MySQL資料庫大數據量分頁查詢方法及其優化教程

—方法1: 直接使用資料庫提供的SQL語句

—語句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 LIMIT M,N

—適應場景: 適用於數據量較少的情況(元組百/千級)

—原因/缺點: 全表掃描,速度會很慢 且 有的資料庫結果集返回不穩定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是從結果集的M位置處取出N條輸出,其餘拋棄.

—方法2: 建立主鍵或唯一索引, 利用索引(假設每頁10條)

—語句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M

—適應場景: 適用於數據量多的情況(元組數上萬)

—原因: 索引掃描,速度會很快. 有朋友提出: 因為數據查詢出來並不是按照pk_id排序的,所以會有漏掉數據的情況,隻能方法3

—方法3: 基於索引再排序

—語句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

—適應場景: 適用於數據量多的情況(元組數上萬). 最好ORDER BY後的列對象是主鍵或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但結果集是穩定的(穩定的含義,參見方法1)

—原因: 索引掃描,速度會很快. 但MySQL的排序操作,隻有ASC沒有DESC(DESC是假的,未來會做真正的DESC,期待…).

—方法4: 基於索引使用prepare(第一個問號表示pageNum,第二個?表示每頁元組數)

—語句樣式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名稱 WHERE id_pk > (?* ?) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M

—適應場景: 大數據量

—原因: 索引掃描,速度會很快. prepare語句又比一般的查詢語句快一點。

—方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元組,避免全表掃描

比如: 讀第1000到1019行元組(pk是主鍵/唯一鍵).

SELECT * FROM your_table WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20

—方法6: 利用"子查詢/連接+索引"快速定位元組的位置,然後再讀取元組. 道理同方法5

如(id是主鍵/唯一鍵,藍色字體時變量):

利用子查詢示例:

SELECT * FROM your_table WHERE id <=

(SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id desc LIMIT $pagesize

利用連接示例:

SELECT * FROM your_table AS t1

JOIN (SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize AS t2

WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;

mysql大數據量使用limit分頁,隨著頁碼的增大,查詢效率越低下。

測試實驗

1. 直接用limit start, count分頁語句, 也是我程式中用的方法:

select * from product limit start, count

當起始頁較小時,查詢沒有性能問題,我們分別看下從10, 100, 1000, 10000開始分頁的執行時間(每頁取20條), 如下:

select * from product limit 10, 20 0.016秒

select * from product limit 100, 20 0.016秒

select * from product limit 1000, 20 0.047秒

select * from product limit 10000, 20 0.094秒

我們已經看出隨著起始記錄的增加,時間也隨著增大, 這說明分頁語句limit跟起始頁碼是有很大關系的,那麼我們把起始記錄改為40w看下(也就是記錄的一般左右)

select * from product limit 400000, 20 3.229秒

再看我們取最後一頁記錄的時間

select * from product limit 866613, 20 37.44秒

像這種分頁最大的頁碼頁顯然這種時間是無法忍受的。

從中我們也能總結出兩件事情:

1)limit語句的查詢時間與起始記錄的位置成正比

2)mysql的limit語句是很方便,但是對記錄很多的表並不適合直接使用。

2. 對limit分頁問題的性能優化方法

利用表的覆蓋索引來加速分頁查詢

我們都知道,利用瞭索引查詢的語句中如果隻包含瞭那個索引列(覆蓋索引),那麼這種情況會查詢很快。

因為利用索引查找有優化算法,且數據就在查詢索引上面,不用再去找相關的數據地址瞭,這樣節省瞭很多時間。另外Mysql中也有相關的索引緩存,在並發高的時候利用緩存就效果更好瞭。

在我們的例子中,我們知道id字段是主鍵,自然就包含瞭默認的主鍵索引。現在讓我們看看利用覆蓋索引的查詢效果如何:

這次我們之間查詢最後一頁的數據(利用覆蓋索引,隻包含id列),如下:

select id from product limit 866613, 20 0.2秒

相對於查詢瞭所有列的37.44秒,提升瞭大概100多倍的速度

那麼如果我們也要查詢所有列,有兩種方法,一種是id>=的形式,另一種就是利用join,看下實際情況:

SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20

查詢時間為0.2秒!

另一種寫法

SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id

查詢時間也很短!

3. 復合索引優化方法

MySql 性能到底能有多高?MySql 這個資料庫絕對是適合dba級的高手去玩的,一般做一點1萬篇新聞的小型系統怎麼寫都可以,用xx框架可以實現快速開發。可是數據量到瞭10萬,百萬至千萬,他的性能還能那麼高嗎?一點小小的失誤,可能造成整個系統的改寫,甚至更本系統無法正常運行!好瞭,不那麼多廢話瞭。用事實說話,看例子:

數據表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個字段,其中 title 用定長,info 用text, id 是逐漸,vtype是tinyint,vtype是索引。這是一個基本的新聞系統的簡單模型。現在往裡面填充數據,填充10萬篇新聞。最後collect 為 10萬條記錄,資料庫表占用硬1.6G。OK ,看下面這條sql語句:

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; 從9萬條開始分頁,結果?

8-9秒完成,my god 哪出問題瞭?其實要優化這條數據,網上找得到答案。看下面一條語句:

select id from collect order by id limit 90000,10;

很快,0.04秒就OK。 為什麼?因為用瞭id主鍵做索引當然快。網上的改法是:

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

這就是用瞭id做索引的結果。可是問題復雜那麼一點點,就完瞭。看下面的語句

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

到瞭這裡我相信很多人會和我一樣,有崩潰感覺!vtype 做瞭索引瞭啊?怎麼會慢呢?vtype做瞭索引是不錯,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,從9萬開始,那就是0.05*90=4.5秒的速度瞭。和測試結果8-9秒到瞭一個數量級。從這裡開始有人提出瞭分表的思路,這個和dis #cuz 論壇是一樣的思路。思路如下:

建一個索引表: t (id,title,vtype) 並設置成定長,然後做分頁,分頁出結果再到 collect 裡面去找info 。 是否可行呢?實驗下就知道瞭。

10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 裡,數據表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10;

很快瞭。基本上0.1-0.2秒可以跑完。為什麼會這樣呢?我猜想是因為collect 數據太多,所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數據表的大小有關的。其實這樣做還是全表掃描,隻是因為數據量小,隻有10萬才快。OK, 來個瘋狂的實驗,加到100萬條,測試性能。加瞭10倍的數據,馬上t表就到瞭200多M,而且是定長。還是剛才的查詢語句,時間是0.1-0.2秒完成!分表性能沒問題?錯!因為我們的limit還是9萬,所以快。給個大的,90萬開始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10;

看看結果,時間是1-2秒!why ?

分表瞭時間還是這麼長,非常之鬱悶!有人說定長會提高limit的性能,開始我也以為,因為一條記錄的長度是固定的,mysql 應該可以算出90萬的位置才對啊?可是我們高估瞭mysql 的智能,他不是商務資料庫,事實證明定長和非定長對limit影響不大?怪不得有人說discuz到瞭100萬條記錄就會很慢,我相信這是真的,這個和資料庫設計有關!

難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎???到瞭100萬的分頁就真的到瞭極限?

答案是: NO 為什麼突破不瞭100萬是因為不會設計mysql造成的。下面介紹非分表法,來個瘋狂的測試!一張表搞定100萬記錄,並且10G 資料庫,如何快速分頁!

好瞭,我們的測試又回到 collect表,開始測試結論是:

30萬數據,用分表法可行,超過30萬他的速度會慢道你無法忍受!當然如果用分表+我這種方法,那是絕對完美的。但是用瞭我這種方法後,不用分表也可以完美解決!

答 案就是:復合索引! 有一次設計mysql索引的時候,無意中發現索引名字可以任取,可以選擇幾個字段進來,這有什麼用呢?開始的

select id from collect order by id limit 90000,10;

這麼快就是因為走瞭索引,可是如果加瞭where 就不走索引瞭。抱著試試看的想法加瞭 search(vtype,id) 這樣的索引。然後測試

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

再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾,8-9秒,沒走search索引!

再測試:search(id,vtype),還是select id 這個語句,也非常遺憾,0.5秒。

綜上:如果對於有where 條件,又想走索引用limit的,必須設計一個索引,將where 放第一位,limit用到的主鍵放第2位,而且隻能select 主鍵!

完美解決瞭分頁問題瞭。可以快速返回id就有希望優化limit , 按這樣的邏輯,百萬級的limit 應該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優化和索引時非常重要的!

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