当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
前言 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。 如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。
以下是正文： 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。...3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。...另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
原文：https://www.enmotech.com/web/detail/1/804/1.html 导读：当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显...3802ms 3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...= 'pen') limit 100; 这种 in 查询的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。
- 它会增加查询分析SQL的成本(在数据库需要解析更多的对象、字段、权限、属性等相关内容，在复杂SQL语句，硬解析较多的情况下，会对服务造成沉重的负担)- 网络以及IO开销增长(*查询时会误带上非必要的数据...为了防止内存报错使用分布式JOIN(distributed-joins-enabled)在每次查询开始使用distributed_join的session选项(这个我们没有开启，用户可查询时自行开启)-...所以即使右表也是大表,也会被拆分.缺点是会增加很多网络数据传输, 所以会比broadcast join的效率慢。...不要使用OR做条件连接---在WHERE子句中使用OR来连接条件，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...正确的SQL：select id from t where num=100*2错误的SQL：select id from t where num/2=100避免在where子句中对字段进行函数操作---
应该尽可能避免使用DISTINCT子句；就像在其他示例中读过的那样，如果将此子句添加到查询中，执行时间只会增加。因此，考虑是否真的需要执行DISTINCT操作来获取要完成的结果，总是一个好主意。...当一个较小的数据类型就足够时，用大的数据类型总是一个风险。 不过，当给查询添加数据类型转换时，只会增加执行时间。 一个替代方案是尽可能避免数据类型转换。...提示：在这里，需要注意不要不必要地使用UNION操作，因为这样做会多次遍历同一个表。同时，必须意识到，当在查询中使用UNION时，执行时间将会增加。...记住这个操作，因为我们会需要它来评估查询的时间复杂度。...对于数据库，这意味着时间执行与表大小成正比：随着表中行数的增加，查询的时间增长。 一个示例是在未索引的列上使用WHERE子句的查询：将需要全表扫描或Seq Scan，这会导致时间复杂度为O(n)。
如果有疑问，请参阅相应的 DBMS 文档。 SELECT语句有一个特殊的 WHERE 子句，可用来检查具有 NULL 值的列。这个WHERE子句就是 ISNULL 子句。...SQL（像多数语言一样）在处理OR操作符前，优先处理AND操作符。 在WHERE子句中使用圆括号 任何时候使用具有 AND 和 OR 操作符的WHERE子句，都应该使用圆括号明确地分组操作符。...使用 HAVING 时应该结合GROUP BY 子句，而 WHERE 子句用于标准的行级过滤。 一般在使用 GROUP BY 子句时，应该也给出 ORDER BY 子句。...tip: 逐渐增加子查询来建立查询 用子查询测试和调试查询很有技巧性，特别是在这些语句的复杂性不断增加的情况下更是如此。...对于要增加的每个查询，重复这些步骤。这样做仅给构造查询增加了一点点时间，但节省了以后（找出查询为什么不正常）的大量时间，并且极大地提高了查询一开始就正常工作的可能性。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。 G....下面的查询也将导致全表扫描： select id from t where name like ‘%abc%’ E. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。...2）调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围...，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引...因为人们在 使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异
二、SQL语句方面 1、应尽量避免在 where 子句中使用 !...4、下面的查询也将导致全表扫描： selectidfromtwherename like‘%abc%’ 5、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。...2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围...，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。...下面的查询也将导致全表扫描： select id from t where name like ‘%abc%’ e. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。...2）调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上...，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异
N越大，MySQL需扫描更多数据定位到具体的N行，这会耗费大量的I/O成本和时间成本。 为什么上面的SQL写法扫描数据会慢？...在查询记录量低于100时，查询时间基本无差距，随查询记录量越来越大，消耗时间越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 数据表的id 一般在DB建立表时，强制为每一张表添加 id 递增字段，方便查询。 像订单库等数据量很大，一般会分库分表。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
