1つ。まえがき
通常、ページングはどのように実装するのでしょうか?
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
しかし、データ量が劇的に増加するとどうなるでしょうか?
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;
上記の 2 番目のクエリは非常に遅く、死ぬほど遅くなります。
最も重大な理由は、mysql クエリ メカニズムの問題です。
は、最初にスキップしてからクエリを実行するのではなく、最初にクエリを実行してから
を実行します。 (以下説明)
とはどういう意味ですか?たとえば、limit 100000,10 と指定すると、必要な 10 項目が見つかった場合、最初の 100,000 項目のフィールド データが取得され、不要であることが判明した場合は破棄されます。ようやく必要な10項目が見つかりました。2つ。分析
制限オフセットN、オフセットが非常に大きい場合、効率は非常に低くなります
その理由は、mysqlがオフセット行をスキップせず、N行のみを取るためです
が、オフセット + N 行を受け取り、諦める前にオフセット行を返し、N 行を返します [上記と同じ、最初にクエリを実行してからスキップ]
オフセットが大きいと効率が低くなります
。 3つ。 3 つの最適化提案
1:ビジネスの観点から解決する
方法:100ページ
Baidu を利用する例として、大体70ページくらいのページをめくります例
:mysql> select id, from lx_com limit 5000000,10; +---------+--------------------------------------------+ | id | name | +---------+--------------------------------------------+ | 5554609 |温泉县人民政府供暖中心 | .................. | 5554618 |温泉县邮政鸿盛公司 | +---------+--------------------------------------------+ 10 rows in set (5.33 sec) mysql> select id,name from lx_com where id>5000000 limit 10; +---------+--------------------------------------------------------+ | id | name | +---------+--------------------------------------------------------+ | 5000001 |南宁市嘉氏百货有限责任公司 | ................. | 5000002 |南宁市友达电线电缆有限公司 | +---------+--------------------------------------------------------+ 10 rows in set (0.00 sec)から。 5.3秒以上100 ミリ秒では、クエリ速度が大幅に高速化されますが、データの結果は異なります
最初にクエリを実行し、その後 の質問をスキップします。代わりに、 条件によって範囲が狭まり、スキップされます。直接。 問題があります: この方法と、limitM、N、 回の 2 回の使用結果が矛盾していることが時々見つかります (上記の例に示すように)理由: データは物理的に削除されています、穴があります
。解決策
:データは物理的に削除されていません
(論理的に削除できます)。
最终在页面上显示数据时,逻辑删除的条目不显示即可.
(一般来说,大网站的数据都是不物理删除的,只做逻辑删除 ,比如 is_delete=1)
3:延迟索引.
非要物理删除,还要用offset精确查询,还不限制用户分页,怎么办?
优化思路:
利用索引覆盖,快速查询出满足条件的主键id;然后凭借主键id作为where条件,达到快速查询。
(速度快在哪里?利用索引覆盖不需要回行就可以快速查询出满足条件的id,时间节约在这里了)
我们现在必须要查,则只查索引,不查数据,得到id.再用id去查具体条目. 这种技巧就是延迟索引.
慢原因:
查询100W条数据的id,name,m每次查询回行抛弃,跨过100W后取到真正要的数据。【就是我们刚刚说的,先查询,后跳过】
优化后快原理:
a.利用索引覆盖先查询出主键id,在索引上就拿到信息了,避免回行
b.找到主键后,根据已知的目标主键在查询,避免跨大数据行去寻找,而是直接定位哪几条数据直接查询。
本方法即延迟索引查询。
mysql> select id,name from lx_com inner join (select id from lx_com limit 5000000,10) as tmp using(id); +---------+-----------------------------------------------+ | id | name | +---------+-----------------------------------------------+ | 5050425 | 陇县河北乡大谈湾小学 | ........ | 5050434 | 陇县堎底下镇水管站 | +---------+-----------------------------------------------+ 10 rows in set (1.35 sec)
四。总结:
从方案上来说,肯定是方法一优先,从业务上去满足是否要翻那么多页。
如果业务要求,则用id>n limit m的方式来代替limit n,m,但缺点是不能有物理删除
如果非有物理删除有空缺不能用方法二,则用延迟索引法,本质是利用索引覆盖先快速取出索引值,根据锁定的目标的索引值。一次性去回行取值,效果很明显。
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