MySQL百万级数据分页查询优化方法
发布时间：2022-03-16 00:54:16 所属栏目：MySql教程 来源：互联网
导读：当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。 准备工作 为了对下面列举的一些优化
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当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。 表名：order_history 描述：某个业务的订单历史表 主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type 字段情况：该表一共37个字段，不包含text等大型数组，最大为varchar(500)，id字段为索引，且为递增。 数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。 以下的 sql 所有语句执行的环境没有发生改变，下面是基本测试结果： select count(*) from orders_history; 返回结果：5709294 三次查询时间分别为： 8903 ms 8323 ms 8401 ms 一般分页查询 一般的分页查询使用简单的 limit 子句就可以实现。limit 子句声明如下： SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 语句返回的记录数。需注意以下几点： 三次查询时间分别为： 3040 ms 3063 ms 3018 ms 针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响： select * from orders_history where type=8 limit 10000,1; select * from orders_history where type=8 limit 10000,10; select * from orders_history where type=8 limit 10000,100; select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000; select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000; 三次查询时间如下： 查询1条记录：3072ms 3092ms 3002ms 查询10条记录：3081ms 3077ms 3032ms 查询100条记录：3118ms 3200ms 3128ms 查询1000条记录：3412ms 3468ms 3394ms 查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。 三次查询时间如下： 查询100偏移：25ms 24ms 24ms 查询1000偏移：78ms 76ms 77ms 查询10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms 查询100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。 这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。 （编辑：拼字网 - 核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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