`
gaoyu
  • 浏览: 274694 次
  • 来自: 云南大理
社区版块
存档分类
最新评论

Mysql limit 优化,百万至千万级快速分页

阅读更多
事实胜于一切,经测试总结如下:

select detailid,send_username,receive_username,a_id,a_icon,a_describe,createtime,createdate from action_detail where status2=0 and a_id=119 order by detailid desc limit 30,15; 这个只要0秒

select detailid,send_username,receive_username,a_id,a_icon,a_describe,createtime,createdate from action_detail where receive_username='longyang916' and status2=0 order by detailid desc limit 30,15 这个需要10秒以上


两个以上where以的时候,最好不要用字符串的字段 如receive_username='longyang916' 就是这个消耗了时间,如果换成 createdate like '2008-09-23' 结果也是一样的,也消耗了10秒以上

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------



这篇文章太TM完美了!~kao

原文地址:http://hi.baidu.com/%D4%E7%B9%C8%C9%E7%C7%F8/blog/item/1fd6f3d04927fd86a1ec9c44.html

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()): ?>
<tr>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['id'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['url'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['sTime'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['gTime'];?></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['vtype'];?></td>
<td>&nbsp;<a href="?act=show&id=<?php echo $rs['id'];?>" target="_blank"><?php echo $rs['title'];?></a></td>
<td>&nbsp;<?php echo $rs['tag'];?></td>
</tr>
<?php endwhile; ?>
</table>
<?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。
分享到:
评论

相关推荐

    MySQL 百万级分页优化(Mysql千万级快速分页)

    ### MySQL 百万级分页优化(Mysql千万级快速分页) #### 背景与挑战 在处理大规模数据集时,例如拥有数百万乃至数千万条记录的数据库表,传统的分页查询方法可能会遇到性能瓶颈。特别是使用`LIMIT`进行分页时,随着...

    如何优化Mysql千万级快速分页

    MySQL 千万级快速分页优化方案 在实际开发中,我们经常会遇到 MySQL 数据库的性能问题,特别是在处理千万级数据时,分页查询的性能会变得非常慢。在这篇文章中,我们将探讨如何优化 MySQL 千万级快速分页,详细介绍...

    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的LIMIT子句在处理大数据量的分页查询时可能会遇到性能问题,尤其是在百万至千万级别的数据中。本文主要探讨了如何通过优化LIMIT和复合索引来提升查询效率,并结合轻量级框架的应用来解决此类问题。 首先,...

    MySQL千万级大表深度分页为什么慢,以及优化的方法、原理

    - **分页优化插件:** MySQL有一些插件如`Page_Cursor`,可以优化分页查询性能。 - **数据归档:** 对于历史数据,可以考虑归档处理,降低在线数据量。 - **数据预热:** 将经常访问的数据部分加载到内存中,减少...

    百万级数据库记录下的Mysql快速分页优化实例

    ### 百万级数据库记录下的MySQL快速分页优化实例 #### 概述 在处理大量数据时,如何高效地进行分页查询是一项重要的技术挑战。本文档将详细探讨当面对百万乃至千万级别数据记录时,如何优化MySQL的分页查询性能。...

    千万级数据分页存储过程

    6. **分页优化存储过程**:将以上策略整合到存储过程中,使得每次调用都是一次高效的分页查询。 在"存储过程分页.sql"文件中,可能包含了一个具体实现这些策略的存储过程。该过程可能包含了接收当前页码和每页记录...

    MySQL 千万级数据量如何快速分页

    后端开发中为了防止一次性加载太多数据导致内存、磁盘IO都开销过大,经常需要分页展示,这个时候就需要用到MySQL的LIMIT关键字。但你以为LIMIT分页就万事大吉了么,Too young,too simple啊,LIMIT在数据量大的时候极...

    mysql千万级数据分页查询性能优化

    综上所述,针对MySQL千万级数据分页查询的性能优化,主要是通过合理使用索引、调整查询语句、数据归档、读写分离、缓存以及预计算等策略,以减少不必要的数据扫描和提高查询效率。在实际应用中,需要根据具体的业务...

    Mysql百万级分页优化技巧

    MySQL中的分页查询在处理大数据量时可能会遇到性能瓶颈,特别是在进行百万级乃至千万级的分页时。传统的`LIMIT start, offset`方法在数据规模扩大后效率显著降低,因为MySQL需要扫描从开始到offset的所有行,这在...

    Mysql千万级别数据优化方案

    "Mysql千万级别数据优化方案" 一、 目的与意义 在 MySql 单表中数据达到千万级别时,数据的分页查询结果时间过长,对此进行优达到最优效果,也就是时间最短。为了解决这个问题,我们需要了解 MySQL 数据库的分页...

    mysql千万级数据大表该如何优化?

    MySQL数据库在处理千万级数据大表时,优化是至关重要的,因为这直接影响到系统的性能和响应速度。以下是一些关键的优化策略: 1. **数据容量规划**:预测未来1-3年内数据增长情况,计算每条数据的平均大小,以此来...

    mysql千万级数据脚本测试shardingjdbc-course.zip

    本案例涉及的是一个针对MySQL数据库的千万级数据脚本测试,使用了ShardingJDBC这一分布式数据管理框架。接下来,我们将深入探讨相关知识点。 首先,MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统,其在处理大量...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics