之前分享了关于MySQL分页实现方案的文章《如何优雅地实现分页查询》,有些读者觉得写得太浅显了,今天我们就继续探讨这个话题,当然由于能力有限,这篇文章也未必能够达到某些读者的预期,但我觉得只要有一部分哪怕只有几个读者读了我的文章有所收获,我就很满足了。当然如果有写得不好的地方,也请指正,我是很乐意跟大家探讨的。废话不多说了,今天我们主要从查询性能的角度来继续探讨MySQL分页这个话题。先来回顾下之前提到的MySQL分页的2种常见的方案:
【问题日期】 2022-11-14 22:45:12 【问题描述】 MySQL 排序字段数据相同不能分页问题:在分页查询数据时,按创建时间排序,由于数据是批量创建的,导致部分数据创建时间一样,而此时分页查询数据,翻页后出现重复数据 【问题拆解】 分页查询数据 按照创建时间排序&存在创建时间相同的数据 翻页后出现重复数据 【问题来源】 朋友遇到的 【可能原因】 是因为排序字段只有创建时间 【参考链接】 MySQL 官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/e
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
MySQL排序字段数据相同不能分页问题,最近同事遇到一个列表的分页有bug,点击第1行,第2行数据会出现重复的,初步怀疑是数据重复了,通过SQL查询,确认数据都没重复。
分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据,以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中,我们将详细介绍SQL中的分页查询,包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
分页器是 Web 开发中常见的功能,看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑,堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
分页功能是很常见的功能,特别是当数据量越来越大的时候,分页查询是必不可少的。实现分页功能有很多种方式,如果使用的ORM框架是mybatis的话,有开源的分页插件可以使用,如:Mybatis-PageHelper。如果不使用分页插件,那么就需要手动分页了,由于不同的数据库实现分页的SQL语句并不一致,如Mysql使用的是limit关键字,而Oracle使用的是rownum,所以本文本文讲解的分页方案只适用于Mysql数据库。
Redis是一个高效的内存数据库,它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储,在Redis中通常根据数据的key查询其value值,Redis没有模糊条件查询,在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论,时间线,检索等),只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
shell-mysql (1)脚本背景: 由于要在Linux上,远程读取mysql的表的数据,然后做一定清洗后,把数据上传至Hadoop集群中,使用Java写吧,感觉太麻烦了,得在Win上开发好,还得打成jar包, 上传到Linux上,如果那里出了问题,还得重复这样,非常不方便,那就用shell写一个吧,也不需要什么jdbc驱动包,只需要在Linux上装个MySQL的 客户端即可,用一行yum命令即可搞定,所以就花了点时间,封装了一个小脚本 (2)功能介绍: 直接在Linux下使用shell脚本远
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的,但是,当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力,并且需要对所有数据进行分页,问题就会出现,为了实现分页,每次收到分页请求时,数据库都需要进行低效的全表遍历。
查看代码打印1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000,10; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题,可是当table表的数据量达到几十万以上的时候。上面的语句运行一遍,可能会要运行个十几秒的时间,而且当页数越靠后的话,运行的时间会越长。这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
我们使用mysql的时候经常遇到分页查询的场景,在mysql中使用limit关键字来实现分页。比如下面的示例。
MySQL 的分页查询在我们的开发过程中还是很常见的,比如一些后台管理系统,我们一般会有查询订单列表页、商品列表页等。
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求,官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性,再决定是否使用:
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
一、背景 我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
1.mysql中分页用limit,但是limit后面不能跟表达式 ,错误表达式:limit (1-1)*10,10。 2.对象中提供分页数据的方法。 备注:limit a,b 表示从第a+1条开始取,本次一共取b条 如limit 0,10:取第1-10条数据,如 limit 25,8:去第26-33条数据。
创建一个新项目,总会有引入依赖的问题,特此记录最新mybatis_plus的常用用法,以便以后快速创建项目。
Mysql的limit用法
大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页?
传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:
1、使用表的覆盖索引加速分页查询。由于使用索引查找有优化算法,而且数据在查询索引上,不需要再去找相关的数据地址。
正常情况下没有问题,但是当数据量非常大的时候,首先 count(*) 会非常慢这是肯定的,其次分页越多,limit 的效率就会越低。
MySQL系列文章到目前已经更新十几篇,从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表,从本篇开始,会花几篇重点谈谈MySQL基础部分,而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询:分页查询。
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
**读锁:**共享锁S-lock,读操作时添加,所有用户(包括当前用户)只可读不可写
myisam只支持表锁,innodb支持表锁和行锁。锁机制消耗性能,容易发生阻塞,拖慢网站速度。
在我们日常开发中,分页查询是必不可少的,可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD,所以分页的查询也接触的不少,你们都是怎么实现的呢?前不久的一段时间,我的一个同事突然找我寻求帮助,他说他写的sql查询太慢了,问我能不能帮他优化一下那条查询语句,经过一段时间的优化,我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒,然而想到知识应该学会分享,所以我今天打算写出这个优化过程,可以让更多的程序猿可以看到。
随着时代的进步,随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook,随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现,作为开发人员,我们要不断地打磨我们的 API,让它们提供可靠和有效的端点,从而毫不费力地浏览海量数据。
对于大量的数据而言,我们尽量避免使用 from+size 这种方法。这里的原因是 index.max_result_window 的默认值是 10K,也就是说 from+size 的最大值是1万。搜索请求占用堆内存和时间与 from+size 成比例,这限制了内存。 为了避免过度使得我们的 cluster 繁忙,通常 Scroll 接口被推荐作为深层次的 scrolling,但是因为维护 scroll 上下文也是非常昂贵的,所以这种方法不推荐作为实时用户请求。 Elasticsearch:使用from+si
举个例子select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:
不知道大家在工作中还有没有写过JDBC,我在大三去过一家小公司实习,里边用的就是JDBC,只不过它封装了几个工具类。写代码的时候还是能感受到「这是真真实实的JDBC代码」
这篇博客讲的是SQL server的分页方法,用的SQL server 2012版本。下面都用pageIndex表示页数,pageSize表示一页包含的记录。并且下面涉及到具体例子的,设定查询第2页,每页含10条记录。
MyBatis-Pageable是一款自动化分页的插件,基于MyBatis内部的插件Interceptor拦截器编写完成,拦截Executor.query的两个重载方法计算出分页的信息以及根据配置的数据库Dialect自动执行不同的查询语句完成总数量的统计。
在各类系统的表格类信息展示的功能中,经常会用到“翻页”这个操作,在页面上每次只展示有限的数据,需要看其他数据的时候则像翻书一样翻到后面的“页”。在 MySQL 支持的 SQL 语法中对此有特殊的支持,开发人员在实现这类功能的时候很方便:
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
在刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
PageHelper介绍 PageHelper是Github上有位开发者写了一个分页插件,可以很方便的添加到MyBatis的拦截器接口中。 Github项目地址 pom.xml添加依赖 <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper</artifactId> <version>4.1.0</version> </dependency> 配置文件编写 @Configur
5.合理创建联合索引(避免冗余),(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
随着时代的发展,每个新企业家都希望建立下一个Facebook,并结合收集每个可能的数据点以提供更好的机器学习预测的心态,作为开发人员,我们需要比以往更好地准备我们的API,以提供可靠,高效的端点,应该能够毫不费力地浏览大量数据。
最近一段时间,在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据,然后同步到es。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
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