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MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化

XAMPP案例 中文小张 848浏览 0评论

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,其余抛弃.

方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

  • 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M
  • 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万)
  • 原因: 索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的,所以会有漏掉数据的情况,只能方法3

方法3: 基于索引再排序

  • 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
  • 适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)
  • 原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待…).

方法4: 基于索引使用prepare

第一个问号表示pageNum,第二个?表示每页元组数

  • 语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (?* ?) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
  • 适应场景: 大数据量
  • 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。

方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描

比如: 读第1000到1019行元组(pk是主键/唯一键).

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

方法6: 利用”子查询/连接+索引”快速定位元组的位置,然后再读取元组.

比如(id是主键/唯一键,蓝色字体时变量)

利用子查询示例:

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

利用连接示例:

SELECT * FROM your_table AS t1JOIN (SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize AS t2WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize; 

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下。

测试实验

1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法:

select * from product 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 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

我们已经看出随着起始记录的增加,时间也随着增大, 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的,那么我们把起始记录改为40w看下(也就是记录的一般左右)

select * from product limit 400000, 20   3.229秒 

再看我们取最后一页记录的时间

select * from product limit 866613, 20   37.44秒 

像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。

从中我们也能总结出两件事情:

  1. limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
  2. mysql的limit语句是很方便,但是对记录很多的表并不适合直接使用。

2.   对limit分页问题的性能优化方法

利用表的覆盖索引来加速分页查询

我们都知道,利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列(覆盖索引),那么这种情况会查询很快。

因为利用索引查找有优化算法,且数据就在查询索引上面,不用再去找相关的数据地址了,这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存,在并发高的时候利用缓存就效果更好了。

在我们的例子中,我们知道id字段是主键,自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。

这次我们之间查询最后一页的数据(利用覆盖索引,只包含id列),如下:

select id from product limit 866613, 20 0.2秒 

相对于查询了所有列的37.44秒,提升了大概100多倍的速度

那么如果我们也要查询所有列,有两种方法,一种是id>=的形式,另一种就是利用join,看下实际情况:

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

查询时间为0.2秒!

另一种写法

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

查询时间也很短!

3.  复合索引优化方法

MySql 性能到底能有多高?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

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