分页在我们的编程中经常会用到,本文带领大家一起探讨mysql分页性能,希望能帮助到大家。
常见的几种分页方式:
1.扶梯方式
扶梯方式在导航上通常只提供上一页/下一页这两种模式,部分产品甚至不提供上一页功能,只提供一种“更多/more”的方式,也有下拉自动加载更多的方式,在技术上都可以归纳成扶梯方式。
扶梯方式在技术实现上比较简单及高效,根据当前页最后一条的偏移往后获取一页即可。写成SQL可能类似
SELECT*FROMLIST_TABLEWHEREid> offset_id LIMIT n;
1.电梯方式
另外一种数据获取方式在产品上体现成精确的翻页方式,如1,2,3……n,同时在导航上也可以由用户输入直达n页。国内大部分场景采用电梯方式,但电梯方式在技术实现上相对成本较高。
在MySQL中,通常提到的b-tree,在存储引擎实现上,通常都是b+tree。
使用电梯方式时候,当用户指定翻到第n页时候,并没有直接方法寻址到该位置,而是需要从第一楼逐个count,scan到count*page时候,获取数据才真正开始,所以导致效率不高。
传统分页技术(电梯方式)
首先前端需要传给你的分页实体,以及查询条件
//分页实体 structFinanceDcPage{ 1:i32 pageSize,//页容量 2:i32 pageIndex,//当前页索引 }
然后你需要返回查询总条数给前端;
SELECTCOUNT(*)FROMmy_tableWHEREx= y ORDERBYid;
然后再返回指定页面条数给前端:
SELECT*FROMmy_tableWHEREx= y ORDERBYdate_colLIMIT (pageIndex - 1)* pageSize, pageSize;
由上面两条sql语句查询出来的结果需要返回给前端的分页实体,以及单页结果集
//分页实体 structFinanceDcPage{ 1:i32 pageSize,//页容量 2:i32 pageIndex,//当前页索引 3:i32 pageTotal,//总页数 4:i32 totalRecod,//总条数 }
传统查询方法,每次请求变化的只有pageIndex值,也就是limit offset,num的offset
如limit 0,10; limit 10,10; …. limit10000,10;
上面的变化会导致每次查询所执行的时间会有偏差,offset值越大需要的时间越长,如limit10000,10 需要读取10010个数据才能得到想要的10条数据。
优化方法
传统方法中我们了解到,影响效率的关键是程序遍历了许多不需要的数据,找到了关键点那么就从这里着手。
如果没有必须使用电梯方式的时候,我们可以使用扶梯的方式,来提高性能。
但是大多数情况,电梯形式更能满足用户的需求,所以我们就需要另找方法来优化电梯形式。
基于传统方式的优化
上面提到的优化方式,要么难以满足用户的需求,要么实现起来过于复杂,所以如果数据量不是特别大的时候,像百来万条数据,其实根本没有必要使用上面的优化方法。
传统方法已经足够用了,只不过传统方法也可能需要优化的地方。例如:
orderby优化
SELECT*FROMpa_dc_flowORDERBYsubject_codeDESCLIMIT100000,5
这条语句中使用了ORDERBY关键字,那么对什么进行排序又非常重要了,如果你是对自增id进行排序的话,那么这条语句就不需要优化了,如果是索引甚至非索引的话,那就需要优化了。
首先你要保证它是索引,不然真的会很慢。然后如果他是索引,但是本身不像自增id那样有序的话,那么就要改写成下面的语句。
SELECT*FROMpa_dc_flowINNERJOIN(SELECTidFROMpa_dc_flowORDERBYsubject_codeDESCLIMIT100000,5)ASpa_dc_flow_idUSING(id);
下面是对两条sql的 EXPLAIN
由图中我们可以看出,第二个sql可以少扫面很多页面。
其实这涉及到order by的优化问题,第一条sql中并没有利用到subject_code索引。如果你改为select subject_code …则用到了索引。下面是对order by的优化。
order by后的字段,如果要走索引,须与where 条件里的某字段建立复合索引!!或者说orcerby后的字段如果要走索引排序,它要么与where条件里的字段建立复合索引【这里建立复合索引的时候,需要注意复合索引的列顺序为(where字段,order by字段),这样才能满足最左列原则,原因可能是order by字段并能算在where 查询条件中!】,要么它自身要在where条件里被引用到!
表asubject_code为普通字段,上面建有索引,id是自增主键
select*fromaorderbysubject_code//用不上索引 selectidfromaorderbysubject_code//能用上索引 selectsubject_codefromaorderbysubject_code//能用上索引 select*fromawheresubject_code= XX orderbysubject_code//能用上索引
意思是说order by 要避免使用文件系统排序,要么把order by的字段出现在select后,要么使用order by字段出现在where 条件里,要么把order by字段与where条件字段建立复合索引!
第二条sql就是巧妙的利用第二种方式利用上了索引。 select id from a order bysubject_code,这种方式
count优化
当数据量非常大时,其实可以输出总数的大概数据,利用explain语句,他并没有真正去执行sql,而是进行的估算。
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MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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