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MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议
主要原因是offt limit的分页方式是从头开始查询,然后舍弃前offt个记录,所以offt偏移量越大,查询速度越慢。比如: 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。
这种方式的做法是先定位偏移位置的id,然后再往后查询,适用于id递增的情况。
还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页,这种方式比较试用于数据集相对小,并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上下面的查询,当有2M条记录时,要耗费2c左右。这种方式比较简单,创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。
W数据基本不用优化的。走索引就可以了。上百万了再说吧。
mysql中哪些因素会影响到查询性能
1、影响到查询性能:表存储量,超过百万,查询效率会明显降低。索引类型。虽然增加索引可以增加查询效率,可是过多,会略影响性能,而且索引字段的类型,也影响查询性能,int性能是最好的,字符类型的索引查询性能略差 表存储类型影响性能,有innodb myisam 等类型,区别和用途百度下就会知道。
2、并发和锁竞争:服务器负载过高或出现锁,都会严重影响查询速度。 内存限制:内存不足可能导致数据库无法快速处理查询结果。 返回不必要的数据:返回过多的列或行,加重了数据库的负担。 网络问题:网络带宽受限或延迟,也会延长查询响应时间。
3、sql查询速度 网卡流量 服务器硬件 磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能,而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能,那么整个数据库性能就会严重受阻。另外,这些影响因素都是相对的。
mysql一张表多少条数据时,效率不会降低
一般1w以内的数据量,效率差距不明显,超过1w以上,特别是表字段特别多的,效率就明显有差距了。这时可以考虑给经常查询的字段添加索引,以提高查询性能。如果超过10w且效率明显很低的表,索引也优化过了,那就该考虑分表了。
曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降。事实上,这个传闻据说最早起源于百度。具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来。
W条记录对MYSQL应该不是问题。MYSQL本身对一张表的记录总数的容量很大。查询语句主要的效率影响是在索引设置上。
个没问题,1000以下都不影响效率,WINDOWS对目录下的文件没有使用索引,太多了肯定会影响效率的。
建索引根据索引查询 2:在后台做数据处理、是千万条数据总不能一次显示出来吧、可以根据一次显示或者用到多少条就查询多少条、不用一次性都查询出来、这样效率是很高的。
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