
MySQL的分页查询平常经由过程limit
来完成。
MySQL的limit
基础用法很简单。limit
吸收1或2个整数型参数,如果是2个参数,第一个是指定第一个返回纪录行的偏移量,第二个是返回纪录行的最大数量。初始纪录行的偏移量是0。
为了与PostgreSQL兼容,limit
也支撑limit # offset #
。
题目:
关于小的偏移量,直接运用limit
来查询没有什么题目,但随着数据量的增大,越往后分页,limit
语句的偏移量就会越大,速率也会显著变慢。
优化头脑:
防止数据量大时扫描过量的纪录
处置惩罚:
子查询的分页体式格局或许JOIN分页体式格局。
JOIN分页和子查询分页的效力基础在一个品级上,斲丧的时候也基础一致。
下面举个例子。平常MySQL的主键是自增的数字范例,这类情况下能够运用下面的体式格局举行优化。
下面以实在的生产环境的80万条数据的一张表为例,比较一下优化前后的查询耗时:
-- 传统limit,文件扫描 [SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000,2; 受影响的行: 0 时候: 5.371s -- 子查询体式格局,索引扫描 [SQL] SELECT * FROM tableName WHERE id >= (SELECT id FROM tableName ORDER BY id LIMIT 500000 , 1) LIMIT 2; 受影响的行: 0 时候: 0.274s -- JOIN分页体式格局 [SQL] SELECT * FROM tableName AS t1 JOIN (SELECT id FROM tableName ORDER BY id desc LIMIT 500000, 1) AS t2 WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT 2; 受影响的行: 0 时候: 0.278s
能够看到经由优化机能提高了快要20倍。
优化道理:
子查询是在索引上完成的,而一般的查询时在数据文件上完成的,平常来讲,索引文件要比数据文件小得多,所以操纵起来也会更有效力。由于要掏出一切字段内容,第一种须要逾越大批数据块并掏出,而第二种基础经由过程直接依据索引字段定位后,才掏出响应内容,效力天然大大提拔。
因而,对limit
的优化,不是直接运用limit
,而是起首猎取到offset的id,然后直接运用limit
size来猎取数据。
在现实项目运用,能够应用相似战略形式的体式格局去处置惩罚分页,比方,每页100条数据,推断如果是100页之内,就运用最基础的分页体式格局,大于100,则运用子查询的分页体式格局。
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