mysql limit大数据量分页优化方法

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mysql limit大数据量分页优化方法

来源: 作者: 时间:2016-02-20 09:26 【

mysql limit大数据量分页优化方法Mysql的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。Mysql的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降。 同样
mysql limit大数据量分页优化方法
 
Mysql的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。Mysql的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降。 
  同样是取10条数据 
 
      select * from yanxue8_visit limit 10000,10 和 
      select * from yanxue8_visit limit 0,10 
 
  就不是一个数量级别的。 
  网上也很多关于limit的五条优化准则,都是翻译自Mysql手册,虽然正确但不实用。今天发现一篇文章写了些关于limit优化的,很不错。 
  文中不是直接使用limit,而是首先获取到offset的id然后直接使用limit size来获取数据。根据他的数据,明显要好于直接使用limit。这里我具体使用数据分两种情况进行测试。(测试环境win2033+p4双核 (3GHZ) +4G内存 Mysql 5.0.19) 
  1、offset比较小的时候。 
 
      select * from yanxue8_visit limit 10,10 
      多次运行,时间保持在0.0004-0.0005之间http://www.zhutiai.com 
      Select * From yanxue8_visit Where vid >=( 
      Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10,1 
      ) limit 10 
 
  多次运行,时间保持在0.0005-0.0006之间,主要是0.0006 
  结论:偏移offset较小的时候,直接使用limit较优。这个显然是子查询的原因。 
  2、offset大的时候。 
  
 
     select * from yanxue8_visit limit 10000,10 
      多次运行,时间保持在0.0187左右 
      Select * From yanxue8_visit Where vid >=( 
      Select vid From yanxue8_visit Order By vid limit 10000,1 
      ) limit 
 
10 
  多次运行,时间保持在0.0061左右,只有前者的1/3。可以预计offset越大,后者越优。 
  以后要注意改正自己的limit语句,优化一下Mysql了 
 
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,数据库教程表占用硬盘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 
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教程 
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,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: 
 
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教程 while($rs=$db->fetch_array()): ?> 
    <tr> 
    <td> <?php echo $rs['id'];?></td> 
    <td> <?php echo $rs['url'];?></td> 
    <td> <?php echo $rs['sTime'];?></td> 
    <td> <?php echo $rs['gTime'];?></td> 
    <td> <?php echo $rs['vtype'];?></td> 
    <td> <a href="?act=show&id=<?php echo $rs['id'];?>" 
    target="_blank"><?php echo $rs['title'];?></a></td> 
    <td> <?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,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 
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! 
 
性能优化: 
基于MySQL5.0中limit的高性能,我对数据分页也重新有了新的认识. 
 
    1. 
    Select * From cyclopedia Where ID>=( 
    Select Max(ID) From ( 
     Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90001 
    ) As tmp 
    ) limit 100; 
    2. 
    Select * From cyclopedia Where ID>=( 
    Select Max(ID) From ( 
     Select ID From cyclopedia Order By ID limit 90000,1 
    ) As tmp 
    ) limit 100; 
 
同样是取90000条后100条记录,第1句快还是第2句快? 
第1句是先取了前90001条记录,取其中最大一个ID值作为起始标识,然后利用它可以快速定位下100条记录 
第2句择是仅仅取90000条记录后1条,然后取ID值作起始标识定位下100条记录 
第1句执行结果.100 rows in set (0.23) sec 
第2句执行结果.100 rows in set (0.19) sec 
很明显第2句胜出.看来limit好像并不完全像我之前想象的那样做全表扫描返回limit offset+length条记录,这样看来limit比起MS-SQL的Top性能还是要提高不少的. 
其实第2句完全可以简化成 
 
    Select * From cyclopedia Where ID>=( 
    Select ID From cyclopedia limit 90000,1 
    )limit 100; 
 
直接利用第90000条记录的ID,不用经过Max运算,这样做理论上效率因该高一些,但在实际使用中几乎看不到效果,因为本身定位ID返回的就是1条记录,Max几乎不用运作就能得到结果,但这样写更清淅明朗,省去了画蛇那一足. 
可是,既然MySQL有limit可以直接控制取出记录的位置,为什么不干脆用Select * From cyclopedia limit 90000,1呢?岂不更简洁? 
这样想就错了,试了就知道,结果是:1 row in set (8.88) sec,怎么样,够吓人的吧,让我想起了昨天在4.1中比这还有过之的"高分".Select * 最好不要随便用,要本着用什么,选什么的原则, Select的字段越多,字段数据量越大,速度就越慢. 上面2种分页方式哪种都比单写这1句强多了,虽然看起来好像查询的次数更多一些,但实际上是以较小的代价换取了高效的性能,是非常值得的. 
第1种方案同样可用于MS-SQL,而且可能是最好的.因为靠主键ID来定位起始段总是最快的. 
 
    Select Top 100 * From cyclopedia Where ID>=( 
    Select Top 90001 Max(ID) From ( 
     Select ID From cyclopedia Order By ID 
    ) As tmp 
    ) 
 
但不管是实现方式是存贮过程还是直接代码中,瓶颈始终在于MS-SQL的TOP总是要返回前N个记录,这种情况在数据量不大时感受不深,但如果成百上千万,效率肯定会低下的.相比之下MySQL的limit就有优势的多,执行: 
 
    Select ID From cyclopedia limit 90000 
    Select ID From cyclopedia limit 90000,1 
 
的结果分别是: 
90000 rows in set (0.36) sec 
1 row in set (0.06) sec 
而MS-SQL只能用Select Top 90000 ID From cyclopedia 执行时间是390ms,执行同样的操作时间也不及MySQL的360ms. 
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