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      MySQL百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量分頁(yè)查詢方法及其優(yōu)化建議

      MySQL百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量分頁(yè)查詢方法及其優(yōu)化建議

      數(shù)據(jù)庫(kù)SQL優(yōu)化是老生常談的問題,在面對(duì)百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量的分頁(yè)查詢,又有什么好的優(yōu)化建議呢?下面將列舉了一些常用的方法,供大家參考學(xué)習(xí)!

      方法1: 直接使用數(shù)據(jù)庫(kù)提供的SQL語(yǔ)句

      • 語(yǔ)句樣式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名稱 LIMIT M,N
      • 適應(yīng)場(chǎng)景: 適用于數(shù)據(jù)量較少的情況(元組百/千級(jí))
      • 原因/缺點(diǎn): 全表掃描,速度會(huì)很慢 且 有的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)果集返回不穩(wěn)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(jié)果集的M位置處取出N條輸出,其余拋棄.

      方法2: 建立主鍵或唯一索引, 利用索引(假設(shè)每頁(yè)10條)

      • 語(yǔ)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(yīng)場(chǎng)景: 適用于數(shù)據(jù)量多的情況(元組數(shù)上萬(wàn))
      • 原因: 索引掃描,速度會(huì)很快. 有朋友提出: 因?yàn)閿?shù)據(jù)查詢出來并不是按照pk_id排序的,所以會(huì)有漏掉數(shù)據(jù)的情況,只能方法3

      方法3: 基于索引再排序

      • 語(yǔ)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(yīng)場(chǎng)景: 適用于數(shù)據(jù)量多的情況(元組數(shù)上萬(wàn)). 最好ORDER BY后的列對(duì)象是主鍵或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但結(jié)果集是穩(wěn)定的(穩(wěn)定的含義,參見方法1)
      • 原因: 索引掃描,速度會(huì)很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC沒有DESC(DESC是假的,未來會(huì)做真正的DESC,期待…).

      方法4: 基于索引使用prepare

      第一個(gè)問號(hào)表示pageNum,第二個(gè)?表示每頁(yè)元組數(shù)

      • 語(yǔ)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(yīng)場(chǎng)景: 大數(shù)據(jù)量
      • 原因: 索引掃描,速度會(huì)很快. prepare語(yǔ)句又比一般的查詢語(yǔ)句快一點(diǎn)。

      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,然后再讀取元組.

      比如(id是主鍵/唯一鍵,藍(lán)色字體時(shí)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(shù)據(jù)量使用limit分頁(yè),隨著頁(yè)碼的增大,查詢效率越低下。

      測(cè)試實(shí)驗(yàn)

      1. 直接用limit start, count分頁(yè)語(yǔ)句, 也是我程序中用的方法:

      select * from product limit start, count

      當(dāng)起始頁(yè)較小時(shí),查詢沒有性能問題,我們分別看下從10, 100, 1000, 10000開始分頁(yè)的執(zhí)行時(shí)間(每頁(yè)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(jīng)看出隨著起始記錄的增加,時(shí)間也隨著增大, 這說明分頁(yè)語(yǔ)句limit跟起始頁(yè)碼是有很大關(guān)系的,那么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?nèi)∽詈笠豁?yè)記錄的時(shí)間

      select * from product limit 866613, 20 37.44秒

      像這種分頁(yè)最大的頁(yè)碼頁(yè)顯然這種時(shí)間是無法忍受的。

      從中我們也能總結(jié)出兩件事情:

      1. limit語(yǔ)句的查詢時(shí)間與起始記錄的位置成正比
      2. mysql的limit語(yǔ)句是很方便,但是對(duì)記錄很多的表并不適合直接使用。

      2. 對(duì)limit分頁(yè)問題的性能優(yōu)化方法

      利用表的覆蓋索引來加速分頁(yè)查詢

      我們都知道,利用了索引查詢的語(yǔ)句中如果只包含了那個(gè)索引列(覆蓋索引),那么這種情況會(huì)查詢很快。

      因?yàn)槔盟饕檎矣袃?yōu)化算法,且數(shù)據(jù)就在查詢索引上面,不用再去找相關(guān)的數(shù)據(jù)地址了,這樣節(jié)省了很多時(shí)間。另外Mysql中也有相關(guān)的索引緩存,在并發(fā)高的時(shí)候利用緩存就效果更好了。

      在我們的例子中,我們知道id字段是主鍵,自然就包含了默認(rèn)的主鍵索引。現(xiàn)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后一頁(yè)的數(shù)據(jù)(利用覆蓋索引,只包含id列),如下:

      select id from product limit 866613, 20 0.2秒

      相對(duì)于查詢了所有列的37.44秒,提升了大概100多倍的速度

      那么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(shí)際情況:

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

      查詢時(shí)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(shí)間也很短!

      3. 復(fù)合索引優(yōu)化方法

      MySql 性能到底能有多高?MySql 這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)絕對(duì)是適合dba級(jí)的高手去玩的,一般做一點(diǎn)1萬(wàn)篇新聞的小型系統(tǒng)怎么寫都可以,用xx框架可以實(shí)現(xiàn)快速開發(fā)??墒菙?shù)據(jù)量到了10萬(wàn),百萬(wàn)至千萬(wàn),他的性能還能那么高嗎?一點(diǎn)小小的失誤,可能造成整個(gè)系統(tǒng)的改寫,甚至更本系統(tǒng)無法正常運(yùn)行!好了,不那么多廢話了。

      用事實(shí)說話,看例子:

      數(shù)據(jù)表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個(gè)字段,其中 title 用定長(zhǎng),info 用text, id 是逐漸,vtype是tinyint,vtype是索引。這是一個(gè)基本的新聞系統(tǒng)的簡(jiǎn)單模型?,F(xiàn)在往里面填充數(shù)據(jù),填充10萬(wàn)篇新聞。最后collect 為 10萬(wàn)條記錄,數(shù)據(jù)庫(kù)表占用硬1.6G。

      OK ,看下面這條sql語(yǔ)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(wàn)條開始分頁(yè),結(jié)果?

      8-9秒完成,my god 哪出問題了?其實(shí)要優(yōu)化這條數(shù)據(jù),網(wǎng)上找得到答案??聪旅嬉粭l語(yǔ)句:

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

      很快,0.04秒就OK。為什么?因?yàn)橛昧薸d主鍵做索引當(dāng)然快。網(wǎng)上的改法是:

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

      這就是用了id做索引的結(jié)果??墒菃栴}復(fù)雜那么一點(diǎn)點(diǎn),就完了??聪旅娴恼Z(yǔ)句

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

      很慢,用了8-9秒!

      到了這里我相信很多人會(huì)和我一樣,有崩潰感覺!vtype 做了索引了???怎么會(huì)慢呢?vtype做了索引是不錯(cuò),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(wàn)開始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測(cè)試結(jié)果8-9秒到了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

      從這里開始有人提出了分表的思路,這個(gè)和dis #cuz 論壇是一樣的思路。思路如下:

      建一個(gè)索引表:t (id,title,vtype) 并設(shè)置成定長(zhǎng),然后做分頁(yè),分頁(yè)出結(jié)果再到 collect 里面去找info 。是否可行呢?實(shí)驗(yàn)下就知道了。

      10萬(wàn)條記錄到 t(id,title,vtype) 里,數(shù)據(jù)表大小20M左右。用

      select id from collect where vtype=1 limit 1000,10;

      很快了?;旧?.1-0.2秒可以跑完。為什么會(huì)這樣呢?我猜想是因?yàn)閏ollect 數(shù)據(jù)太多,所以分頁(yè)要跑很長(zhǎng)的路。limit 完全和數(shù)據(jù)表的大小有關(guān)的。其實(shí)這樣做還是全表掃描,只是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小,只有10萬(wàn)才快。OK, 來個(gè)瘋狂的實(shí)驗(yàn),加到100萬(wàn)條,測(cè)試性能。加了10倍的數(shù)據(jù),馬上t表就到了200多M,而且是定長(zhǎng)。還是剛才的查詢語(yǔ)句,時(shí)間是0.1-0.2秒完成!分表性能沒問題?

      錯(cuò)!因?yàn)槲覀兊膌imit還是9萬(wàn),所以快。給個(gè)大的,90萬(wàn)開始

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

      看看結(jié)果,時(shí)間是1-2秒!why ?

      分表了時(shí)間還是這么長(zhǎng),非常之郁悶!有人說定長(zhǎng)會(huì)提高limit的性能,開始我也以為,因?yàn)橐粭l記錄的長(zhǎng)度是固定的,mysql 應(yīng)該可以算出90萬(wàn)的位置才對(duì)?。靠墒俏覀兏吖懒薽ysql 的智能,他不是商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù),事實(shí)證明定長(zhǎng)和非定長(zhǎng)對(duì)limit影響不大?怪不得有人說discuz到了100萬(wàn)條記錄就會(huì)很慢,我相信這是真的,這個(gè)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)有關(guān)!

      難道MySQL 無法突破100萬(wàn)的限制嗎???到了100萬(wàn)的分頁(yè)就真的到了極限?

      答案是:NO 為什么突破不了100萬(wàn)是因?yàn)椴粫?huì)設(shè)計(jì)mysql造成的。下面介紹非分表法,來個(gè)瘋狂的測(cè)試!一張表搞定100萬(wàn)記錄,并且10G 數(shù)據(jù)庫(kù),如何快速分頁(yè)!

      好了,我們的測(cè)試又回到 collect表,開始測(cè)試結(jié)論是:

      30萬(wàn)數(shù)據(jù),用分表法可行,超過30萬(wàn)他的速度會(huì)慢道你無法忍受!當(dāng)然如果用分表+我這種方法,那是絕對(duì)完美的。但是用了我這種方法后,不用分表也可以完美解決!

      答案就是:復(fù)合索引!有一次設(shè)計(jì)mysql索引的時(shí)候,無意中發(fā)現(xiàn)索引名字可以任取,可以選擇幾個(gè)字段進(jìn)來,這有什么用呢?

      開始的

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

      這么快就是因?yàn)樽吡怂饕?,可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。

      然后測(cè)試

      select id from collect where vtype=1 limit 90000,10;

      非???!0.04秒完成!

      再測(cè)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(cè)試:search(id,vtype),還是select id 這個(gè)語(yǔ)句,也非常遺憾,0.5秒。

      綜上:如果對(duì)于有where 條件,又想走索引用limit的,必須設(shè)計(jì)一個(gè)索引,將where 放第一位,limit用到的主鍵放第2位,而且只能select 主鍵!

      完美解決了分頁(yè)問題了??梢钥焖俜祷豬d就有希望優(yōu)化limit , 按這樣的邏輯,百萬(wàn)級(jí)的limit 應(yīng)該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語(yǔ)句的優(yōu)化和索引時(shí)非常重要的!

      推薦:《mysql教程》

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