如何优化Mysql千万级快速分页

看例子:
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,数据库表占用硬盘1.6G。

OK ,看下面这条sql语句:

select 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9万条开始分页,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:

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:
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

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢,用了8-9秒!
到 了这里我相信很多人会和我一样,有崩溃感觉!vtype 做了索引了啊?怎么会慢呢?vtype做了索引是不错,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dis #cuz 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 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,他不是商务数据库,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
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:
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!

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!

通过这里的例子,我反思了一点:对于大型系统,千万不能用框架,尤其是那种连sql语句都看不到的框架!因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃!只适 合小型应用的快速开发,对于ERP,OA,大型网站,数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控,那项目的风险将会成几何 级数增加!尤其是用mysql 的时候,mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍!
PS: 经过实际测试,到了100万的数据,160万数据,15G表,190M索引,就算走索引,limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人

(0)

相关推荐

  • mysql 分页优化解析

    如果你的数据量有几十万条,用户又搜索一些很通俗的词,然后要依次读最后几页重温旧梦.mysql该很悲壮的不停操作硬盘. 所以,可以试着让mysql也存储分页,当然要程序配合.(这里只是提出一个设想,欢迎大家一起讨论) ASP的分页:在ASP系统中有Recordset对象来实现分页,但是大量数据放在内存中,而且不知道什么时候才失效(请ASP高手指点). SQL数据库分页:用存储过程+游标方式分页,具体实现原理不是很清楚,设想如果用一次查询就得到需要的结果,或者是id集,需要后续页时只要按照结果中的I

  • mysql分页时offset过大的Sql优化经验分享

    发现问题 当我们展示一个列表中的内容时,难免会遇到分页问题,因为列表中的内容数量可能很多,但是用户能一次看到的界面大小是有限的,不可能一个界面展示所有的内容,从后端一次性取太多的数据也会给后端造成额外的压力. 通常分页查询的时候会使用这样的语句: SELECT * FROM table where condition1 = 0 and condition2 = 0 and condition3 = -1 and condition4 = -1 order by id asc LIMIT 2000

  • 8种MySQL分页方法总结

    MySQL的分页似乎一直是个问题,有什么优化方法吗?网上看到网上推荐了一些分页方法,但似乎不太可行,你能点评一下吗? 方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 ---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N. ---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级). ---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3).Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,

  • 优化mysql的limit offset的例子

    经常碰到的一个问题是limit的offset太高,如:limit 100000,20,这样系统会查询100020条,然后把前面的100000条都扔掉,这是开销很大的操作,导致查询很慢.假设所有分页的页面访问频率一样,这样的查询平均扫描表的一半数据.优化的方法,要么限制访问后面的页数,要么提升高偏移的查询效率. 一个简单的优化办法是使用覆盖查询(covering index)查询,然后再跟全行的做join操作.如: 复制代码 代码如下: SQL>select * from user_order_i

  • MySQL 百万级分页优化(Mysql千万级快速分页)

    以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM

  • 如何优化Mysql千万级快速分页

    看例子: 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,数据库表占用硬盘1.6G. OK ,看下面这条sql语句: select id,title from collect limit 1000,10; 很快:基本上0.01秒就OK

  • Mysql limit 优化,百万至千万级快速分页 复合索引的引用并应用于轻量级框架

    MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发.可是数据量到了10万,百万至千万,他的性能还能那么高吗?一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了.用事实说话,看例子: 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

  • mysql千万级数据分页查询性能优化

    mysql数据量大时使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 实验 1.直接使用用limit start, count分页语句: select * from order limit start, count 当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from order limit 10, 20 0.016秒 select * from order limit 100, 20

  • 30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

  • MySQL千万级大数据SQL查询优化知识点总结

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否

  • mysql千万级数据量根据索引优化查询速度的实现

    (一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引.索引使用得当,能使查询速度提升上千倍,效果惊人. (二)mysql的索引类型: mysql的索引有5种:主键索引.普通索引.唯一索引.全文索引.聚合索引(多列索引).

  • MySQL如何快速的创建千万级测试数据

    备注: 此文章的数据量在100W,如果想要千万级,调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降 背景 在进行查询操作的性能测试或者sql优化时,我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试,模拟线上的真实环境. 废话,总不能让我去线上去测试吧,会被DBA砍死的 创建测试数据的方式 1. 编写代码,通过代码批量插库(本人使用过,步骤太繁琐,性能不高,不推荐) 2. 编写存储过程和函数执行(本文实现方式1) 3. 临时数据表方式执行 (本文实现方式2,强烈推荐该

  • MySql 快速插入千万级大数据的方法示例

    在数据分析领域,数据库是我们的好帮手.不仅可以接受我们的查询时间,还可以在这基础上做进一步分析.所以,我们必然要在数据库插入数据.在实际应用中,我们经常遇到千万级,甚至更大的数据量.如果没有一个快速的插入方法,则会事倍功半,花费大量的时间. 在参加阿里的天池大数据算法竞赛中(流行音乐趋势预测),我遇到了这样的问题,在没有优化数据库查询及插入之前,我花了不少冤枉时间,没有优化之前,1500万条数据,光插入操作就花费了不可思议的12个小时以上(使用最基本的逐条插入).这也促使我思考怎样优化数据库插入

  • MySQL 千万级数据量如何快速分页

    前言 后端开发中为了防止一次性加载太多数据导致内存.磁盘IO都开销过大,经常需要分页展示,这个时候就需要用到MySQL的LIMIT关键字.但你以为LIMIT分页就万事大吉了么,Too young,too simple啊,LIMIT在数据量大的时候极可能造成的一个问题就是深度分页. 案例 这里我以显示电商订单详情为背景举个例子,新建表如下: CREATE TABLE `cps_user_order_detail` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_I

随机推荐