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编程问答

如何根据分页的当前页数查询数据_数据量很大的情况下,如何分页查询优化方案?...

發(fā)布時(shí)間:2025/4/17 编程问答 55 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 如何根据分页的当前页数查询数据_数据量很大的情况下,如何分页查询优化方案?... 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.

當(dāng)需要從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的表有上萬(wàn)條記錄的時(shí)候,一次性查詢所有結(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。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)分頁(yè)查詢,也有很多種方法和優(yōu)化的點(diǎn)。下面簡(jiǎn)單說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,可以寫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

三次查詢時(shí)間分別為:

  • 8903 ms
  • 8323 ms
  • 8401 ms

一般分頁(yè)查詢

一般的分頁(yè)查詢使用簡(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offset: 1000開始之后的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;

三次查詢時(shí)間分別為:

  • 3040 ms
  • 3063 ms
  • 3018 ms

針對(duì)這種查詢方式,下面測(cè)試查詢記錄量對(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;

三次查詢時(shí)間如下:

  • 查詢1條記錄:3072ms 3092ms 3002ms
  • 查詢10條記錄:3081ms 3077ms 3032ms
  • 查詢100條記錄:3118ms 3200ms 3128ms
  • 查詢1000條記錄:3412ms 3468ms 3394ms
  • 查詢10000條記錄:3749ms 3802ms 3696ms

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

針對(duì)查詢偏移量的測(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;

三次查詢時(shí)間如下:

  • 查詢100偏移:25ms 24ms 24ms
  • 查詢1000偏移:78ms 76ms 77ms
  • 查詢10000偏移:3092ms 3212ms 3128ms
  • 查詢100000偏移:3878ms 3812ms 3798ms
  • 查詢1000000偏移:14608ms 14062ms 14700ms

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

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

使用子查詢優(yōu)化

這種方式先定位偏移位置的 id,然后往后查詢,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)句查詢速度增加了3倍

這種方式相較于原始一般的查詢方法,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)查詢的頁(yè)數(shù)和查詢的記錄數(shù)可以算出查詢的id的范圍,可以使用 id between and 來查詢:

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

查詢時(shí)間:15ms 12ms 9ms

這種查詢方式能夠極大地優(yōu)化查詢速度,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)查詢帶來很多便利。

還可以有另外一種寫法:

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

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

select * from orders_history where id in (select order_id from trade_2 where goods = 'pen') limit 100;

這種 in 查詢的方式要注意: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)不屬于查詢優(yōu)化,這兒附帶提一下。

對(duì)于使用 id 限定優(yōu)化中的問題,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)過數(shù)據(jù)缺失問題時(shí),可以考慮使用臨時(shí)存儲(chǔ)的表來記錄分頁(yè)的id,使用分頁(yè)的id來進(jìn)行 in 查詢。這樣能夠極大的提高傳統(tǒng)的分頁(yè)查詢速度,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。

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 生成器來生成,并在數(shù)據(jù)表中使用另外的字段來存儲(chǔ)這個(gè)唯一標(biāo)識(shí)。

使用先使用范圍查詢定位 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速度。即先 select id,然后再 select *;

本人才疏學(xué)淺,難免犯錯(cuò),若發(fā)現(xiàn)文中有錯(cuò)誤遺漏,望不吝賜教。

Java程序員專欄(一個(gè)程序員聚集地)?www.zhihu.com

作者:悠悠鏈接:http://uusama.com/458.html 來源:博客

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何根据分页的当前页数查询数据_数据量很大的情况下,如何分页查询优化方案?...的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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