地理的な場所 (国、都市など) が添付された IP アドレスの巨大なデータベースを構築しています。
現在、この単純なデータベース構造を使用しています。
id || ip_addr || country || city ||
私はすでにそれを構築し始めており、すでにほぼ 100 万件のレコードを持っています。問題は、多くの住所に同じ国が関連付けられており、データベースからのフェッチが非常に遅くなっていることです。
私がこれを行う場合、私は考えていました：
国テーブル:
countryID || countryName ||
都市テーブル:
cityID || cityName || countryID (for what country the city is in) ||
そして、ipTable :
id || ip_addr || countryID || cityID
フェッチが速くなりますか？
この方法はより効率的ですか (他の利点はありますか)? それとも、すでに持っているものに固執する必要がありますか？
はい、国と都市を別のテーブルに移動することは、実際には正規化であり、非常に良いステップです。正規化についてはさらに先に進みます。都市は国にあります。つまり、都市を知っていれば、その国も常に知っているということです。したがって、これを試してください：
id || ip_addr || cityID
都市テーブル:
id || cityName || countryID
国テーブル:
countryID || countryName
IP テーブルの国への追加参照は不要です。ワルシャワ (ポーランド)、ワルシャワ(米国インディアナ州)など、複数の都市が同じ名前を持っている場合、この設計は問題にならないことに注意してください。データベースには重複した名前がありますが、ID は異なります。ID で都市を識別します。たまたま同じ名前を指している (ただし別の国)。
idただし、一意が存在するときに別の列がある理由がわかりませんip_addr(単一のIPに1つのアドレスしか添付されていない場合)?
ip_addr (ID) || cityID
IP アドレスは数値で表すことができ、数値で表す必要があることに注意してください (一部のデータベースにはそのためのデータベースが組み込まれています)。
最後に、通常、連続した範囲の IP が同じエリア/都市/地区に割り当てられます。すべての IP ではなく、ある範囲の IP を場所に割り当てることで、多くのスペースを節約できます。
はい、通常、正規化によりパフォーマンスが向上します。通常、正規化の主な理由はデータの一貫性です。ただし、場合によっては、非正規化によって実際にパフォーマンスが向上します。これは、データ ウェアハウスとレポートで行われ、クエリの結果をフィルター処理して構成するために必要な結合の数を減らします。
ここで重要な点の 1 つは、データベースが大幅に小さくなり、より多くのデータが RAM に収まることです。
パフォーマンスのもう 1 つの重要なポイントは、一般的なクエリをサポートするインデックスを用意することです。
都市名で検索する場合はcityTable.cityName、 などにインデックスが必要です。このようにして、データベースはデータベース全体をスキャンするのではなく、いくつかのレコードを読み取るだけで、効率的な検索を使用してデータを見つけることができます。