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方法1:直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式:MySQL中,可用如下方法:SELECT*FROM表名称LIMITM,N 适应场景:适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点:全表扫描,速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3).Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2:建立主键或唯一索引,利用索引(假设每页10条) 语句样式:MySQL中,可用如下方法:SELECT*FROM表名称WHEREid_pk>(pageNum*10)LIMITM 适应场景:适用于数据量多的情况(元组数上万) 原因:索引扫描,速度会很快.有朋友提出:因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3 方法3:基于索引再排序 语句样式:MySQL中,可用如下方法:SELECT*FROM表名称WHEREid_pk>(pageNum*10)ORDERBYid_pkASCLIMITM 适应场景:适用于数据量多的情况(元组数上万).最好ORDERBY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1) 原因:索引扫描,速度会很快.但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待...). 方法4:基于索引使用prepare 第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数 语句样式:MySQL中,可用如下方法:PREPAREstmt_nameFROMSELECT*FROM表名称WHEREid_pk>(？*？)ORDERBYid_pkASCLIMITM 适应场景:大数据量 原因:索引扫描,速度会很快.prepare语句又比一般的查询语句快一点。 方法5:利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描 比如:读第1000到1019行元组(pk是主键/唯一键). SELECT*FROMyour_tableWHEREpk>=1000ORDERBYpkASCLIMIT0,20 方法6:利用'子查询/连接+索引'快速定位元组的位置,然后再读取元组. 比如(id是主键/唯一键,蓝色字体时变量) 利用子查询示例: SELECT*FROMyour_tableWHEREid<=(SELECTidFROMyour_tableORDERBYiddescLIMIT($page-1)*$pagesizeORDERBYiddescLIMIT$pagesize 利用连接示例: SELECT*FROMyour_tableASt1JOIN(SELECTidFROMyour_tableORDERBYiddescLIMIT($page-1)*$pagesizeASt2WHEREt1.id<=t2.idORDERBYt1.iddescLIMIT$pagesize; mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。 测试实验 1.直接用limitstart,count分页语句，也是我程序中用的方法： select*fromproductlimitstart,count 当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10，100，1000，10000开始分页的执行时间（每页取20条）。 如下： select*fromproductlimit10,200.016秒select*fromproductlimit100,200.016秒select*fromproductlimit1000,200.047秒select*fromproductlimit10000,200.094秒 我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大，这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为40w看下（也就是记录的一般左右） select*fromproductlimit400000,203.229秒 再看我们取最后一页记录的时间 select*fromproductlimit866613,2037.44秒 像这种分页最大的页码页显然这种时间是无法忍受的。 从中我们也能总结出两件事情： limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比 mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。 2.对limit分页问题的性能优化方法 利用表的覆盖索引来加速分页查询 我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列（覆盖索引），那么这种情况会查询很快。 因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。 在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。 这次我们之间查询最后一页的数据（利用覆盖索引，只包含id列），如下： selectidfromproductlimit866613,200.2秒 相对于查询了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度 那么如果我们也要查询所有列，有两种方法，一种是id>=的形式，另一种就是利用join，看下实际情况： SELECT*FROMproductWHEREID>=(selectidfromproductlimit866613,1)limit20 查询时间为0.2秒！ 另一种写法 SELECT*FROMproductaJOIN(selectidfromproductlimit866613,20)bONa.ID=b.id 查询时间也很短！ 3.复合索引优化方法 MySql性能到底能有多高？MySql这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。 用事实说话，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1.6G。 OK,看下面这条sql语句： selectid,titlefromcollectlimit1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的 selectid,titlefromcollectlimit90000,10; 从9万条开始分页，结果？ 8-9秒完成，mygod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: selectidfromcollectorderbyidlimit90000,10; 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： selectid,titlefromcollectwhereid>=(selectidfromcollectorderbyidlimit90000,1)limit10; 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 selectidfromcollectwherevtype=1orderbyidlimit90000,10;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 selectidfromcollectwherevtype=1limit1000,10; 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 selectidfromtwherevtype=1orderbyidlimit90000,10; 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 selectidfromtwherevtype=1orderbyidlimit900000,10; 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 selectidfromcollectorderbyidlimit90000,10; 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 selectidfromcollectwherevtype=1limit90000,10; 非常快！0.04秒完成！ 再测试: selectid,titlefromcollectwherevtype=1limit90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！ 再测试：search(id,vtype)，还是selectid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！ |
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