MySQL调优之SQL查询深度分页问题怎么解决

这篇文章主要讲解了“MySQL调优之SQL查询深度分页问题怎么解决”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“MySQL调优之SQL查询深度分页问题怎么解决”吧！例如当前存在一张表test_user，然后往这个表里面插入3百万的数据：在数据库开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用用limit start, count分页语句进行数据的读取。我们分别看下从0、10000、100000、500000、1000000、1800000开始分页的执行时长（每页取100条）。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290w看下：我们惊讶的发现MySQL在数据量大的情况下分页起点越大，查询速度越慢！那么为什么会出现上述这种情况呢？答案：因为limit 2900000,100的语法实际上是mysql扫描到前2900100条数据，之后丢弃前面的3000000行，这个步骤其实是浪费掉的。从中我们也能总结出以下两件事情：limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。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。limit子句可以被用于强制select语句返回指定的记录数，其语法格式如下：limit接受一个或两个数字参数，参数必须是一个整数常量，如果给定两个参数：2.1 m代表从m+1条记录行开始检索，n代表取出n条数据。(m可设为0)上述SQL表示从第7条记录行开始算，取出5条数据2.2值得注意的是，n可以被设置为-1，当n为-1时，表示从m+1行开始检索，直到取出最后一条数据上述SQL表示取出第6条记录行以后的所有数据2.3 若只给出m，则表示从第1条记录行开始算一共取出m条2.4以年龄倒序后取出前3行2.5跳过前3行后再2取行即先找到上次分页的最大id，然后利用id上的索引来查询：使用此优化SQL相比于前面的查询速度已经快了11倍。除了主键ID，也可以利用唯一索引快速定位部分数据，避免全表扫描。例如读取第1000到1019行数据（pk是唯一键），则相对应的优化SQL如下：原因：索引扫描，速度会很快。适用场景：如果数据查询出来是按照pk或者id进行排序，并且全部数据没有缺失的话则可以这样优化，否则分页操作会漏数据。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（也就是索引覆盖），那么这种情况会查询很快。为什么索引覆盖查询会很快呢？答案：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。在我们的测试表test_user中，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。这次我们查询第1000001到1000100行的数据（利用覆盖索引，只包含id列）：从这个结果中发现查询速度比全表扫描速度还要慢（当然在重复执行这条SQL，多次查询之后速度还是变快了很多，几乎省了一半时间，这是由于缓存的原因），接着使用explain命令来查看该SQL的执行计划，发现该SQL执行采用的普通索引 idx_user_id：如果我们把普通索引给删除的话，就会发现执行上述SQL其采用的会是主键索引。那如果不删除普通索引的话，针对这种情况，我们要让上述SQL走主键索引的话，则可以使用order by语句：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。第一种写法：上述SQL查询时间为0.281秒第二种写法：上述SQL查询时间为0.252秒其中pageNum表示页码，其取值从0开始；pageSize表示指的是每页多少条数据。适应场景：适用于数据量多的情况最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一索引id数据没有缺失，可以作为序号使用使用ORDER BY操作能利用索引被消除，但结果集是稳定的原因：索引扫描，速度会很快但MySQL的排序操作，只有ASC没有DESC。MySQL中索引存储的排序方式是ASC的，没有DESC的索引。这就能够理解为啥order by 默认是按照ASC来排序的了吧PREPARE预编译一个SQL语句，并为其分配一个名称 stmt_name，以便以后引用该语句，预编译好的语句用EXECUTE执行。上述SQL查询时间为0.047秒。对于定义好的PREPARE预编译语句，我们可以使用下述命令来释放该预编译语句：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。其中page表示页码，其取值从0开始；pagesize表示指的是每页多少条数据。假设数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中id是主键自增，title用定长，info用text, vtype是tinyint，vtype是一个普通索引。现在往里面填充数据，填充10万条记录，数据库表占用硬1.6G。执行上述SQL速度很快，基本上0.01秒就OK。然后再执行上述SQL，就发现非常慢，基本上平均8~9秒完成。这个时候如果我们执行下述，我们会发现速度又变的很快，0.04秒就OK。那么这个现象的原因是什么？答案：因为用了id主键做索引, 这里实现了索引覆盖，当然快。所以如果想一起查询其它列的话，可以按照索引覆盖进行优化，具体如下：再看下面的语句，带上where条件：可以发现这个速度上也是很慢的，用了8~9秒！这里有一个疑惑：vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引免费云主机域名是不错，如果直接对vtype进行过滤：可以看到速度还是很快的，基本上0.05秒，如果从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。其实加了order by id就不走索引，这样做还是全表扫描，解决的办法是：复合索引！因此针对下述SQL深度分页优化时可以加一个search_index(vtype,id)复合索引：综上：在进行SQL查询深度分页优化时，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用到的主键放第二位，而且只能select 主键。最后根据查询出的主键走一级索引找到对应的数据。按这样的逻辑，百万级的limit 在0.0x秒就可以分完，完美解决了分页问题。感谢各位的阅读，以上就是“MySQL调优之SQL查询深度分页问题怎么解决”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对MySQL调优之SQL查询深度分页问题怎么解决这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是百云主机，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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