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mysql處理百萬(wàn)條數(shù)據(jù) 為什么MySQL在數(shù)據(jù)庫(kù)較大的時(shí)候分頁(yè)查詢很慢,如何優(yōu)化?

為什么MySQL在數(shù)據(jù)庫(kù)較大的時(shí)候分頁(yè)查詢很慢,如何優(yōu)化?使用合理的分頁(yè)方式以提高分頁(yè)的效率正如樓主所說(shuō),分頁(yè)查詢?cè)谖覀兊膶?shí)際應(yīng)用中非常普遍,也是最容易出問(wèn)題的查詢場(chǎng)景。比如對(duì)于下面簡(jiǎn)單的語(yǔ)句,一般想

為什么MySQL在數(shù)據(jù)庫(kù)較大的時(shí)候分頁(yè)查詢很慢,如何優(yōu)化?

使用合理的分頁(yè)方式以提高分頁(yè)的效率


正如樓主所說(shuō),分頁(yè)查詢?cè)谖覀兊膶?shí)際應(yīng)用中非常普遍,也是最容易出問(wèn)題的查詢場(chǎng)景。比如對(duì)于下面簡(jiǎn)單的語(yǔ)句,一般想到的辦法是在name,age,register_time字段上創(chuàng)建復(fù)合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。

如上例子,當(dāng) LIMIT 子句變成 “LIMIT 100000, 50” 時(shí),此時(shí)我們會(huì)發(fā)現(xiàn),只取50條語(yǔ)句為何會(huì)變慢?


原因很簡(jiǎn)單,MySQL并不知道第 100000條記錄從什么地方開(kāi)始,即使有索引也需要從頭計(jì)算一次,因此會(huì)感覺(jué)非常的慢。

通常,我們?cè)谧龇猪?yè)查詢時(shí),是可以獲取上一頁(yè)中的某個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)志來(lái)縮小查詢范圍的,比如時(shí)間,可以將上一頁(yè)的最大值時(shí)間作為查詢條件的一部分,SQL可以優(yōu)化為這樣:


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mysql大量數(shù)據(jù)查詢速度慢,sql語(yǔ)句求解?

這個(gè)問(wèn)題和設(shè)計(jì)有關(guān)系, 簡(jiǎn)單的sql優(yōu)化提升不了多少, 但是這個(gè)sql還是可以進(jìn)一步優(yōu)化的利用索引, 用union all代替in, 如 select * from tab where id in (1,2), 可寫(xiě)成select * from tab where id = 1 union all select * from tab where id = 2但是上面的優(yōu)化起不到根本效果, 如果100萬(wàn) 1000萬(wàn)數(shù)據(jù)怎么辦, 難道每次都要全部查出來(lái)嘛, 那是不可能的, 而且你的頁(yè)面也不能全部都展示出來(lái)! 所有需要換個(gè)思路, 如, 將一個(gè)會(huì)員的訂單記錄查詢出來(lái), 然后通過(guò)程序(java或者存儲(chǔ)過(guò)程)算出時(shí)間差, 按照上面再計(jì)算下一個(gè)會(huì)員

mysql表數(shù)據(jù)量太大,達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫(kù)分表之外,還有沒(méi)有其他的解決方式?

mysql在常規(guī)配置下,一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫(xiě),且表中有大文本字段,單臺(tái)服務(wù)器)。現(xiàn)在超過(guò)1億,并不斷增加的情況下,建議如下處理:

1 分表??梢园磿r(shí)間,或按一定的規(guī)則拆分,做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù),盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法

2 讀寫(xiě)分離。尤其是寫(xiě)入,放在新表中,定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update,最好將寫(xiě)的數(shù)據(jù)放在 redis中,定期同步

3 表的大文本字段分離出來(lái),成為獨(dú)立的新表。大文本字段,可以使用NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

4 優(yōu)化架構(gòu),或優(yōu)化SQL查詢,避免聯(lián)表查詢,盡量不要用count(*), in,遞歸等消耗性能的語(yǔ)句

5 用內(nèi)存緩存,或在前端讀的時(shí)候,增加緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)讀取時(shí),直接從緩存中讀取。

上面是低成本的管理方法,基本幾臺(tái)服務(wù)器即可搞定,但是管理起來(lái)麻煩一些。


當(dāng)然,如果整體數(shù)據(jù)量特別大的話,也不在乎投入費(fèi)用的話,用集群吧,用TIDB吧