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  • mysql大数据分页查询性能优化

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    使用limit start, count分页语句

    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

    难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时,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。

    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,简直是一个质的飞跃。

    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!

    其实两者用的都是一个原理嘛,所以效果也差不多
    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,m

    MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录,然后抛弃前n条,读后面m条想要的,所以n越大,偏移量越大,性能就越差。

    推荐分页查询方法

    1、尽量给出查询的大致范围

    SELECT c1,c2,cn... FROM table WHERE id>=20000 LIMIT 10;

    2、子查询法

    SELECT c1,c2,cn... FROM table WHERE id>=(SELECT id FROM table LIMIT 20000,1)LIMIT 10;

    3、高性能MySQL一书中提到的只读索引方法

    优化前SQL:

    SELECT c1,c2,cn... FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50,5

    优化后SQL:

    SELECT c1, c2, cn .. .
    FROM member
    INNER JOIN (SELECT member_id FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50, 5)
    USING (member_id)

    分别在于,优化前的SQL需要更多I/O浪费,因为先读索引,再读数据,然后抛弃无需的行。而优化后的SQL(子查询那条)只读索引(Cover index)就可以了,然后通过member_id读取需要的列。

    4、第一步用用程序读取出ID,然后再用IN方法读取所需记录
    程序读ID:

    SELECT id FROM table LIMIT 20000, 10;
    SELECT c1, c2, cn .. . FROM table WHERE id IN (id1, id2, idn.. .)
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    常见问题FAQ

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