這篇文章主要介紹“如何優(yōu)化數(shù)據(jù)量很大，分頁(yè)查詢(xún)很慢的問(wèn)題”，在日常操作中，相信很多人在如何優(yōu)化數(shù)據(jù)量很大，分頁(yè)查詢(xún)很慢的問(wèn)題問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”如何優(yōu)化數(shù)據(jù)量很大，分頁(yè)查詢(xún)很慢的問(wèn)題”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

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•  準(zhǔn)備工作

• 一般分頁(yè)查詢(xún)

• 使用子查詢(xún)優(yōu)化

• 使用 id 限定優(yōu)化

• 使用臨時(shí)表優(yōu)化

• 關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說(shuō)明

當(dāng)需要從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)的表有上萬(wàn)條記錄的時(shí)候，一次性查詢(xún)所有結(jié)果會(huì)變得很慢，特別是隨著數(shù)據(jù)量的增加特別明顯，這時(shí)需要使用分頁(yè)查詢(xún)。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)分頁(yè)查詢(xún)，也有很多種方法和優(yōu)化的點(diǎn)。下面簡(jiǎn)單說(shuō)一下我知道的一些方法。

準(zhǔn)備工作

為了對(duì)下面列舉的一些優(yōu)化進(jìn)行測(cè)試，下面針對(duì)已有的一張表進(jìn)行說(shuō)明。

• 表名：order_history

• 描述：某個(gè)業(yè)務(wù)的訂單歷史表

• 主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type

• 字段情況：該表一共37個(gè)字段，不包含text等大型數(shù)據(jù)，最大為varchar(500)，id字段為索引，且為遞增。

• 數(shù)據(jù)量：5709294

• MySQL版本：5.7.16線(xiàn)下找一張百萬(wàn)級(jí)的測(cè)試表可不容易，如果需要自己測(cè)試的話(huà)，可以寫(xiě)shell腳本什么的插入數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。以下的 sql  所有語(yǔ)句執(zhí)行的環(huán)境沒(méi)有發(fā)生改變，下面是基本測(cè)試結(jié)果： 

select count(*) from orders_history;

返回結(jié)果：5709294

三次查詢(xún)時(shí)間分別為：

• 8903 ms

• 8323 ms

• 8401 ms

一般分頁(yè)查詢(xún)

一般的分頁(yè)查詢(xún)使用簡(jiǎn)單的 limit 子句就可以實(shí)現(xiàn)。limit 子句聲明如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 語(yǔ)句返回的記錄數(shù)。需注意以下幾點(diǎn)：

• 第一個(gè)參數(shù)指定第一個(gè)返回記錄行的偏移量，注意從0開(kāi)始

• 第二個(gè)參數(shù)指定返回記錄行的最大數(shù)目

• 如果只給定一個(gè)參數(shù)：它表示返回最大的記錄行數(shù)目

• 第二個(gè)參數(shù)為 -1 表示檢索從某一個(gè)偏移量到記錄集的結(jié)束所有的記錄行

• 初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一個(gè)應(yīng)用實(shí)例：

select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;

該條語(yǔ)句將會(huì)從表 orders_history 中查詢(xún)offset: 1000開(kāi)始之后的10條數(shù)據(jù)，也就是第1001條到第1010條數(shù)據(jù)(1001  <= id <= 1010)。

數(shù)據(jù)表中的記錄默認(rèn)使用主鍵(一般為id)排序，上面的結(jié)果相當(dāng)于：

select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;

三次查詢(xún)時(shí)間分別為：

• 3040 ms

• 3063 ms

• 3018 ms

針對(duì)這種查詢(xún)方式，下面測(cè)試查詢(xún)記錄量對(duì)時(shí)間的影響：

select * from orders_history where type=8 limit 10000,1; select * from orders_history where type=8 limit 10000,10; select * from orders_history where type=8 limit 10000,100; select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000; select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;

三次查詢(xún)時(shí)間如下：

• 查詢(xún)1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms

• 查詢(xún)10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms

• 查詢(xún)100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms

• 查詢(xún)1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms

• 查詢(xún)10000條記錄：3749ms 3802ms 3696ms

另外我還做了十來(lái)次查詢(xún)，從查詢(xún)時(shí)間來(lái)看，基本可以確定，在查詢(xún)記錄量低于100時(shí)，查詢(xún)時(shí)間基本沒(méi)有差距，隨著查詢(xún)記錄量越來(lái)越大，所花費(fèi)的時(shí)間也會(huì)越來(lái)越多。

針對(duì)查詢(xún)偏移量的測(cè)試：

select * from orders_history where type=8 limit 100,100; select * from orders_history where type=8 limit 1000,100; select * from orders_history where type=8 limit 10000,100; select * from orders_history where type=8 limit 100000,100; select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;

三次查詢(xún)時(shí)間如下：

• 查詢(xún)100偏移：25ms 24ms 24ms

• 查詢(xún)1000偏移：78ms 76ms 77ms

• 查詢(xún)10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms

• 查詢(xún)100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms

• 查詢(xún)1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

隨著查詢(xún)偏移的增大，尤其查詢(xún)偏移大于10萬(wàn)以后，查詢(xún)時(shí)間急劇增加。

這種分頁(yè)查詢(xún)方式會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)第一條記錄開(kāi)始掃描，所以越往后，查詢(xún)速度越慢，而且查詢(xún)的數(shù)據(jù)越多，也會(huì)拖慢總查詢(xún)速度。

使用子查詢(xún)優(yōu)化

這種方式先定位偏移位置的 id，然后往后查詢(xún)，這種方式適用于 id 遞增的情況。

select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;  select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;  select * from orders_history where type=8 and id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1) limit 100;  select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;

4條語(yǔ)句的查詢(xún)時(shí)間如下：

• 第1條語(yǔ)句：3674ms

• 第2條語(yǔ)句：1315ms

• 第3條語(yǔ)句：1327ms

• 第4條語(yǔ)句：3710ms

針對(duì)上面的查詢(xún)需要注意：

• 比較第1條語(yǔ)句和第2條語(yǔ)句：使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍

• 比較第2條語(yǔ)句和第3條語(yǔ)句：速度相差幾十毫秒

• 比較第3條語(yǔ)句和第4條語(yǔ)句：得益于 select id 速度增加，第3條語(yǔ)句查詢(xún)速度增加了3倍

這種方式相較于原始一般的查詢(xún)方法，將會(huì)增快數(shù)倍。

使用 id 限定優(yōu)化

這種方式假設(shè)數(shù)據(jù)表的id是連續(xù)遞增的，則我們根據(jù)查詢(xún)的頁(yè)數(shù)和查詢(xún)的記錄數(shù)可以算出查詢(xún)的id的范圍，可以使用 id between and 來(lái)查詢(xún)：

select * from orders_history where type=2 and id between 1000000 and 1000100 limit 100;

查詢(xún)時(shí)間：15ms 12ms 9ms

這種查詢(xún)方式能夠極大地優(yōu)化查詢(xún)速度，基本能夠在幾十毫秒之內(nèi)完成。限制是只能使用于明確知道id的情況，不過(guò)一般建立表的時(shí)候，都會(huì)添加基本的id字段，這為分頁(yè)查詢(xún)帶來(lái)很多便利。

還可以有另外一種寫(xiě)法：

select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;

當(dāng)然還可以使用 in 的方式來(lái)進(jìn)行查詢(xún)，這種方式經(jīng)常用在多表關(guān)聯(lián)的時(shí)候進(jìn)行查詢(xún)，使用其他表查詢(xún)的id集合，來(lái)進(jìn)行查詢(xún)：

select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;

這種 in 查詢(xún)的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。

使用臨時(shí)表優(yōu)化

這種方式已經(jīng)不屬于查詢(xún)優(yōu)化，這兒附帶提一下。

對(duì)于使用 id 限定優(yōu)化中的問(wèn)題，需要 id  是連續(xù)遞增的，但是在一些場(chǎng)景下，比如使用歷史表的時(shí)候，或者出現(xiàn)過(guò)數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題時(shí)，可以考慮使用臨時(shí)存儲(chǔ)的表來(lái)記錄分頁(yè)的id，使用分頁(yè)的id來(lái)進(jìn)行 in  查詢(xún)。這樣能夠極大的提高傳統(tǒng)的分頁(yè)查詢(xún)速度，尤其是數(shù)據(jù)量上千萬(wàn)的時(shí)候。

關(guān)于數(shù)據(jù)表的id說(shuō)明

一般情況下，在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立表的時(shí)候，強(qiáng)制為每一張表添加 id 遞增字段，這樣方便查詢(xún)。

如果像是訂單庫(kù)等數(shù)據(jù)量非常龐大，一般會(huì)進(jìn)行分庫(kù)分表。這個(gè)時(shí)候不建議使用數(shù)據(jù)庫(kù)的 id 作為唯一標(biāo)識(shí)，而應(yīng)該使用分布式的高并發(fā)唯一 id  生成器來(lái)生成，并在數(shù)據(jù)表中使用另外的字段來(lái)存儲(chǔ)這個(gè)唯一標(biāo)識(shí)。

使用先使用范圍查詢(xún)定位 id (或者索引)，然后再使用索引進(jìn)行定位數(shù)據(jù)，能夠提高好幾倍查詢(xún)速度。即先 select id，然后再 select  *;

到此，關(guān)于“如何優(yōu)化數(shù)據(jù)量很大，分頁(yè)查詢(xún)很慢的問(wèn)題”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！