mysql查詢使用select指令,配合limit,offset參數可以讀取指定範圍的記錄。本文將介紹mysql查詢時,offset過大影響效能的原因及最佳化方法。
準備測試資料表及資料
1.建立表格
#CREATE TABLE `member` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '姓名', `gender` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '性别', PRIMARY KEY (`id`), KEY `gender` (`gender`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2.插入1000000筆記錄
<?php $pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=user","root",'');for($i=0; $i<1000000; $i++){ $name = substr(md5(time().mt_rand(000,999)),0,10); $gender = mt_rand(1,2); $sqlstr = "insert into member(name,gender) values('".$name."','".$gender."')"; $stmt = $pdo->prepare($sqlstr); $stmt->execute();} ?>mysql> select count(*) from member; +----------+| count(*) | +----------+| 1000000 | +----------+1 row in set (0.23 sec)
#3.目前資料庫版本##
mysql> select version(); +-----------+| version() | +-----------+| 5.6.24 | +-----------+1 row in set (0.01 sec)
1.offset較小的情況
mysql> select * from member where gender=1 limit 10,1; +----+------------+--------+| id | name | gender | +----+------------+--------+| 26 | 509e279687 | 1 | +----+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 100,1; +-----+------------+--------+| id | name | gender | +-----+------------+--------+| 211 | 07c4cbca3a | 1 | +-----+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 1000,1; +------+------------+--------+| id | name | gender | +------+------------+--------+| 1975 | e95b8b6ca1 | 1 | +------+------------+--------+1 row in set (0.00 sec)當offset較小時,查詢速度很快,效率較高。
2.offset較大的狀況
mysql> select * from member where gender=1 limit 100000,1; +--------+------------+--------+| id | name | gender | +--------+------------+--------+| 199798 | 540db8c5bc | 1 | +--------+------------+--------+1 row in set (0.12 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 200000,1; +--------+------------+--------+| id | name | gender | +--------+------------+--------+| 399649 | 0b21fec4c6 | 1 | +--------+------------+--------+1 row in set (0.23 sec)mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1; +--------+------------+--------+| id | name | gender | +--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 | 1 | +--------+------------+--------+1 row in set (0.31 sec)當offset很大時,會出現效率問題,隨著offset的增加,執行效率下降。
分析影響效能原因select * from member where gender=1 limit 300000,1;
因為資料表是InnoDB,根據InnoDB索引的結構,查詢過程為:
- 透過二級索引查到主鍵值(找出所有gender=1的id)。
- 再根據查到的主鍵值透過主鍵索引找到對應的資料區塊(根據id找出對應的資料區塊內容)。
- 根據offset的值,查詢300001次主鍵索引的數據,最後將先前的300000條丟棄,取出最後1條。
不過既然二級索引已經找到主鍵值,為什麼還需要先用主鍵索引找到資料塊,再根據offset的值做偏移處理呢?
如果在找到主鍵索引後,先執行offset偏移處理,跳過300000條,再透過第300001條記錄的主鍵索引去讀取資料塊,這樣就能提高效率了。
如果我們只查詢出主鍵,看看有什麼不同mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1; +--------+| id | +--------+| 599465 | +--------+1 row in set (0.09 sec)很明顯,如果只查詢主鍵,執行效率對比查詢全部字段,有很大的提升。
推測
#只查詢主鍵的情況 因為二級索引已經找到主鍵值,而查詢只需要讀取主鍵,因此mysql會先執行offset偏移操作,再根據後面的主鍵索引讀取資料塊。
需要查詢所有欄位的情況 因為二級索引只找到主鍵值,但其他欄位的值需要讀取資料區塊才能取得。因此mysql會先讀出資料塊內容,再執行offset偏移操作,最後丟棄前面需要跳過的數據,回傳後面的數據。
確認
InnoDB中有buffer pool,存放最近造訪過的資料頁,包括數據頁和索引頁。
為了測試,先把mysql重啟,重啟後再查看buffer pool的內容。mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name; Empty set (0.04 sec)可以看到,重新啟動後,沒有存取過任何的資料頁。
查詢所有字段,再查看buffer pool的內容
mysql> select * from member where gender=1 limit 300000,1; +--------+------------+--------+| id | name | gender | +--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 | 1 | +--------+------------+--------+1 row in set (0.38 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name; +------------+----------+| index_name | count(*) | +------------+----------+| gender | 261 || PRIMARY | 1385 | +------------+----------+2 rows in set (0.06 sec)可以看出,此時buffer pool中關於member表有
1385個資料頁,261個索引頁。
重啟mysql清空buffer pool,繼續測試只查詢主鍵
mysql> select id from member where gender=1 limit 300000,1; +--------+| id | +--------+| 599465 | +--------+1 row in set (0.08 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('primary','gender') and TABLE_NAME like '%member%' group by index_name; +------------+----------+| index_name | count(*) | +------------+----------+| gender | 263 || PRIMARY | 13 | +------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)可以看出,此時buffer pool中關於member表只有
13個資料頁,263個索引頁。因此減少了多次透過主鍵索引存取資料塊的I/O操作,提高執行效率。
因此可以證實,mysql查詢時,offset過大影響效能的原因是多次透過主鍵索引存取資料區塊的I/O操作。 (注意,只有InnoDB有這個問題,而MYISAM索引結構與InnoDB不同,二級索引都是直接指向資料塊的,因此沒有此問題 )。
InnoDB與MyISAM引擎索引結構比較圖
因此我們先查出偏移後的主鍵,再根據主鍵索引查詢資料區塊的所有內容即可優化。
mysql> select a.* from member as a inner join (select id from member where gender=1 limit 300000,1) as b on a.id=b.id; +--------+------------+--------+| id | name | gender | +--------+------------+--------+| 599465 | f48375bdb8 | 1 | +--------+------------+--------+1 row in set (0.08 sec)這篇文章說明了在mysql查詢時,offset過大影響效能的原因與最佳化方法 ,更多相關內容請關注php中文網。 相關推薦: #
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存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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