要求不用skip 前提:1.时间倒序排列(自己现在的项目中也是按照时间倒序排列的)       2.每页显示10条数据 int limit = 10;//刚开始点击查询的时候设置十条 查询形式为 db.find(query).sort(time,-1).limit(limit)方式 注:query是查询条件,其中包括了时间段的条件,例如 a=<time<=b的限制 1)记录每一页的第一条数据的时间firstTime 2)记录每一页最后一条数据的时间lastTime 在查询之前判断用户是点击下一

如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快速分页,MySQL处理千万级数据查询的优化方案

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

TODO:数据库优化之分页 本文的例子是以MongoDB数据库为准,其它数据库各位也可以举一反三进行优化. 在MongoDB中分页使用 a.skip(n)跳过前n个匹配的文档: b.limit(m)返回m个结果,要是匹配的结果不到m个,则返回匹配数据量的结果,m是指定上限数量,而不是下限数量: c.sort({"name": 1,"address":-1}),1表示升序,-1表示降序. 使用skip跳过少量的文档还可以.但是数据量非常多的话,skip就会变得非常慢,

常用性能优化方案 创建索引 限定返回结果数 只查询使用到的字段 采用capped collection 采用Server Side Code Execution 使用Hint,强制使用索引 Hint 虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错,但是也可以使用hint()来强迫MongoDB使用一个特定的索引.在这种方法下某些情形下会提升性能.一个有索引的collection并且执行一个多字段的查询.传入一个制定的索引,强迫查询使用该索引. db.users.find({"username&qu

这篇文章主要介绍了MongoDB各种查询操作详解,包括比较查询.关联查询.数组查询等,需要的朋友可以参考下   一.find操作 MongoDB中使用find来进行查询,通过指定find的第一个参数可以实现全部和部分查询. 1.查询全部 空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.如果不指定查询文档,默认就是{}. 2.部分查询 3.键的筛选 键的筛选是查询时只返回自己感兴趣的键值,通过指定find的第二个参数来实现.这样可以节省传输的数据量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗. 查询时,数据库所

> 参考的优秀文章 优化LIMIT分页--<高性能MySQL>(电子工业出版社) > 场景描述 遇到一个场景:查询排序后的结果集较大,我们采用分页显示,每页显示20条记录,但是查询效率还是不尽理想. 结果,采用以下两个手段优化效率: 1.对排序的字段加上索引(普通索引,即BTREE),加了索引后,普通查询的效率加快了,但偏移量大的数据(比如排序靠后的数据)查询还是较慢. 2.借鉴<高性能MySQL>的手段,减少扫描范围.延迟关联,偏移量大的数据查询效率也得到优化. &g

上一篇文章,写了mongodb常规操作,继续写入,本章主要讲高级查询,文本,聚集,大数据查询. Mongodb的查询语法是很多的,是NOSQL队伍中比较丰富的一个.当然有很多查询跟关系型查询无法相比.例如联表查询,Mongodb并不擅长联表查询,虽然出一个$lookup支持两个集合之间关联,不过跟关系相比之就逊色多了. Mongodb的查询种类很丰富,这里就不一一讲解,挑一些常用的写出来,作一个笔记. 一  聚合查询 mongodb对数据统计,筛选引用aggregate()进行聚合查询.功能相当

MongoDB优化,建立索引实例及索引机制原理讲解 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jac

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

SQL通用优化方案:1. 使用参数化查询:防止SQL注入,预编译SQL命令提高效率2. 去掉不必要的查询和搜索字段:其实在项目的实际应用中,很多查询条件是可有可无的,能从源头上避免的多余功能尽量砍掉,这是最简单粗暴的解决方案.3. 选择最有效率的表名顺序: 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后.

Sql server2005 优化查询速度50个方法小结   Sql server2005优化查询速度51法查询速度慢的原因很多,常见如下几种,大家可以参考下.   I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.  没有创建计算列导致查询不优化.  内存不足.  网络速度慢.  查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量).  锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷).  sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.  返回了不必要的行和列.  查询语句不

在分页功能开发时,我们很习惯用LIMIT O,N的方法来取数据.这种方法在遇到超大分页偏移量时是会把MySQL搞死的ooo... 通常,我们会采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式来进行分页查询.例如下面这个SQL: , ; 或者像下面这个不带任何条件的分页SQL: , ; 一般而言,分页SQL的 耗时 随着 start 值的增加而急剧增加,我们来看下面这2个不同起始值的分页SQL执行耗时: yejr , ; … rows in set (0.05 sec) yej

四个方面进行 cpu/io 方面的优化处理: 1.集群架构上进行读写分离.所有查询优先考虑在从库上读取,写操作在主库上执行.避免主库混合读写压力过大,也减少主库上读写记录的锁冲突. connection string中readPreference 设置成secondarypreferred,C++ 驱动版本升级为3.1.3 mongo-cxx-driver(驱动升级,读写分离才生效) . 2.热表msg_traces 索引优化 针对该慢查询创建联合索引 {"_id": 1, "

mongodb模糊查询并分页 1.建立数据库 代码如下: var mongoose = require('mongoose'); var shortid = require('shortid'); var Schema = mongoose.Schema; var IndexDataSchema = new Schema({ _id: { type: String, unique: true, 'default': shortid.generate }, type: String, city:

TODO:MongoDB的查询更新删除总结 常用查询,条件操作符查询,< .<=.>.>=.!= 对应 MongoDB的查询操作符是$lt.$lte.$gt.$gte.$ne 例: db.getCollection('image_detail').find({"dig" : {$gte:0}})//查询大于等于0的数据 $all,$in的区别{"dig" : {$all : [0,1]}查询出来的结果dig必须有0和1 {"dig&

索引的概念 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.在没有索引的情况下,数据库会遍历全部数据后选择符合条件的:而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项.如果我们把SQL语句换成"SELECT * FROM 表名 WHERE id=2000000",那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位

项目中如果表中的数据过多的话,会影响查询的效率,那么我们需要想办法优化查询,通常添加索引就是我们的选择之一: 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `ta

sqlyog设置一直习惯用sqlyog来管理mysql数据库,但有三个地方用得不是很爽:1.默认查询条数只有1000条经常需要勾选掉重新查询.2.自动替换关键字大小写,有时候字段名为关键字的搞成大写的在Linux服务器不忽略大小写时执行就报错了,有时候为了代码统一不希望改成大写的也不行.3.感觉字体偏小 发现sqlyog在首选项里可以设置默认查询分页条数和字体,改写关键字大小写的 sqlyog--工具--首选项--字体编辑器设置--字体大小和改写关键字大小写 sqlyog--工具--首选项--其

RDIFramework.NET 中多表关联查询分页实例 RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统开发.整合框架,给用户和开发者最佳的.Net框架部署方案.该框架以SOA范式作为指导思想,作为异质系统整合与互操作性.分布式应用提供了可行的解决方案. 分页非常的常见,基本任何项目都会涉及到分页,这没什么好谈的,大多数我们分页对单表的分页比较多,对多表的分页我们可以通过视图来实现,当然还有其他的方式,在这儿,我以一个实例展示下使用我们的RDIFramework.NET来实现多表

查询分页的几种Sql写法 摘自:http://www.cnblogs.com/zcttxs/archive/2012/04/01/2429151.html 1.创建测试环境,(插入100万条数据大概耗时5分钟). create database DBTest use DBTest --创建测试表 create table pagetest ( id int identity(1,1) not null, col01 int null, col02 nvarchar(50) null, col03