文档章节

如何优化Mysql千万级快速分页

 蜗牛奔跑
发布于 2016/09/21 10:31
字数 2016
阅读 32
收藏 0

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 是主键,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 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:   $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)");   < php while($rs=$db->fetch_array()): >   amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['id']; $amp;>amp;$lt;/td>   amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['url']; $amp;>amp;$lt;/td>   amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['sTime']; $amp;>amp;$lt;/td>   amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['gTime']; $amp;>amp;$lt;/td>   amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['vtype']; $amp;>amp;$lt;/td>   amp;$amp;nbsp;quot;$ target="_blank"$amp;>amp;$lt; php echo $rs['title']; $amp;>amp;$lt;/a$amp;>amp;$lt;/td>   amp;$amp;nbsp;< php echo $rs['tag']; $amp;>amp;$lt;/td> < php endwhile; > < php echo $strpage;   通过简单的变换,其实思路很简单:1)通过优化索引,找出id,并拼成 "123,90000,12000" 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。   小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页!   通过这里的例子,我反思了一点:对于大型系统,PHP千万不能用框架,尤其是那种连sql语句都看不到的框架!因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃!只适合小型应用的快速开发,对于ERP,OA,大型网站,数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控,那项目的风险将会成几何级数增加!尤其是用mysql 的时候,mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍!   PS: 经过实际测试,到了100万的数据,160万数据,15G表,190M索引,就算走索引,limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据,要不然会很慢!就算用索引。经过这样的优化,mysql到了百万级分页是个极限!但有这样的成绩已经很不错,如果你是用sqlserver肯定卡死!而 160万的数据用 id in (str) 很快,基本还是0秒。如果这样,千万级的数据,mysql应该也很容易应付。

本文转载自:

上一篇: DD应用实例。
下一篇: mysql压缩备份
粉丝 38
博文 614
码字总数 117758
作品 0
海淀
私信 提问
mysql--------大数据量分页sql语句优化

分页程序原理很简单,这里就不多说了,本篇文章主要说的是在数据表记录量比较大的情况下,如何将分页SQL做到更优化,让MySQL执行的更快的方法。 一般的情况下,我们的分页SQL语句是这样的: ...

切切歆语
2018/01/25
0
0
mysql 优化实例(百万级数据)

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...

tantexian
2016/04/22
310
0
MySQL limit 优化,百万至千万级快速分页:复合索引

MySQL 性能到底能有多高?用了php半年多,真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望,到现在充满信心!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...

大数据之路
2012/12/19
0
4
记录JAVA单线程处理千万级数据表的过程

记录JAVA单线程处理千万级数据表的过程 要求:原表有4000w+数据,需要对其中message字段进行数据处理,并将处理的结果写入result字段中 优化:分表,sql的优化 过程: 最开始是啥都不懂,打算...

qq_34594123的博客
2017/12/22
0
0
Mysql limit 优化,百万至千万级快速分页 复合索引的引用并应用于轻量级框架

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...

豆花饭烧土豆
2016/02/22
231
2

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

高并发场景下的缓存有哪些常见的问题?

一、缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时,需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致,不能出现差异现象。 这就比较依赖缓存的过期和更新...

别打我会飞
42分钟前
3
0
List list = new ArrayList()为何父类引用指向子类对象(多态)

态:要有继承,方法的重写,父类引用指向子类对象 疑问一:父类引用指向子类对象 与指向父类对象 Animal cat = new Cat(); //向上转型。 父类引用指向子类对象,该引用不能再访问子类新增加的...

architect刘源源
43分钟前
3
0
分而治之-快速排序

快速排序的思想: 快速排序首先在数组中确定1个枢纽项(比如数组中的第一个元素),将大于该枢纽项的元素放到右侧,小于该枢纽项的元素放到左侧,这样枢纽项将数组划分成两部分。接着继续对划...

万山红遍
今天
5
0
Qt编写自定义控件9-导航按钮控件

前言 导航按钮控件,主要用于各种漂亮精美的导航条,我们经常在web中看到导航条都非常精美,都是html+css+js实现的,还自带动画过度效果,Qt提供的qss其实也是无敌的,支持基本上所有的CSS2属...

飞扬青云
今天
4
0
Python开发工具:pyJasper

原文:https://www.oschina.net/p/pyjasper 前言 pyJasper是 JasperReports 网络服务器的 Python 客户端。 pyJasper 是一组 Python 基础工具,可以用来处理 JasperReports 报表 。因为 Jasper...

A_裙232550246
今天
3
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部