Mysql大数据量查询优化
一般MYSQL最基本的分页方式:
select * from content order by id desc limit 0, 10
在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引。随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似:
select * from content order by id desc limit 10000, 10
一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢。
此时,我们可以通过2种方式:
一,子查询的分页方式来提高分页效率,飘易用的SQL语句如下:
SELECT * FROM `content` WHERE id <=
(SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", ) ORDER BY id desc LIMIT $pagesize
为什么会这样呢?因为子查询是在索引上完成的,而普通的查询时在数据文件上完成的,通常来说,索引文件要比数据文件小得多,所以操作起来也会更有效率。(via)通过explain SQL语句发现:子查询使用了索引!
1 PRIMARY content range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 6264 Using where
2 SUBQUERY content index NULL PRIMARY 4 NULL 27085 Using index
经过飘易的实测,使用子查询的分页方式的效率比纯LIMIT提高了14-20倍!
二,JOIN分页方式
SELECT * FROM `content` AS t1
JOIN (SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", ) AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;
经过我的测试,join分页和子查询分页的效率基本在一个等级上,消耗的时间也基本一致。explain SQL语句:
1 PRIMARY <derived2> system NULL NULL NULL NULL 1
1 PRIMARY t1 range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 6264 Using where
2 DERIVED content index NULL PRIMARY 4 NULL 27085 Using index
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