一, 测试实验
MySQL 分页直接用 limit start, count 分页语句:
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 (也就是记录的一半左右)
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
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:
limit 语句的查询时间与起始记录的位置成正比.
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.
二, 对 limit 分页问题的性能优化方法
2.1 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
查询时间为 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,
id>= 的形式:
- 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.
利用 join
- 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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