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这篇CFSDN的博客文章如何优化Mysql千万级快速分页由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
看例子: 数 据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。 最后collect 为 10万条记录,数据库表占用硬盘1.6G.
OK ,看下面这条sql语句:
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; 从9万条开始分页,结果? 8-9秒完成,my god 哪出问题了????
其实要优化这条数据,网上找得到答案。看下面一条语句
select id from collect order by id limit 90000,10; 很快,0.04秒就OK。 为什么?因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是: select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10; 这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点,就完了。看下面的语句 。
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢,用了8-9秒! 到 了这里我相信很多人会和我一样,有崩溃感觉!vtype 做了索引了啊?怎么会慢呢?vtype做了索引是不错,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,从9万开始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人 提出了分表的思路,这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。思路如下:
建一个索引表: t (id,title,vtype) 并设置成定长,然后做分页,分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢?实验下就知道了.
10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。用select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢?我猜想是因为collect 数据太多,所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描,只是因为数据量小,只有10万才快。OK, 来个疯狂的实验,加到100万条,测试性能。 加了10倍的数据,马上t表就到了200多M,而且是定长。还是刚才的查询语句,时间是0.1-0.2秒完成!分表性能没问题?错!因为我们的limit还是9万,所以快。给个大的,90万开始 select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果,时间是1-2秒! 。
why ?? 分表了时间还是这么长,非常之郁闷!有人说定长会提高limit的性能,开始我也以为,因为一条记录的长度是固定的,mysql 应该可以算出90万的位置才对啊? 可是我们高估了mysql 的智能,他不是商务数据库,事实证明定长和非定长对limit影响不大? 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢,我相信这是真的,这个和数据库设计有关! 。
难道MySQL 无法突破100万的限制吗???到了100万的分页就真的到了极限??? 答案是: NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法,来个疯狂的测试!一张表搞定100万记录,并且10G 数据库,如何快速分页! 。
好了,我们的测试又回到 collect表,开始测试结论是: 30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受!当然如果用分表+我这种方法,那是绝对完美的。但是用了我这种方法后,不用分表也可以完美解决! 答 案就是:复合索引! 有一次设计mysql索引的时候,无意中发现索引名字可以任取,可以选择几个字段进来,这有什么用呢?开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引,可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试 select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快!0.04秒完成! 再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾,8-9秒,没走search索引! 再测试:search(id,vtype),还是select id 这个语句,也非常遗憾,0.5秒.
综上: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2位,而且只能select 主键! 完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit , 按这样的逻辑,百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的! 。
好了,回到原题,如何将上面的研究成功快速应用于开发呢?如果用复合查询,我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写,那多麻烦?这里再看一个例子,思路就出来了: select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完! mygod ,mysql 的索引竟然对于in语句同样有效!看来网上说in无法用索引是错误的! 。
小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页! 。
通过这里的例子,我反思了一点:对于大型系统,千万不能用框架,尤其是那种连sql语句都看不到的框架!因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃!只适 合小型应用的快速开发,对于ERP,OA,大型网站,数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控,那项目的风险将会成几何 级数增加!尤其是用mysql 的时候,mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍! PS: 经过实际测试,到了100万的数据,160万数据,15G表,190M索引,就算走索引,limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人 。
最后此篇关于如何优化Mysql千万级快速分页的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何优化Mysql千万级快速分页的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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