當一個表數據有幾百萬的數據時,分頁的時候成了問題
如 select * from table limit 0,10 這個沒有問題 當 limit 200000,10 的時候數據讀取就很慢,可以按照一下方法解決
最近一個網站的服務器評論被人刷死,導致mysql數據庫異常發生too many open connections
引發的SQL語句
丟在phpmyadmin裡執行一下,是很慢。
讓人思考是什麼因素
SELECT a.uid, a.veil, a.content, a.datetimes, a.audit, b.user_name, b.uc_id
FROM news_talkabout a
LEFT JOIN users_info b ON a.uid = b.id
WHERE infoid =11087
ORDER BY a.id DESC
LIMIT 0 , 30
第一頁會很快
PERCONA PERFORMANCE CONFERENCE 2009上,來自雅虎的幾位工程師帶來了一篇"EfficientPagination Using MySQL"的報告
limit10000,20的意思掃描滿足條件的10020行,扔掉前面的10000行,返回最後的20行,問題就在這裡。
LIMIT 451350 , 30 掃描了45萬多行,怪不得慢的數據庫都堵死了。
但是
limit 30 這樣的語句僅僅掃描30行。
那麼如果我們之前記錄了最大ID,就可以在這裡做文章
舉個例子
日常分頁SQL語句
select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20
掃描100020行
如果記錄了上次的最大ID
select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20
掃描20行。
總數據有500萬左右
以下例子 當時候 select * from wl_tagindex where byname='f' order by id limit 300000,10 執行時間是 3.21s
優化後:
select * from (
select id from wl_tagindex
where byname='f' order by id limit 300000,10
) a
left join wl_tagindex b on a.id=b.id
執行時間為 0.11s 速度明顯提升
這裡需要說明的是 我這裡用到的字段是 byname ,id 需要把這兩個字段做復合索引,否則的話效果提升不明顯
總結
當一個數據庫表過於龐大,LIMIT offset, length中的offset值過大,則SQL查詢語句會非常緩慢,你需增加order by,並且order by字段需要建立索引。
如果使用子查詢去優化LIMIT的話,則子查詢必須是連續的,某種意義來講,子查詢不應該有where條件,where會過濾數據,使數據失去連續性。
如果你查詢的記錄比較大,並且數據傳輸量比較大,比如包含了text類型的field,則可以通過建立子查詢。
SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10);
如果limit語句的offset較大,你可以通過傳遞pk鍵值來減小offset = 0,這個主鍵最好是int類型並且auto_increment
SELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;
這條語句,大意如下:
SELECT * FROM users WHERE uid >= (SELECT uid FROM users ORDER BY uid limit 895682, 1) limit 0, 10;
如果limit的offset值過大,用戶也會翻頁疲勞,你可以設置一個offset最大的,超過了可以另行處理,一般連續翻頁過大,用戶體驗很差,則應該提供更優的用戶體驗給用戶。
limit 分頁優化方法
1.子查詢優化法
先找出第一條數據,然後大於等於這條數據的id就是要獲取的數據
缺點:數據必須是連續的,可以說不能有where條件,where條件會篩選數據,導致數據失去連續性
實驗下
代碼如下 復制代碼mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select count(*) from Member;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 169566 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> pager grep !~-
PAGER set to 'grep !~-'
mysql> select * from Member limit 10, 100;
100 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from Member limit 1000, 100;
100 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from Member limit 100000, 100;
100 rows in set (0.10 sec)
mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;
100 rows in set (0.02 sec)
mysql> nopager
PAGER set to stdout
mysql> show profilesG
*************************** 1. row ***************************
Query_ID: 1
Duration: 0.00003300
Query: select count(*) from Member
*************************** 2. row ***************************
Query_ID: 2
Duration: 0.00167000
Query: select * from Member limit 10, 100
*************************** 3. row ***************************
Query_ID: 3
Duration: 0.00112400
Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100
*************************** 4. row ***************************
Query_ID: 4
Duration: 0.00263200
Query: select * from Member limit 1000, 100
*************************** 5. row ***************************
Query_ID: 5
Duration: 0.00134000
Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100
*************************** 6. row ***************************
Query_ID: 6
Duration: 0.09956700
Query: select * from Member limit 100000, 100
*************************** 7. row ***************************
Query_ID: 7
Duration: 0.02447700
Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100
從結果中可以得知,當偏移1000以上使用子查詢法可以有效的提高性能。
2.倒排表優化法
倒排表法類似建立索引,用一張表來維護頁數,然後通過高效的連接得到數據
缺點:只適合數據數固定的情況,數據不能刪除,維護頁表困難
3.反向查找優化法
當偏移超過一半記錄數的時候,先用排序,這樣偏移就反轉了
缺點:order by優化比較麻煩,要增加索引,索引影響數據的修改效率,並且要知道總記錄數
,偏移大於數據的一半
引用
limit偏移算法:
正向查找: (當前頁 - 1) * 頁長度
反向查找: 總記錄 - 當前頁 * 頁長度
做下實驗,看看性能如何
總記錄數:1,628,775
每頁記錄數: 40
總頁數:1,628,775 / 40 = 40720
中間頁數:40720 / 2 = 20360
第21000頁
正向查找SQL:
Sql代碼
時間:1.8696 秒
反向查找sql:
Sql代碼
時間:1.8336 秒
第30000頁
正向查找SQL:
Sql代碼
時間:2.6493 秒
反向查找sql:
Sql代碼
時間:1.0035 秒
注意,反向查找的結果是是降序desc的,並且InputDate是記錄的插入時間,也可以用主鍵聯合索引,但是不方便。
4.limit限制優化法
把limit偏移量限制低於某個數。。超過這個數等於沒數據,我記得alibaba的dba說過他們是這樣做的
5.只查索引法