MySQL深分页问题解决思路
目录
- 一、mysql深分页问题
- 1、limit 语法解读
- 2、回表
- 二、优化方案
一、MySQL深分页问题
我们在日常开发中,查询数据量比较大的时候,后端基本都会通过前端,移动端传过来的页码,每页数据行数,通过SQL中的 limit 进行分页,如果查询页数比较小的时候,不会出现太大问题,但是如果查询页码比较大的时候,性能就会出现急剧下降瓶颈
如:
假设有一个千万量级的表,取1到10条数据
select column_name1,column_name2... from tjsable limit 0,10;
select column_name1,column_name2... from table limit 1000,10;
这两条语句查询时间应该在毫秒级完成
select column_name1,column_name2... from table limit 1000000,10;
这条语句执行之间在秒级完成,查询效率低下,还可能导致接口超时
使用select column_name1,column_name2... from table_name表名 limit offset, rows 的情况下直接⽤limit 1000000,10 扫描的是约100万条数据,并且是需要回表100W次,也就是说⼤部分性能都耗在随机访问上,到头来只⽤到10条数据(总共取1000010条数据只留10条记录)
这种查询的慢,其实是因为 limit 后面的ZOFhBpuRXp偏移量太大导致的
1、limit 语法解读
limit用于数据的分页查询,也会用于数据的截取,limit的用法:
SELECT column_nam开发者_mssql2008e1,column_name2... FROM table_name表名 LIMIT offset,rows 或 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 LIMIT rows OFFSET offset
注:
table_n编程客栈ame :表名
column_name:字段名
第一种:SELECT * FROM table LIMIT offset, rows # 常用形式
-- 从0开始,截取5条记录,即检索行为1到5 SELECT coandroidlumn_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 0,5 -- 注意: 关键字limit后面的两个参与用逗号分割
第二种:SELECT * FROM table LIMIT rows OFFSET offset
-- 从0开始,截取5条记录,即检索行为1到5 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 5 offset 0 -- 注意: 使用limit和offset两个关键字,并且各带一个参数,中间没有逗号分割
第三种:SELECT * FROM table LIMIT rows
-- 截取记录的前五行数据,可以理解为offset的默认值为0 SELECT column_name1,column_name2... FROM table_name表名 limit 5
2、回表
回表,顾名思义就是回到表中,也就是先通过普通索引扫描出数据所在的行,再通过行主键ID取出索引中未包含的数据。所以回表的产生也是需要一定条件的,如果一次索引查询就能获得所有的select记录就不需要回表,如果select所需获得列中有其他的非索引列,就会发生回表动作。即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树
主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据,而非主键索引的叶子节点是主键的值,查到主键的值以后,还需要再通过主键的值再进行一次查询
回表,简单说就是mysql内部需要经过两次查询
第一次先索引扫描,然后再通过主键去取索引中未能提供的数据
create `table` tb_name( `id` int(11) not null auto_increment , `k` int(11) default '0' , `name` varchar(16), primary key(id) index (k) )engine=InnoDB;
我们提取id=500这一行的全部数据,这里通过主键id定位到这一行,然后返回数据
select * from T where ID=500; +-----+---+-------+ | id | k | name | +-----+---+-------+ | 500 | 5 | name5 | +-----+---+-------+
这里我们先通过普通索引,搜索 k 索引树,得到 ID 的值为 500,再到 ID 索引树搜索一次。这个过程即为回表
select * from T where k=5; +-----+---+-------+ | id | k | name | +-----+---+-------+ | 500 | 5 | name5 | +-----+---+-------+
二、优化方案
(一)模仿百度、谷歌方案(前端业务控制)
类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。这样就解决了每次加载数量数据大 速度慢的问题了
这种方式比较简单粗暴,就是不允许查看这么靠后的数据
(二)索引覆盖 + 子查询
根据主键 id,在上面建了索引,先在索引树中找到开始位置的 id 值,再根据找到的 id 值查询行数据
SELECT id,name,age FROM t_user user WHERE user.id = (select MIN(id) from t_user where age = #{age})
SELECT id,name,age FROM http://www.devze.com t_user WHERE id >= (SELECT id FROM t_user order by id LIMIT 80000,1) LIMIT 10
(三)起始位置重定义(记录每次取出的最大id, 然后where id > 最大id)
这种方法适用于:除了主键ID等离散型字段外,也适用连续型字段datetime等
最大id由前端分页 pageNum 和 pageIndex 计算出来
select * from table_name Where id > 最大id limit 10000, 10;
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