mysql分页查询(mysql分页查询优化)

本篇文章给大家谈谈mysql分页查询,以及mysql分页查询优化对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

mysql如何做分页查询?

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开始分页的执行时厅者间(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

难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时,像这种分页最大的页码页显然这种时

间是无法忍受山棚的。

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逗伏则的位置成正比

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。

[img]

MySQL大数据量分页查询方法及其优化

使用子查询优化大数据量分页查询

这种方式的做法是先定位偏移位置的id,然后再往后查询,适用和仿于id递增的情况。

使用id限定优化大数据量分页查询

使用这种方式需要先假设穗棚桥数据表的id是连续递增的,我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询猜猛的id的范围,可以使用 id between and 来查询:

当然了,也可以使用in的方式来进行查询,这种方式经常用在多表关联的情况下,使用其他表查询的id集合来进行查询:

但是使用这种in查询方式的时候要注意的是,某些MySQL版本并不支持在in子句中使用limit子句。

参考 sql优化之大数据量分页查询(mysql) - yanggb - 博客园 (cnblogs.com)

MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议

offset+limit方式的分页查询,当数据表超过100w条记录,性能会很差。

主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询,然后舍弃前offset个记录,所以offset偏移量越大,查询速度越慢。

比如: 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).

使用order by id可以在查询时使用主键索引。

但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。可以使用where in的方式解决:

带条件的查询:

如果在分页查询中添加了where条件例如 type = 'a’这样的条件,sql变成 :

这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。但是只添加type为索引查询速度还是很慢,是因为查询的数据量太多了。这个时候考虑添加组合索引,组合索引的顺序要where条件字段在前,id在后,如 (type,id),因为组合索引查询时用到了type索引厅罩,而type跟id是组合索引的关系,如果只select id ,那么直接就可以按组合索引返回id,而不需要再进行一次查询去返回id

使用uuid作为主键不仅会带来性能上的问题,在查询时也会遇到问题。

因为在使用select id from table limit 10000,10 查询id数据时,默认是对id进行排序,返回的是排序后的id结果,如果我们想按插入顺序查询结果,这样查询出来的结果就与我们的需求不相符。

聚集索引跟非聚集扮派闹索引:聚集索引类似与新华字典的拼音,根据拼音搜索到的信息都是连续的,可以很快获取到它前后的信息。非聚集索引类似于部首查询,信息存放的位置可能不在一个区域。对经常使用范围查询的字段考虑使用聚集索引。

InnoDB中索引分为聚簇索引(主键索引)和非聚簇索引(非主键索引),聚簇索引的叶子节点中保存的是整行记录,而非聚簇索引的叶子节点中保存的是该行记录的主键的值。

如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引。

如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。

如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,

优先选index key_len小的索引进行count(*),尽量不使用聚簇索引

在没有where条件的情况下,count(*)和count(常量),如果有非聚簇索引,mysql会自动选择非聚簇索引,因为非聚簇索引所占的空间小,如果没有非聚簇索引会使用聚集索引。count(primary key)主键id为聚集羡此索引,使用聚集索引。有where条件的情况下,是否使用索引会根据where条件判断。

MySQL分页查询LIMIT

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows;

offset :偏移,从 offset 条之后开始选择数培枝据,如首则果 offset 不填,则 offset 为0。

rows :从偏移后开始者中棚,选择 rows 条数据。

特点:左开右闭,即选取 (offset,offset+rows] 的数据。

SELECT * FROM table LIMIT 5;

SELECT * FROM table LIMIT 0,5;

区间:(0,5]

offset=0

rows=5-0=5

SELECT * FROM table LIMIT 2,4;

区间:(1,5]

offset=1

rows=5-1=4

SELECT * FROM table LIMIT n,m;

区间:(n-1,m]

offset=n-1

rows=m-n+1

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