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mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下。
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测试实验
1. 直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法:
select * from product limit start, count
当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条),
如下:
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒
我们已经看出随着起始记录的增加,时间也随着增大, 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的,
那么我们把起始记录改为40w看下(也就是记录的一般左右)
select * from product limit 400000, 20 3.229秒
再看我们取最后一页记录的时间
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时,像这种分页最大的页码页显然这种时
间是无法忍受的。
从中我们也能总结出两件事情:
1)limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2)mysql的limit语句是很方便,但是对记录很多的表并不适合直接使用。
2. 对limit分页问题的性能优化方法
利用表的覆盖索引来加速分页查询
我们都知道,利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列(覆盖索引),那么这种情况会查询很快。
因为利用索引查找有优化算法,且数据就在查询索引上面,不用再去找相关的数据地址了,这样节省了很多时间。
另外Mysql中也有相关的索引缓存,在并发高的时候利用缓存就效果更好了。
在我们的例子中,我们知道id字段是主键,自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何:
这次我们之间查询最后一页的数据(利用覆盖索引,只包含id列),如下:
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相对于查询了所有列的37.44秒,提升了大概100多倍的速度
那么如果我们也要查询所有列,有两种方法,一种是id>=的形式,另一种就是利用join,看下实际情况:
SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查询时间为0.2秒,简直是一个质的飞跃啊,哈哈
另一种写法
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id
查询时间也很短,赞!
其实两者用的都是一个原理嘛,所以效果也差不多

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