1. 直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法:

select * from product limit start, count

当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条)。

如下:

select * from product limit 10, 20   0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒

我们已经看出随着起始记录的增加,时间也随着增大, 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的,那么我们把起始记录改为40w看下(也就是记录的一般左右)

select * from product limit 400000, 20   3.229秒

再看我们取最后一页记录的时间

select * from product limit 866613, 20   37.44秒

像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。

从中我们也能总结出两件事情:

  1. limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
  2. mysql的limit语句是很方便,但是对记录很多的表并不适合直接使用。

2. 对limit分页问题的性能优化方法

利用表的覆盖索引来加速分页查询
我们都知道,利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列(覆盖索引),那么这种情况会查询很快。

因为利用索引查找有优化算法,且数据就在查询索引上面,不用再去找相关的数据地址了,这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存,在并发高的时候利用缓存就效果更好了。

在我们的例子中,我们知道id字段是主键,自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。

这次我们之间查询最后一页的数据(利用覆盖索引,只包含id列),如下:

select id from product limit 866613, 20 0.2秒

相对于查询了所有列的37.44秒,提升了大概100多倍的速度

那么如果我们也要查询所有列,有两种方法,一种是id>=的形式,另一种就是利用join,看下实际情况:

SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20

查询时间为0.2秒!

另一种写法

SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id

查询时间也很短!

3. 复合索引优化方法

MySql 性能到底能有多高?MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万,百万至千万,他的性能还能那么高吗?一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了。

用事实说话,看例子:

数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬1.6G。

OK ,看下面这条sql语句:

select id,title from collect limit 1000,10;

很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10;

从9万条开始分页,结果?

8-9秒完成,my god 哪出问题了?其实要优化这条数据,网上找得到答案。看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10;

很快,0.04秒就OK。 为什么?因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是:

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点,就完了。看下面的语句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢,用了8-9秒!

到了这里我相信很多人会和我一样,有崩溃感觉!vtype 做了索引了啊?怎么会慢呢?vtype做了索引是不错,你直接

select id from collect where vtype=1 limit 1000,10;

是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,从9万开始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。

从这里开始有人提出了分表的思路,这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。思路如下:

建一个索引表: t (id,title,vtype) 并设置成定长,然后做分页,分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢?实验下就知道了。

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10;

很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢?我猜想是因为collect 数据太多,所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描,只是因为数据量小,只有10万才快。OK, 来个疯狂的实验,加到100万条,测试性能。加了10倍的数据,马上t表就到了200多M,而且是定长。还是刚才的查询语句,时间是0.1-0.2秒完成!分表性能没问题?

错!因为我们的limit还是9万,所以快。给个大的,90万开始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10;

看看结果,时间是1-2秒!why ?

分表了时间还是这么长,非常之郁闷!有人说定长会提高limit的性能,开始我也以为,因为一条记录的长度是固定的,mysql 应该可以算出90万的位置才对啊?可是我们高估了mysql 的智能,他不是商务数据库,事实证明定长和非定长对limit影响不大?怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢,我相信这是真的,这个和数据库设计有关!

难道MySQL 无法突破100万的限制吗???到了100万的分页就真的到了极限?

答案是: NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法,来个疯狂的测试!一张表搞定100万记录,并且10G 数据库,如何快速分页!

好了,我们的测试又回到 collect表,开始测试结论是:

30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受!当然如果用分表+我这种方法,那是绝对完美的。但是用了我这种方法后,不用分表也可以完美解决!

答案就是:复合索引! 有一次设计mysql索引的时候,无意中发现索引名字可以任取,可以选择几个字段进来,这有什么用呢?

开始的

select id from collect order by id limit 90000,10;

这么快就是因为走了索引,可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。

然后测试

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常快!0.04秒完成!

再测试:

select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常遗憾,8-9秒,没走search索引!

再测试:search(id,vtype),还是select id 这个语句,也非常遗憾,0.5秒。

综上:如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键!

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit , 按这样的逻辑,百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的!

MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化的更多相关文章

  1. MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化

    方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺 ...

  2. MySQL大数据量分页查询方法及其优化

    MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适 ...

  3. 【1】MySQL大数据量分页查询方法及其优化

    ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千 ...

  4. MySQL 千万 级数据量根据(索引)优化 查询 速度

    一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让 ...

  5. Mysql系列(五)—— 分页查询及问题优化

    一.用法 在Mysql中分页查询使用关键字limit.limit的语法如下: SELECT * FROM tbl LIMIT 5,10; # Retrieve rows 6-15 limit关键字带有 ...

  6. (转载)MYSQL千万级数据量的优化方法积累

    转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表 ...

  7. MySQL分页查询的性能优化

    MySQL limit分页查询的性能优化 Mysql的分页查询十分简单,但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了. 传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n ...

  8. mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度

    mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 ...

  9. 什么时候出现死锁,如何解决?mysql 引擎? 多个like or 查询sql如何优化?什么是常量池?for条件执行顺序

    1. 什么时候出现死锁,如何解决?mysql 引擎? 多个like or 查询sql如何优化? 资源竞争导致死锁,比如A B 同时操作两条记录,并等待对方释放锁. 优化sql, 加缓存,主从(如读写分 ...

  10. MySQL百万级数据分页查询及优化

    方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺 ...

随机推荐

  1. vue前端开发仿钉图系列(3)右侧画点线面的开发详解

    项目开发是完全仿照钉图的功能,参照钉图的逻辑和高德地图的参考手册以及aip文档,一点点的把功能做出来并呈现最后的效果.选中画点,在地图上获取经纬度并进行反地理编码,添加marker并弹出右侧编辑页面, ...

  2. 浅析RocketMQ

    SpringBoot引入RocketMQ 快速构建单机RocketMQ https://www.haveyb.com/article/3079 参考这篇文章,快速构建单机RocketMQ 项目引入ja ...

  3. 云原生周刊:Helm Charts 深入探究 | 2024.3.11

    开源项目推荐 Glasskube Glasskube 提供了一个用于 Kubernetes 的缺失的包管理器.它具有图形用户界面(GUI)和命令行界面(CLI).Glasskube 包是具备依赖感知. ...

  4. RocketMQ 5.0 多语言客户端的设计与实现

    本文作者:古崟佑,阿里云中间件开发. RocketMQ 5.0 版本拥有非常多新特性,比如存储计算分离. batch 能力的提升等,它是具有里程碑意义的版本. 提到新版本,我们往往会首先想到服务端架构 ...

  5. 在Ubuntu小设备上使用VSCode+SSH开发部署nicegui的Web应用,并设置系统开机自动启动应用

    在一些小的设备上跑Ubuntu系统,需要快速的开发和调整项目的时候,往往使用SSH进行远程的开发测试,这样可以避免传统的打包更新处理,能够快速的在实际环境上测试具体的内容.另外由于系统设备往往需要重启 ...

  6. DOS下的网络管理命令

    DOS下的网络管理命令 一. 实验目的 掌握DOS下的网络管理命令 二. 实验内容和要求 在DOS环境下用不同的网络管理命令,实现不同的网络管理功能 三. 实验方法.步骤及结果测试 1.  原理分析及 ...

  7. Rust编程与项目实战-结构体

    <Rust编程与项目实战>(朱文伟,李建英)[摘要 书评 试读]- 京东图书 (jd.com) 在Rust中,结构体(Struct)是一种自定义数据类型,它允许我们将多个相关的值组合在一起 ...

  8. 基于CTFshow的文件上传二次渲染绕过与CTF实战

    1. 二次渲染简介 二次渲染指的是上传的文件(如图片),为了显示的更加规范(尺寸.像素),网站会对文件进行二次处理,经过解码或转换可能导致其中的恶意代码失效.例如,后门程序在图像渲染过程中可能被清除或 ...

  9. 2-4 C++ const限定词

    目录 2.4.1 const之于基本类型(base type) 含义 编译过程 2.4.2 const之于引用 含义 作用 注意点 2.4.3 const之于指针 含义[两类] 变量定义的读法:从左往 ...

  10. 基于Java+SpringBoot+Mysql实现的古诗词平台功能设计与实现十

    一.前言介绍: 1.1 项目摘要 随着信息技术的迅猛发展和数字化时代的到来,传统文化与现代科技的融合已成为一种趋势.古诗词作为中华民族的文化瑰宝,具有深厚的历史底蕴和独特的艺术魅力.然而,在现代社会中 ...