来自:http://stackoverflow.com/questions/4481388/why-does-mysql-higher-limit-offset-slow-the-query-down Scenario in short: A table with more than 16 million records [2GB in size]. The higher LIMIT offset with SELECT, the slower the query b
来自:http://stackoverflow.com/questions/4481388/why-does-mysql-higher-limit-offset-slow-the-query-down
Scenario in short: A table with more than 16 million records [2GB in size]. The higher LIMIT offset with SELECT, the slower the query becomes, when using ORDER BY *primary_key*
So
<code>SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 0, 30 </code>
takes far less than
<code>SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 10000, 30 </code>
That only orders 30 records and same eitherway. So it's not the overhead from ORDER BY.
Now when fetching the latest 30 rows it takes around 180 seconds. How can I optimize that simple query?
It's normal that higher offsets slow the query down, since the query needs to count off the first OFFSET
+ LIMIT
records (and take only LIMIT
of
them). The higher is this value, the longer the query runs.
The query cannot go right to OFFSET
because,
first, the records can be of different length, and, second, there can be gaps from deleted records. It needs to check and count each record on its way.
Assuming that id
is
a PRIMARY
KEY
of a MyISAM
table,
you can speed it up by using this trick:
<code>SELECT t.* FROM ( SELECT id FROM mytable ORDER BY id LIMIT 10000, 30 ) q JOIN mytable t ON t.id = q.id </code>
See this article:
- MySQL ORDER BY / LIMIT performance: late row lookups
MySQL cannot go directly to the 10000th record (or the 80000th byte as your suggesting) because it cannot assume that it's packed/ordered like that (or that it has continuous values in 1 to 10000). Although it might be that way in actuality, MySQL cannot assume that there are no holes/gaps/deleted ids.
So, as bobs noted, MySQL will have to fetch 10000 rows (or traverse through 10000th entries of the index on id
)
before finding the 30 to return.
EDIT : To illustrate my point
Note that although
<code>SELECT * FROM large ORDER BY id LIMIT 10000, 30 </code>
would be slow(er),
<code>SELECT * FROM large WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 30 </code>
would be fast(er), and would return the same results provided that there are no missing id
s
(i.e. gaps).
参考:
1.
为什么长尾数据的翻页技术实现复杂 --文章很好
http://timyang.net/data/key-list-pagination/

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.

MySQL sesuai untuk pemula untuk mempelajari kemahiran pangkalan data. 1. Pasang alat pelayan dan klien MySQL. 2. Memahami pertanyaan SQL asas, seperti SELECT. 3. Operasi data induk: Buat jadual, masukkan, kemas kini, dan padam data. 4. Belajar Kemahiran Lanjutan: Fungsi Subquery dan Window. 5. Debugging dan Pengoptimuman: Semak sintaks, gunakan indeks, elakkan pilih*, dan gunakan had.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Ciri -ciri utamanya termasuk: 1. Menyokong pelbagai enjin penyimpanan, seperti InnoDB dan Myisam, sesuai untuk senario yang berbeza; 2. Menyediakan fungsi replikasi master-hamba untuk memudahkan pengimbangan beban dan sandaran data; 3. Meningkatkan kecekapan pertanyaan melalui pengoptimuman pertanyaan dan penggunaan indeks.

SQL digunakan untuk berinteraksi dengan pangkalan data MySQL untuk merealisasikan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian, pemeriksaan dan reka bentuk pangkalan data. 1) SQL Melaksanakan operasi data melalui Pilih, Masukkan, Kemas kini, Padam Penyataan; 2) Gunakan pernyataan membuat, mengubah, drop untuk reka bentuk dan pengurusan pangkalan data; 3) Pertanyaan kompleks dan analisis data dilaksanakan melalui SQL untuk meningkatkan kecekapan membuat keputusan perniagaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)