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MySQL百万级数据大分页查询优化的实现

 更新时间：2022年01月12日 09:16:12   作者：Java后端何哥  
在数据库开发过程中我们经常会使用分页，但是如果是百万级数据呢，本文就详细的介绍一下MySQL百万级数据大分页查询优化的实现，感兴趣的可以了解一下

前言：在数据库开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用用limit start, count分页语句进行数据的读取。 

一、MySQL分页起点越大查询速度越慢

直接用limit start, count分页语句，表示从第start条记录开始选择count条记录 ：

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， 1000， 10000， 100000开始分页的执行时间（每页取20条）。

select * from product limit 10, 20       0.002秒
select * from product limit 1000, 20      0.011秒
select * from product limit 10000, 20     0.027秒
select * from product limit 100000, 20    0.057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100w看下:

select * from product limit 1000000, 20   0.682秒

我们惊讶的发现MySQL在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，300万条起的查询速度已经需要1.368秒钟。这是为什么呢?因为limit 3000000,10的语法实际上是mysql扫描到前3000020条数据,之后丢弃前面的3000000行，这个步骤其实是浪费掉的。

select * from product limit 3000000, 20 1.368秒

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、 limit大分页问题的性能优化方法

（1）利用表的覆盖索引来加速分页查询

MySQL的查询完全命中索引的时候，称为覆盖索引，是非常快的。因为查询只需要在索引上进行查找,之后可以直接返回,而不用再回表拿数据。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。

select id from product limit 1000000, 20 0.2秒

那么如果我们也要查询所有列，如何优化？

优化的关键是要做到让MySQL每次只扫描20条记录，我们可以使用limit n，这样性能就没有问题，因为MySQL只扫描n行。我们可以先通过子查询先获取起始记录的id,然后根据Id拿数据：

select * from vote_record where id>=(select id from vote_record limit 1000000,1) limit 20;

（2）用上次分页的最大id优化

先找到上次分页的最大ID，然后利用id上的索引来查询，类似于：

select * from user where id>1000000 limit 100

三、MySQL百万数据快速生成

利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中

3.1、创建内存表及普通表

//内存表
CREATE TABLE `vote_record_memory` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
	`vote_id` INT (11) NOT NULL,
	`group_id` INT (11) NOT NULL,
	`create_time` datetime NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`),
	KEY `index_id` (`user_id`) 
) ENGINE = MEMORY AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8
 
//普通表
CREATE TABLE `vote_record` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
	`vote_id` INT (11) NOT NULL,
	`group_id` INT (11) NOT NULL,
	`create_time` datetime NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`),
	KEY `index_user_id` (`user_id`) 
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8

3.2、创建函数

//创建函数
CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET latin1
BEGIN 
DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789'; 
DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT '' ;
DECLARE i INT DEFAULT 0; 
WHILE i < n DO 
SET return_str = concat(return_str,substring(chars_str , FLOOR(1 + RAND()*62 ),1)); 
SET i = i +1; 
END WHILE; 
RETURN return_str; 
END

3.3、创建插入内存表数据的存储过程

#创建插入内存表数据存储过程，入参n是多少就插入多少条数据
CREATE  PROCEDURE `add_vote_memory`(IN n int)
BEGIN
 DECLARE i INT DEFAULT 1;
 WHILE (i <= n) DO
   INSERT into vote_record_memory  (user_id,vote_id,group_id,create_time ) VALUEs (rand_string(20),FLOOR(RAND() * 1000),FLOOR(RAND() * 100) ,now() );
	 set i=i+1;
 END WHILE;
 END

3.4、创建内存表数据插入普通表的存储过程

此处利用对内存表的循环插入和删除来实现批量生成数据，这样可以不需要更改mysql默认的max_heap_table_size值也照样可以生成百万或者千万的数据。

  • max_heap_table_size默认值是16M。
  • max_heap_table_size的作用是配置用户创建内存临时表的大小，配置的值越大，能存进内存表的数据就越多。
#循环从内存表获取数据插入普通表
#参数描述 n表示循环调用几次；count表示每次插入内存表和普通表的数据量
 CREATE PROCEDURE `add_vote_memory_to_common`(IN n int, IN count int)
 BEGIN
 DECLARE i INT DEFAULT 1;
 WHILE (i <= n) DO
  CALL add_vote_memory(count);
	INSERT INTO vote_record SELECT * FROM vote_record_memory;
	delete from vote_record_memory;
	SET i = i + 1;
 END WHILE;
 END

3.5、运行存储过程插入数据

#循环调用100次，每次插入1W条数据
add_vote_memory_to_vote(100,10000);

插入一百万条数据，花了2分半钟：

 我执行了两次，查询vote_record表的行记录总数为两百万条：

参考链接：

MySQL的limit使用及解决超大分页问题

MySQL优化之limit分页

mysql 快速生成百万条测试数据

mysql 如何快速生成百万测试数据

到此这篇关于MySQL百万级数据大分页查询优化的实现 的文章就介绍到这了,更多相关MySQL 分页查询优化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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