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mysql limit 大数据量分页优化方法

Mysql的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。Mysql的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降。

同样是取10条数据

select * from yanxue8_visit limit 10000,10 和

select * from yanxue8_visit limit 0,10

就不是一个数量级别的。

网上也很多关于limit的五条优化准则,都是翻译自Mysql手册,虽然正确但不实用。今天发现一篇文章写了些关于limit优化的,很不错。

文中不是直接使用limit,而是首先获取到offset的id然后直接使用limit size来获取数据。根据他的数据,明显要好于直接使用limit。这里我具体使用数据分两种情况进行测试。(测试环境win2033+p4双核 (3GHZ) +4G内存 Mysql 5.0.19)

1、offset比较小的时候。

select * from yanxue8_visit limit 10,10

多次运行,时间保持在0.0004-0.0005之间http://www.111cn.net

Select * From yanxue8_visit Where vid >=(

Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10,1

) limit 10

多次运行,时间保持在0.0005-0.0006之间,主要是0.0006

结论:偏移offset较小的时候,直接使用limit较优。这个显然是子查询的原因。

2、offset大的时候。


select * from yanxue8_visit limit 10000,10

多次运行,时间保持在0.0187左右

Select * From yanxue8_visit Where vid >=(

Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10000,1

) limit

10

多次运行,时间保持在0.0061左右,只有前者的1/3。可以预计offset越大,后者越优。

以后要注意改正自己的limit语句,优化一下Mysql了


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,数据库教程表占用硬盘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discuz

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教程

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!

有了这个结论,就可以很简单的应用于轻量级框架了:

代码如下:


复制代码 代码如下:

$db=dblink();

$db->pagesize=20;

$sql="select id from collect where vtype=$vtype";

$db->execute($sql);

$strpage=$db->strpage();

//将分页字符串保存在临时变量,方便输出

while($rs=$db->fetch_array()){

$strid.=$rs['id'].',';

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1);

//构造出id字符串

$db->pagesize=0;

//很关键,在不注销类的情况下,将分页清空,这样只需要用一次数据库连接,不需要再开;

$db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");




 



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