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MYSQL分頁limit速度太慢的優化方法,mysql分頁limit優化

編輯:MySQL綜合教程

MYSQL分頁limit速度太慢的優化方法,mysql分頁limit優化


在mysql中limit可以實現快速分頁,但是如果數據到了幾百萬時我們的limit必須優化才能有效的合理的實現分頁了,否則可能卡死你的服務器哦。

   當一個表數據有幾百萬的數據的時候成了問題!

   如 * from table limit 0,10 這個沒有問題 當 limit 200000,10 的時候數據讀取就很慢,可以按照一下方法解決
    第一頁會很快
   PERCONA PERFORMANCE CONFERENCE 2009上,來自雅虎的幾位工程師帶來了一篇”EfficientPagination Using MySQL”的報告
   limit10000,20的意思掃描滿足條件的10020行,扔掉前面的10000行,返回最後的20行,問題就在這裡。
   LIMIT 451350 , 30 掃描了45萬多行,怪不得慢的都堵死了。
   但是
   limit 30 這樣的語句僅僅掃描30行。

   那麼如果我們之前記錄了最大ID,就可以在這裡做文章

   舉個例子

   日常分頁SQL語句
   select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20
   掃描100020行
   如果記錄了上次的最大ID
   select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20
   掃描20行。
   總數據有500萬左右
   以下例子 當時候 select * from wl_tagindex where byname='f' order by id limit 300000,10 執行時間是 3.21s
   優化後:

 select * from (
    select id from wl_tagindex
    where byname='f' order by id limit 300000,10
 ) a
 left join wl_tagindex b on a.id=b.id

   執行時間為 0.11s 速度明顯提升
   這裡需要說明的是 我這裡用到的字段是 byname ,id 需要把這兩個字段做復合索引,否則的話效果提升不明顯

   總結

   當一個數據庫表過於龐大,LIMIT offset, length中的offset值過大,則SQL查詢語句會非常緩慢,你需增加order by,並且order by字段需要建立索引。
   如果使用子查詢去優化LIMIT的話,則子查詢必須是連續的,某種意義來講,子查詢不應該有where條件,where會過濾數據,使數據失去連續性。
   如果你查詢的記錄比較大,並且數據傳輸量比較大,比如包含了text類型的field,則可以通過建立子查詢。

   SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10);

   如果limit語句的offset較大,你可以通過傳遞pk鍵值來減小offset = 0,這個主鍵最好是int類型並且auto_increment

   SELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;

   這條語句,大意如下:

   SELECT * FROM users WHERE uid >=  (SELECT uid FROM users ORDER BY uid limit 895682, 1) limit 0, 10;
   如果limit的offset值過大,用戶也會翻頁疲勞,你可以設置一個offset最大的,超過了可以另行處理,一般連續翻頁過大,用戶體驗很差,則應該提供更優的用戶體驗給用戶。

   limit 分頁優化方法

   1.子查詢優化法
   先找出第一條數據,然後大於等於這條數據的id就是要獲取的數據
   缺點:數據必須是連續的,可以說不能有where條件,where條件會篩選數據,導致數據失去連續性
   實驗下
    mysql> set profi=1;
   Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
   mysql> select count(*) from Member;
   +———-+
   | count(*) |
   +———-+
   |   169566 |
   +———-+
   1 row in set (0.00 sec)
   mysql> pager grep !~-
   PAGER set to ‘grep !~-‘
   mysql> select * from Member limit 10, 100;
   100 rows in set (0.00 sec)
   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;
   100 rows in set (0.00 sec)
   mysql> select * from Member limit 1000, 100;
   100 rows in set (0.01 sec)
   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;
   100 rows in set (0.00 sec)
   mysql> select * from Member limit 100000, 100;
   100 rows in set (0.10 sec)
   mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;
   100 rows in set (0.02 sec)
   mysql> nopager
   PAGER set to stdout
   mysql> show profilesG
   *************************** 1. row ***************************
   Query_ID: 1
   Duration: 0.00003300
      Query: select count(*) from Member
   *************************** 2. row ***************************
   Query_ID: 2
   Duration: 0.00167000
      Query: select * from Member limit 10, 100
   *************************** 3. row ***************************
   Query_ID: 3
   Duration: 0.00112400
      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100
   *************************** 4. row ***************************
   Query_ID: 4
   Duration: 0.00263200
      Query: select * from Member limit 1000, 100
   *************************** 5. row ***************************
   Query_ID: 5
   Duration: 0.00134000
      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100
   *************************** 6. row ***************************
   Query_ID: 6
   Duration: 0.09956700
      Query: select * from Member limit 100000, 100
   *************************** 7. row ***************************
   Query_ID: 7
   Duration: 0.02447700
      Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100
    從結果中可以得知,當偏移1000以上使用子查詢法可以有效的提高性能。
   2.倒排表優化法
   倒排表法類似建立索引,用一張表來維護頁數,然後通過高效的連接得到數據
   缺點:只適合數據數固定的情況,數據不能刪除,維護頁表困難
   3.反向查找優化法
   當偏移超過一半記錄數的時候,先用排序,這樣偏移就反轉了
   缺點:order by優化比較麻煩,要增加索引,索引影響數據的修改效率,並且要知道總記錄數
   ,偏移大於數據的一半
   引用
   limit偏移算法:
   正向查找: (當前頁 – 1) * 頁長度
   反向查找: 總記錄 – 當前頁 * 頁長度
   做下實驗,看看性能如何
   總記錄數:1,628,775
   每頁記錄數: 40
   總頁數:1,628,775 / 40 = 40720
   中間頁數:40720 / 2 = 20360
   第21000頁
   正向查找SQL:
   Sql代碼
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40
   時間:1.8696 秒
   反向查找sql:
   Sql代碼
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40
   時間:1.8336 秒
   第30000頁
   正向查找SQL:
   Sql代碼
   1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40
   時間:2.6493 秒
   反向查找sql:
   Sql代碼
   1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40
   SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40
    時間:1.0035 秒
   注意,反向查找的結果是是降序desc的,並且InputDate是記錄的插入時間,也可以用主鍵聯合索引,但是不方便。
   4.limit限制優化法
   把limit偏移量限制低於某個數。。超過這個數等於沒數據,我記得alibaba的dba說過他們是這樣做的
   5.只查索引法

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