我们大家都知道MySQL数据库的优化是相当重要的。其他最为常用也是最为需要优化的就是limit。MySQL的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降。 同样是取10条数据 select * from users limit 10000,10 select * from users limit 0,10 就不是一个数量级别的。 网上也很多关于limit的五条优化准则,都是翻译自MySQL手册,虽然正确但不实用。今天发现一篇文章写了些关于limit优化的,很不错。
日常开发中,我们使用mysql来实现分页功能的时候,总是会用到mysql的limit语法.而怎么使用却很有讲究的,今天来总结一下.
上篇文章分享了基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortUnionReduceRule优化规则,Sort操作符下推到Union操作符的优化规则,想详细了解的可翻阅往期文章(在文章结尾有相关链接)。此篇文章讲解SortMergeRule优化规则,把重复的Sort操作去除的优化规则。把外层仅有的Limit操作合并到内部SortLimit操作,最终Limit限制记录数大小,要通过内外部Limit的offset和rows返回总记录大小来判定,为了说明方便,这里使用SQL进行讲述,举例说明:
最近在工作中,我们遇到了一个需求,甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标,我编写了一条SQL查询语句,并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多,只有3000多条,但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作,不幸的是,每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
上篇我们讲述了一个执行计划是如何生成的,这次我们来看下这个生成的执行计划是被 Optimizer 优化的。
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分4个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题.
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。下面简单说一下我知道的一些方法。
使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍 这种方式假设数据表的id是连续递增的
上篇文章分享了基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortJoinReduceRule把Sort下推到Join的优化规则,不熟悉的可翻阅往前文章(文章底部有往期文章链接)。
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
每次看到select * 的时候都需要用怀疑的眼光审视,是不是真的需要返回全部的列。
原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/804/1.html
为何分页查询在测试环境没事,在生产上几千万的数据就出现了问题 在平时开发时,由于数据量没有那么大,所以测试有时候会不到位,比如用到的分页查询,使用不规范时,数据量越大,查询越慢,而且有 长时间进程不结束,会导致内存不足等风险
将具体的页数换成“下一页”按钮,假设每页显示20条记录,那么每次查询时都是用LIMIT返回21条记录并只显示20条,如果第21条存在,那么就显示“下一页”按钮。 先获取并缓存较多的数据(例如1000条),然后每次分页都从缓存中获取。这样做可以让应用程序根据结果集的大小采取不同策略,如果结果集少于1000,就可以在页面上显示所有的分页连接;如果结果集大于1000,则可以在页面上设计一个额外的“找到的结果多于1000条”之类的按钮。
在开发过程中我们经常会使用分页,核心技术是使用limit进行数据的读取,在使用limit进行分页的测试过程中,得到以下数据:
这两条sql看似只是limit的数值不同,但是第一个执行耗时3ms,第二个执行耗时66s,相差2000多倍。
《高性能MySQL》 里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的(ps.需要考虑 ICP)。MySQL优化器将in这种方式转化成 n*m 种组合进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效。
日志数量虽然不多,但不可能一股脑的塞给用户,难看不说,还拖累服务器性能,因而分页必不可少
ORDER BY 排序后,用 LIMIT 取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录,然后抛弃前m条,读后面n条想要的,所以m越大,偏移量越大,性能就越差。
分页查询是一个常用的功能,当单表数据量达到百万级别,查询速度缓慢,那么如何优化呢?
ORDER BY排序后,用LIMIT取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
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。
目前,数据库优化器分两种,一种是基于规则优化器;另一种是基于成本优化器,这两种优化器各有千秋。但现在大部分成熟的数据库优化器都是两种优化器结合起来使用,这样做为了优化器在执行计划Plan的构建速度和准确性之间找到一个好的平衡点。
小弟新写了一个功能,自测和测试环境测试都没问题,但在生产环境会出现偶发问题。于是,加班到12点一直排查问题,终于定位了的问题原因:Mysql Limit查询优化导致。现抽象出问题模型及解决方案,分析给大家,避免大家踩坑。
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了…
刷帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量,怎么快速拉取全量数据呢? 比如:
使用limit进行分页,翻到10000多页后效率低 原因 limit offset 会逐行查找,是先查询再跳过 优化思路 (1)从业务逻辑 不允许翻过100页,例如百度一般可以翻到70页左右 (2)技术上 select * from table limit 5000000,10 时就很慢了,大概需要4秒多 优化方法(1) select * from table where id>5000000 limit 10; 这样就非常快,0.02s左右,因为使用了id索引 但这样用有前提,id是连续的,中间的数据不能
假设字段category无索引且有重复值,order by category 和limit组合使用的结果会和预期不符。
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了...
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组,并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式:聚合管道,map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中,管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
该条语句将会从表 orders_history 中查询offset: 1000开始之后的10条数据,也就是第1001条到第1010条数据(1001 <= id <= 1010)。
当数据量比较大的时候比如select * from u_user limit 10000000,10
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