表造成的？

1：查看mysql 在win下的設置，說一台服務器上的文件句柄數最大為2048個，是不是我分的太多表造成（8000張。。）？-----經驗欠缺，先這么着吧

2：會不會是因為我讀取問題列表時候，吧問題的全部內容讀取出來了，造成並發高時候，io忙，cpu很忙碌？-------這個有辦法加個簡介字段

3：會不會是因為我讀取出來內容用正則表達式過濾html，傳說正則表達式是高並發下的cpu殺手？--------------這個有辦法加個簡介字段、過濾html

給1000張表加字段的問題用博客園園友的分表工具，很輕松就搞定了，

原來是select * 換成 select 部分字段 PetaPoco 很容易就搞定了

以前是這么寫的

           Page<question> result = learnDAL.learnDB.GetInstance().Page<question>(page, itemsPerPage,
              @"select 
*
from question_home order by addtime desc ", "");    

                                    

現在這么寫

          Page<question> result  = learnDAL.learnDB.GetInstance().Page<question>(page, itemsPerPage,
                PetaPoco.Sql.Builder.Select(@"
    title, 
	titlecode, 
	Brief as content,
	userid, 
	siteid, 
	tagids, 
	havegoodanswer, 
	addtime, 
	tags").From("question_home").OrderBy("addtime desc ")

發現PetaPoco這種開源的小工具果然是小巧玲瓏好掌握

做完之后上線做個壓力測試對比下

【周五做的50並發和cpu觀測】---ps：這個在線並發測試工具，只能免費使用幾次，哎。。。。。。。

周六修改完之后

100個並發和cpu【ps：最后幾個免費金幣】

發現讀取列表時候不讀取大字段，和不做正則表達式過濾，cpu立馬平穩了，

這次分表完全是白干了一場，還不知道一個mysql庫里面放8000張表在win2003下是不是合理，是不是很糟糕，

求路過的大神指點一下 mysql和sqlserver，在一個數據庫庫里面放多少張表是合理的？