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MySQL百萬數(shù)據(jù)深度分頁優(yōu)化思路解析

 更新時間:2023年05月10日 14:31:58   作者:一個程序員的成長  
這篇文章主要為大家介紹了MySQL百萬數(shù)據(jù)深度分頁優(yōu)化思路分析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

業(yè)務(wù)場景

一般在項(xiàng)目開發(fā)中會有很多的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行上報(bào)分析,一般在分析過后會在后臺展示出來給運(yùn)營和產(chǎn)品進(jìn)行分頁查看,最常見的一種就是根據(jù)日期進(jìn)行篩選。這種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)隨著時間的推移數(shù)據(jù)量會慢慢的變大,達(dá)到百萬、千萬條數(shù)據(jù)只是時間問題。

瓶頸再現(xiàn)

創(chuàng)建了一張user表,給create_time字段添加了索引。并在該表中添加了100w條數(shù)據(jù)。

我們這里使用limit分頁的方式查詢下前5條數(shù)據(jù)和后5條數(shù)據(jù)在查詢時間上有什么區(qū)別。

查詢前10條基本上不消耗什么時間

我們從第50w+開始取數(shù)據(jù)的時候,查詢耗時1秒。

SQL_NO_CACHE
這個關(guān)鍵詞是為了不讓SQL查詢走緩存。

同樣的SQL語句,不同的分頁條件,兩者的性能差距如此之大,那么隨著數(shù)據(jù)量的增長,往后頁的查詢所耗時間按理會越來越大。

問題分析

回表

我們一般對于查詢頻率比較高的字段會建立索引。索引會提高我們的查詢效率。我們上面的語句使用了SELECT * FROM user,但是我們并不是所有的字段都建立了索引。當(dāng)從索引文件中查詢到符合條件的數(shù)據(jù)后,還需要從數(shù)據(jù)文件中查詢到?jīng)]有建立索引的字段。那么這個過程稱之為回表。

覆蓋索引

如果查詢的字段正好創(chuàng)建了索引了,比如 SELECT create_time FROM user,我們查詢的字段是我們創(chuàng)建的索引,那么這個時候就不需要再去數(shù)據(jù)文件里面查詢,也就不需要回表。這種情況我們稱之為覆蓋索引。

IO

回表操作通常是IO操作,因?yàn)樾枰鶕?jù)索引查找到數(shù)據(jù)行后,再根據(jù)數(shù)據(jù)行的主鍵或唯一索引去聚簇索引中查找具體的數(shù)據(jù)行。聚簇索引一般是存儲在磁盤上的數(shù)據(jù)文件,因此在執(zhí)行回表操作時需要從磁盤讀取數(shù)據(jù),而磁盤IO是相對較慢的操作。

LIMTI 2000,10 ?

你有木有想過LIMIT 2000,10會不會掃描1-2000行,你之前有沒有跟我一樣,覺得數(shù)據(jù)是直接從2000行開始取的,前面的根本沒掃描或者不回表。其實(shí)這樣的寫法,一個完整的流程是查詢數(shù)據(jù),如果不能覆蓋索引,那么也是要回表查詢數(shù)據(jù)的。

現(xiàn)在你知道為什么越到后面查詢越慢了吧!

問題總結(jié)

我們現(xiàn)在知道了LIMIT 遇到后面查詢的性能越差,性能差的原因是因?yàn)橐乇?,既然已?jīng)找到了問題那么我們只需要減少回表的次數(shù)就可以提升查詢性能了。

解決方案

既然覆蓋索引可以防止數(shù)據(jù)回表,那么我們可以先查出來主鍵id(主鍵索引),然后將查出來的數(shù)據(jù)作為臨時表然后 JOIN 原表就可以了,這樣只需要對查詢出來的5條結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)回表,大幅減少了IO操作。

優(yōu)化前后性能對比

我們看下執(zhí)行效果:

優(yōu)化前:1.4s

優(yōu)化后:0.2s

查詢耗時性能大幅提升。這樣如果分頁數(shù)據(jù)很大的話,也不會像普通的limit查詢那樣慢。

以上就是MySQL百萬數(shù)據(jù)深度分頁優(yōu)化思路分析的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于MySQL數(shù)據(jù)分頁優(yōu)化的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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