一张千万级别数据的表想做分页,如何优化?
时间:2022-07-22
本文章向大家介绍一张千万级别数据的表想做分页,如何优化?,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
介绍
当进行分页时,MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后放弃前 offset 行,返回 N 行。例如 limit 10000, 20。mysql排序取出10020条数据后,仅返回20条数据,查询和排序的代价都很高。那当 offset 特别大的时候,效率就非常的低下,所以我们要对sql进行改写
使用书签
用书签记录上次取数据的位置,过滤掉部分数据
如下面语句
SELECT id, name, description FROM film ORDER BY name LIMIT 1000, 10;
可以改为
SELECT id, name, description FROM film WHERE name > 'begin' ORDER BY name LIMIT 10;
name为上次分页后的最大值,注意这种场景只适用于不存在重复值的场景。
延迟关联
延迟关联:通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据
SELECT id, name, description FROM film ORDER BY name LIMIT 100,5;
id是主键值,name上面有索引。这样每次查询的时候,会先从name索引列上找到id值,然后回表,查询到所有的数据。可以看到有很多回表其实是没有必要的。完全可以先从name索引上找到id(注意只查询id是不会回表的,因为非聚集索引上包含的值为索引列值和主键值,相当于从索引上能拿到所有的列值,就没必要再回表了),然后再关联一次表,获取所有的数据
因此可以改为
SELECT film.id, name, description FROM film
JOIN (SELECT id from film ORDER BY name LIMIT 100,5) temp
ON film.id = temp.id
倒序查询
假如查询倒数最后一页,offset可能回非常大
SELECT id, name, description FROM film ORDER BY name LIMIT 100000, 10;
改成倒序分页,效率是不是快多了?
SELECT id, name, description FROM film ORDER BY name DESC LIMIT 10;
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