Mysql优化-大数据量下的分页策略

2/13/2017来源:SQL技巧人气:1124

一。前言 通常,我们分页时怎么实现呢? SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;  但是,数据量猛增以后呢? SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;  如上第二条查询时很慢的,直接拖死。

最关键的原因MySQL查询机制的问题:

不是先跳过,后查询;

而是先查询,后跳过。(解释如下)

什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据,先回行查询出前100000条的字段数据,然后发现没用舍弃掉,直到最后找到需要的10条。

二。分析 limit offset,N, 当offset非常大时,效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行【同前边说的先查询,后跳过】. 效率较低,当offset越大时,效率越低   三。3条优化建议 1:从业务上去解决 办法:不允许翻过100页 以百度为例,一般翻页到70页左右.   2:不用offset,用条件查询. 例: mysql> select id, from lx_com limit 5000000,10; +---------+--------------------------------------------+ | id      | name                                       | +---------+--------------------------------------------+ | 5554609 |温泉县人民政府供暖中心          | .................. | 5554618 |温泉县邮政鸿盛公司                | +---------+--------------------------------------------+ 10 rows in set (5.33 sec)   mysql> select id,name from lx_com where id>5000000 limit 10; +---------+--------------------------------------------------------+ | id      | name                                                   | +---------+--------------------------------------------------------+ | 5000001 |南宁市嘉氏百货有限责任公司                | ................. | 5000002 |南宁市友达电线电缆有限公司                | +---------+--------------------------------------------------------+ 10 rows in set (0.00 sec)   现象:从5.3秒到不到100毫秒,查询速度大大加快;但是数据结果却不一样 优点:利用where条件来避免掉先查询后跳过的问题,而是条件缩小范围,从而直接跳过。 存在问题: 有时有会发现用此方法与limitM,N,两次的结果不一致[如上边实例所展示] 原因:数据被物理删除过,有空洞. 解决:数据不进行物理删除(可以逻辑删除).   最终在页面上显示数据时,逻辑删除的条目不显示即可. (一般来说,大网站的数据都是不物理删除的,只做逻辑删除 ,比如 is_delete=1)   3:延迟索引. 非要物理删除,还要用offset精确查询,还不限制用户分页,怎么办? 优化思路: 利用索引覆盖,快速查询出满足条件的主键id;然后凭借主键id作为where条件,达到快速查询。 (速度快在哪里?利用索引覆盖不需要回行就可以快速查询出满足条件的id,时间节约在这里了) 我们现在必须要查,则只查索引,不查数据,得到id.再用id去查具体条目这种技巧就是延迟索引. 慢原因: 查询100W条数据的id,name,m每次查询回行抛弃,跨过100W后取到真正要的数据。【就是我们刚刚说的,先查询,后跳过】 优化后快原理: a.利用索引覆盖先查询出主键id,在索引上就拿到信息了,避免回行 b.找到主键后,根据已知的目标主键在查询,避免跨大数据行去寻找,而是直接定位哪几条数据直接查询。 本方法即延迟索引查询。 mysql> select id,name from lx_com inner join (select id from lx_com limit 5000000,10) as tmp using(id); +---------+-----------------------------------------------+ | id      | name                                          | +---------+-----------------------------------------------+ | 5050425 | 陇县河北乡大谈湾小学                | ........ | 5050434 | 陇县堎底下镇水管站                   | +---------+-----------------------------------------------+ 10 rows in set (1.35 sec)   四。总结: 从方案上来说,肯定是方法一优先,从业务上去满足是否要翻那么多页。 如果业务要求,则用id>n limit m的方式来代替limit n,m,但缺点是不能有物理删除 如果非有物理删除有空缺不能用方法二,则用延迟索引法,本质是利用索引覆盖先快速取出索引值,根据锁定的目标的索引值。一次性去回行取值,效果很明显。 看到的一片不错的文章,原理相同:MySQL 百万级分页优化(Mysql千万级快速分页)http://www.jb51.net/article/31868.htm