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MySQL limit 优化，百万至千万级快速分页：复合索引

發(fā)布時(shí)間：2023/12/15 数据库 30 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 MySQL limit 优化，百万至千万级快速分页：复合索引小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

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MySQL?性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考這個(gè)問題還是從前天開始。有過痛苦有過絕望，到現(xiàn)在充滿信心！MySql 這個(gè)數(shù)據(jù)庫絕對(duì)是適合dba級(jí)的高手去玩的，一般做一點(diǎn)1萬篇新聞的小型系統(tǒng)怎么寫都可以，用xx框架可以實(shí)現(xiàn)快速開發(fā)。可是數(shù)據(jù)量到了10萬，百萬至千萬，他的性能還能那么高嗎？一點(diǎn)小小的失誤，可能造成整個(gè)系統(tǒng)的改寫，甚至更本系統(tǒng)無法正常運(yùn)行！好了，不那么多廢話了。用事實(shí)說話，看例子：

數(shù)據(jù)表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個(gè)字段，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個(gè)基本的新聞系統(tǒng)的簡單模型。現(xiàn)在往里面填充數(shù)據(jù)，填充10萬篇新聞。

最后collect 為 10萬條記錄，數(shù)據(jù)庫表占用硬盤1.6G。OK ,看下面這條sql語句：

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; 從9萬條開始分頁，結(jié)果？

8-9秒完成，my god 哪出問題了？？？？其實(shí)要優(yōu)化這條數(shù)據(jù)，網(wǎng)上找得到答案。看下面一條語句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。為什么？因?yàn)橛昧薸d主鍵做索引當(dāng)然快。網(wǎng)上的改法是：

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

這就是用了id做索引的結(jié)果。可是問題復(fù)雜那么一點(diǎn)點(diǎn)，就完了。看下面的語句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了這里我相信很多人會(huì)和我一樣，有崩潰感覺！vtype 做了索引了啊？怎么會(huì)慢呢？vtype做了索引是不錯(cuò)，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，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結(jié)果8-9秒到了一個(gè)數(shù)量級(jí)。從這里開始有人提出了分表的思路，這個(gè)和discuz 論壇是一樣的思路。思路如下：

建一個(gè)索引表： t (id,title,vtype) 并設(shè)置成定長，然后做分頁，分頁出結(jié)果再到 collect 里面去找info 。是否可行呢？實(shí)驗(yàn)下就知道了。

10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數(shù)據(jù)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。為什么會(huì)這樣呢？我猜想是因?yàn)閏ollect 數(shù)據(jù)太多，所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數(shù)據(jù)表的大小有關(guān)的。其實(shí)這樣做還是全表掃描，只是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，只有10萬才快。OK，來個(gè)瘋狂的實(shí)驗(yàn)，加到100萬條，測試性能。

加了10倍的數(shù)據(jù)，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛才的查詢語句，時(shí)間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯(cuò)！因?yàn)槲覀兊膌imit還是9萬，所以快。給個(gè)大的，90萬開始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結(jié)果，時(shí)間是1-2秒！

why ?? 分表了時(shí)間還是這么長，非常之郁悶！有人說定長會(huì)提高limit的性能，開始我也以為，因?yàn)橐粭l記錄的長度是固定的，mysql 應(yīng)該可以算出90萬的位置才對(duì)啊？可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務(wù)數(shù)據(jù)庫，事實(shí)證明定長和非定長對(duì)limit影響不大？怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會(huì)很慢，我相信這是真的，這個(gè)和數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)有關(guān)！

難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎？？？到了100萬的分頁就真的到了極限？？？

答案是： NO !!!! 為什么突破不了100萬是因?yàn)椴粫?huì)設(shè)計(jì)mysql造成的。下面介紹非分表法，來個(gè)瘋狂的測試！一張表搞定100萬記錄，并且10G 數(shù)據(jù)庫，如何快速分頁！

好了，我們的測試又回到 collect表，開始測試結(jié)論是： 30萬數(shù)據(jù)，用分表法可行，超過30萬他的速度會(huì)慢道你無法忍受！當(dāng)然如果用分表+我這種方法，那是絕對(duì)完美的。但是用了我這種方法后，不用分表也可以完美解決！

答案就是：復(fù)合索引！有一次設(shè)計(jì)mysql索引的時(shí)候，無意中發(fā)現(xiàn)索引名字可以任取，可以選擇幾個(gè)字段進(jìn)來，這有什么用呢？開始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這么快就是因?yàn)樽吡怂饕?#xff0c;可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然后測試

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！

再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！

再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個(gè)語句，也非常遺憾，0.5秒。

綜上：如果對(duì)于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設(shè)計(jì)一個(gè)索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！

（博主注：這里其實(shí)涉及到了一個(gè)概念：覆蓋索引，

具體啥意思可以google或者搜索我的博客內(nèi)的相關(guān)文章介紹。）

完美解決了分頁問題了。可以快速返回id就有希望優(yōu)化limit ，按這樣的邏輯，百萬級(jí)的limit 應(yīng)該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優(yōu)化和索引時(shí)非常重要的！

好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應(yīng)用于開發(fā)呢？如果用復(fù)合查詢，我的輕量級(jí)框架就沒的用了。分頁字符串還得自己寫，那多麻煩？這里再看一個(gè)例子，思路就出來了：

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然對(duì)于in語句同樣有效！看來網(wǎng)上說in無法用索引是錯(cuò)誤的！

有了這個(gè)結(jié)論，就可以很簡單的應(yīng)用于輕量級(jí)框架了：

代碼如下：

$db=dblink(); $db->pagesize=20;$sql="select id from collect where vtype=$vtype";$db->execute($sql); $strpage=$db->strpage(); //將分頁字符串保存在臨時(shí)變量，方便輸出 while($rs=$db->fetch_array()){$strid.=$rs['id'].','; } $strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //構(gòu)造出id字符串 $db->pagesize=0; //很關(guān)鍵，在不注銷類的情況下，將分頁清空，這樣只需要用一次數(shù)據(jù)庫連接，不需要再開； $db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");<?php 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;

通過簡單的變換，其實(shí)思路很簡單：1）通過優(yōu)化索引，找出id，并拼成 "123,90000,12000" 這樣的字符串。2）第2次查詢找出結(jié)果。

小小的索引+一點(diǎn)點(diǎn)的改動(dòng)就使mysql 可以支持百萬甚至千萬級(jí)的高效分頁！

通過這里的例子，我反思了一點(diǎn)：對(duì)于大型系統(tǒng)，PHP千萬不能用框架，尤其是那種連sql語句都看不到的框架！因?yàn)殚_始對(duì)于我的輕量級(jí)框架都差點(diǎn)崩潰！只適合小型應(yīng)用的快速開發(fā)，對(duì)于ERP,OA，大型網(wǎng)站，數(shù)據(jù)層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對(duì)sql語句的把控，那項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)成幾何級(jí)數(shù)增加！尤其是用mysql 的時(shí)候，mysql 一定需要專業(yè)的dba 才可以發(fā)揮他的最佳性能。一個(gè)索引所造成的性能差別可能是上千倍！

PS: 經(jīng)過實(shí)際測試，到了100萬的數(shù)據(jù)，160萬數(shù)據(jù)，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人看到10萬條以后的數(shù)據(jù)，要不然會(huì)很慢！就算用索引。經(jīng)過這樣的優(yōu)化，mysql到了百萬級(jí)分頁是個(gè)極限！但有這樣的成績已經(jīng)很不錯(cuò)，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160萬的數(shù)據(jù)用 id in (str) 很快，基本還是0秒。如果這樣，千萬級(jí)的數(shù)據(jù)，mysql應(yīng)該也很容易應(yīng)付。

最后再看個(gè)用覆蓋索引優(yōu)化 limit offset 查詢的例子：

我們知道，當(dāng)limit offset rows中的offset很大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)效率問題：mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5; +---------+-----+--------+ | id | val | source | +---------+-----+--------+ | 3327622 | 4 | 4 | | 3327632 | 4 | 4 | | 3327642 | 4 | 4 | | 3327652 | 4 | 4 | | 3327662 | 4 | 4 | +---------+-----+--------+ 5 rows in set (15.98 sec) 為了達(dá)到相同的目的，我們一般會(huì)改寫成如下語句：mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id; +---------+-----+--------+---------+ | id | val | source | id | +---------+-----+--------+---------+ | 3327622 | 4 | 4 | 3327622 | | 3327632 | 4 | 4 | 3327632 | | 3327642 | 4 | 4 | 3327642 | | 3327652 | 4 | 4 | 3327652 | | 3327662 | 4 | 4 | 3327662 | +---------+-----+--------+---------+ 5 rows in set (0.38 sec)

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