cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlMySQl优化千万数据级快速分页sql语句

现在我们使用mysql对数据库分页就是直接使用limit了,这个是没有错误了,如果几万条数据没一种问题,如果是千万条记录你就会想死的心都有了,下面我来给各位朋友分析

数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。

最后collect 为 10万条记录,表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句:

 代码如下 复制代码

id,title from collect limit 1000,10; 很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始,结果?

8-9秒完成,my god 哪出问题了????其实要优化这条数据,网上找得到答案。看下面一条语句:

 代码如下 复制代码
select id from collect order by id limit 90000,10;

 很快,0.04秒就OK。 为什么?因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是:

 代码如下 复制代码

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点,就完了。看下面的语句

 代码如下 复制代码

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢,用了8-9秒!

大这看到最后这一条使用了9秒左右的时间是不是想死的心都有啊,那么有没有办法来解决这个问题呢。

你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,从9万开始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人 提出了分表的思路,这个和discuz 论坛是一样的思路。思路如下:

建一个索引表: t (id,title,vtype) 并设置成定长,然后做分页,分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢?实验下就知道了。

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。用

 代码如下 复制代码
select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10;

很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢?我猜想是因为collect 数据太多,所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描,只是因为数据量小,只有10万才快。OK, 来个疯狂的实验,加到100万条,测试性能。

加了10倍的数据,马上t表就到了200多M,而且是定长。还是刚才的查询语句,时间是0.1-0.2秒完成!分表性能没问题?错!因为我们的limit还是9万,所以快。给个大的,90万开始

 代码如下 复制代码

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果,时间是1-2秒!

why ?? 分表了时间还是这么长,非常之郁闷!有人说定长会提高limit的性能,开始我也以为,因为一条记录的长度是固定的,mysql 应该可以算出90万的位置才对啊? 可是我们高估了mysql 的智能,他不是商务,事实证明定长和非定长对limit影响不大? 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢,我相信这是真的,这个和数据库设计有关!

难道MySQL 无法突破100万的限制吗???到了100万的分页就真的到了极限???

答案是: NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法,来个疯狂的测试!一张表搞定100万记录,并且10G 数据库,如何快速分页!

好了,我们的测试又回到 collect表,开始测试结论是: 30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受!当然如果用分表+我这种方法,那是绝对完美的。但是用了我这种方法后,不用分表也可以完美解决!

答案就是:复合索引! 有一次设计mysql索引的时候,无意中发现索引名字可以任取,可以选择几个字段进来,这有什么用呢?开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引,可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试

 代码如下 复制代码
 代码如下 复制代码

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快!0.04秒完成!

再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾,8-9秒,没走search索引!

再测试:search(id,vtype),还是select id 这个语句,也非常遗憾,0.5秒。

综上:如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键!

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit , 按这样的逻辑,百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的!

好了,回到原题,如何将上面的研究成功快速应用于开发呢?如果用复合查询,我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写,那多麻烦?这里再看一个例子,思路就出来了:

 代码如下 复制代码

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完!

mygod ,mysql 的索引竟然对于in语句同样有效!看来网上说in无法用索引是错误的!

有了这个结论,就可以很简单的应用于轻量级框架了:

代码如下:











 代码如下 复制代码

$db=dblink();
$db->pagesize=20;

$sql="select id from collect where vtype=$vtype";

$db->execute($sql);
$strpage=$db->strpage(); //将分页字符串保存在临时变量,方便输出
while($rs=$db->fetch_array()){
$strid.=$rs['id'].',';
}
$strid=($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出id字符串
$db->pagesize=0; //很关键,在不注销类的情况下,将分页清空,这样只需要用一次数据库连接,不需要再开;
$db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");

fetch_array()): ?>

             

echo $strpage;

通过简单的变换,其实思路很简单:1)通过优化索引,找出id,并拼成 "123,90000,12000" 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。

小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah pelesenan MySQL berbanding dengan sistem pangkalan data lain?Bagaimanakah pelesenan MySQL berbanding dengan sistem pangkalan data lain?Apr 25, 2025 am 12:26 AM

MySQL menggunakan lesen GPL. 1) Lesen GPL membolehkan penggunaan percuma, pengubahsuaian dan pengedaran MySQL, tetapi taburan yang diubah suai mesti mematuhi GPL. 2) Lesen komersial boleh mengelakkan pengubahsuaian awam dan sesuai untuk aplikasi komersil yang memerlukan kerahsiaan.

Bilakah anda memilih InnoDB atas myisam, dan sebaliknya?Bilakah anda memilih InnoDB atas myisam, dan sebaliknya?Apr 25, 2025 am 12:22 AM

Keadaan ketika memilih innoDB dan bukannya myisam termasuk: 1) sokongan transaksi, 2) persekitaran konkurensi tinggi, 3) konsistensi data yang tinggi; Sebaliknya, keadaan apabila memilih myisam termasuk: 1) terutamanya membaca operasi, 2) Tiada sokongan transaksi diperlukan. InnoDB sesuai untuk aplikasi yang memerlukan konsistensi data yang tinggi dan pemprosesan urus niaga, seperti platform e-dagang, manakala MyISAM sesuai untuk aplikasi bacaan dan bebas transaksi seperti sistem blog.

Terangkan tujuan kunci asing di MySQL.Terangkan tujuan kunci asing di MySQL.Apr 25, 2025 am 12:17 AM

Di MySQL, fungsi kunci asing adalah untuk mewujudkan hubungan antara jadual dan memastikan konsistensi dan integriti data. Kekunci asing mengekalkan keberkesanan data melalui pemeriksaan integriti rujukan dan operasi cascading. Perhatikan pengoptimuman prestasi dan elakkan kesilapan biasa apabila menggunakannya.

Apakah jenis indeks yang berbeza di MySQL?Apakah jenis indeks yang berbeza di MySQL?Apr 25, 2025 am 12:12 AM

Terdapat empat jenis indeks utama dalam MySQL: Indeks B-Tree, Indeks Hash, Indeks Teks Penuh dan Indeks Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk pertanyaan, penyortiran dan pengelompokan, dan sesuai untuk penciptaan pada lajur Nama Jadual Pekerja. 2. Indeks hash sesuai untuk pertanyaan yang setara dan sesuai untuk penciptaan pada lajur ID jadual hash_table enjin penyimpanan memori. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks, sesuai untuk penciptaan pada lajur kandungan jadual artikel. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan geospatial, sesuai untuk penciptaan pada lajur geom jadual lokasi.

Bagaimana anda membuat indeks di MySQL?Bagaimana anda membuat indeks di MySQL?Apr 25, 2025 am 12:06 AM

TOCREATEANINDEXINMYSQL, USETHECreateIndexStatement.1) forasingLecolumn, gunakan "createIndexidx_lastNameonemployees (lastName);" 2) foracompositeIndex, gunakan "createindexidx_nameonemployees (lastName, firstName)

Bagaimanakah MySQL berbeza dari SQLite?Bagaimanakah MySQL berbeza dari SQLite?Apr 24, 2025 am 12:12 AM

Perbezaan utama antara MySQL dan SQLite adalah konsep reka bentuk dan senario penggunaan: 1. MySQL sesuai untuk aplikasi besar dan penyelesaian peringkat perusahaan, menyokong prestasi tinggi dan kesesuaian yang tinggi; 2. SQLITE sesuai untuk aplikasi mudah alih dan perisian desktop, ringan dan mudah dibenamkan.

Apakah indeks di MySQL, dan bagaimana mereka meningkatkan prestasi?Apakah indeks di MySQL, dan bagaimana mereka meningkatkan prestasi?Apr 24, 2025 am 12:09 AM

Indeks dalam MySQL adalah struktur yang diperintahkan satu atau lebih lajur dalam jadual pangkalan data, yang digunakan untuk mempercepat pengambilan data. 1) Indeks meningkatkan kelajuan pertanyaan dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas. 2) Indeks B-Tree menggunakan struktur pokok yang seimbang, yang sesuai untuk pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3) Gunakan pernyataan createIndex untuk membuat indeks, seperti createIndexidx_customer_idonorders (customer_id). 4) Indeks komposit boleh mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, seperti createIndexidx_customer_orderonorders (customer_id, order_date). 5) Gunakan Jelaskan untuk menganalisis rancangan pertanyaan dan elakkan

Terangkan cara menggunakan transaksi di MySQL untuk memastikan konsistensi data.Terangkan cara menggunakan transaksi di MySQL untuk memastikan konsistensi data.Apr 24, 2025 am 12:09 AM

Menggunakan transaksi dalam MySQL memastikan konsistensi data. 1) Mulakan transaksi melalui starttransaction, dan kemudian laksanakan operasi SQL dan serahkannya dengan komit atau rollback. 2) Gunakan SavePoint untuk menetapkan titik simpan untuk membolehkan rollback separa. 3) Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk memendekkan masa urus niaga, mengelakkan pertanyaan berskala besar dan menggunakan tahap pengasingan yang munasabah.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod