MySQL Limit에 성능 문제가 있다는 것을 알고 계셨습니까?

MySQL의 페이징 쿼리는 일반적으로 limit를 통해 구현됩니다.
limit来实现。

MySQL的limit基本用法很简单。limit接收1或2个整数型参数，如果是2个参数，第一个是指定第一个返回记录行的偏移量，第二个是返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是0。

为了与PostgreSQL兼容，limit也支持limit # offset #。

问题：

对于小的偏移量，直接使用limit来查询没有什么问题，但随着数据量的增大，越往后分页，limit语句的偏移量就会越大，速度也会明显变慢。

优化思想：

避免数据量大时扫描过多的记录

解决：

子查询的分页方式或者JOIN分页方式。

JOIN分页和子查询分页的效率基本在一个等级上，消耗的时间也基本一致。

下面举个例子。一般MySQL的主键是自增的数字类型，这种情况下可以使用下面的方式进行优化。

下面以真实的生产环境的80万条数据的一张表为例，比较一下优化前后的查询耗时：

 -- 传统limit，文件扫描 [SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2; 受影响的行: 0 时间: 5.371s -- 子查询方式，索引扫描 [SQL] SELECT * FROM tableName WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1) LIMIT 2; 受影响的行: 0 时间: 0.274s -- JOIN分页方式 [SQL] SELECT * FROM tableName AS t1 JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2 WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2; 受影响的行: 0 时间: 0.278s

可以看到经过优化性能提高了将近20倍。

优化原理：

子查询是在索引上完成的，而普通的查询时在数据文件上完成的，通常来说，索引文件要比数据文件小得多，所以操作起来也会更有效率。因为要取出所有字段内容，第一种需要跨越大量数据块并取出，而第二种基本通过直接根据索引字段定位后，才取出相应内容，效率自然大大提升。

因此，对limit的优化，不是直接使用limit，而是首先获取到offset的id，然后直接使用limit

MySQL limit의 기본 사용법은 매우 간단합니다. limit는 1개 또는 2개의 정수 매개변수를 받습니다. 매개변수가 2개인 경우 첫 번째 매개변수는 반환된 첫 번째 레코드 행의 오프셋을 지정하고 두 번째 매개변수는 반환된 레코드 행의 최대 수를 지정합니다. 초기 레코드 행의 오프셋은 0입니다.

PostgreSQL과 호환되도록 limit는 limit # offset #도 지원합니다.

문제: 오프셋이 작은 경우에는 limit를 직접 사용해 쿼리하면 문제가 없지만, 데이터 양이 많아지면 나중에 페이징이 발생하게 됩니다. limit 문의 오프셋은 더 커지고 속도는 상당히 느려집니다. 최적화 아이디어: 데이터 양이 많을 때 너무 많은 레코드를 스캔하지 마세요

🎜해결책: 🎜🎜하위 쿼리 페이징 방법 또는 JOIN 페이징 방법. 🎜🎜JOIN 페이징과 하위 쿼리 페이징의 효율성은 기본적으로 동일한 수준이며, 소요되는 시간도 기본적으로 동일합니다. 🎜🎜다음은 예입니다. 일반적으로 MySQL의 기본 키는 자동 증가하는 숫자 유형입니다. 이 경우 최적화를 위해 다음 방법을 사용할 수 있습니다. 🎜🎜최적화 전과 후의 쿼리 시간을 비교하기 위해 실제 프로덕션 환경에서 80만 개의 데이터가 포함된 테이블을 예로 들면 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜최적화 성능이 20배 가까이 향상된 것을 확인할 수 있습니다. 🎜🎜최적화 원칙: 🎜🎜하위 쿼리는 인덱스에서 완료되는 반면 일반 쿼리는 데이터 파일에서 완료됩니다. 일반적으로 인덱스 파일은 데이터 파일보다 훨씬 작으므로 작동합니다. 더 효율적으로. 모든 필드 내용을 검색하려면 첫 번째 방법은 많은 수의 데이터 블록에 걸쳐서 검색해야 하지만, 두 번째 방법은 기본적으로 인덱스에 따라 직접 찾은 후 해당 내용을 검색합니다. field🎜는 당연히 훨씬 더 효율적으로 홍보할 수 있습니다. 🎜🎜 따라서 limit를 최적화하려면 limit를 직접 사용하는 대신 먼저 오프셋 ID를 얻은 다음 직접 limit 크기를 사용하여 데이터를 가져옵니다. 🎜🎜실제 프로젝트 사용 시 전략 모드와 유사한 방법으로 페이징을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 페이지당 데이터가 100개라면 100페이지 이내로 판단되면 가장 기본적인 페이징 방법을 사용하세요. .100보다 큰 경우 하위 쿼리 페이징을 사용합니다. 🎜🎜🎜더 많은 MySQL 관련 기술 기사를 보려면 🎜🎜🎜MySQL Tutorial🎜🎜🎜 칼럼을 방문하여 알아보세요! 🎜🎜

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