嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
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。
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~)
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。
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MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询,比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据,limit(10,10)表示列出第二页。
ps:这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的,阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。
在MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询,比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据,limit(10,10)表示列出第二页。但是,当limit遇到order by的时候,可能会出现翻到第二页的时候,竟然又出现了第一页的记录。
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
https://mariadb.com/kb/en/filesort-with-small-limit-optimization/
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
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
这个是数据存储介质本身的查询实现原理决定的,分页查询场景,是按照某个顺序进行查询,分页靠后的查询请求,需要将按照该顺序排序的之前所有页的数据给排除掉,然后取对应页数据返回。该问题瓶颈主要就是排除掉之前页数据这里,比如DB(MySQL)和ES(elasticsearch)都存在该问题。
【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
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。
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。
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?
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统(RDBMS),其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效,但在一些高并发、大数据量的场景下,对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面,包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
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。
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.
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:
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
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
1、使用覆盖索引扫描,而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联查询再返回所有的列。
1、先查询出90万+10条记录的id,回表查询数据,再将90万+10条完整记录发给MySQL以便筛选最后10条; 2、先查询出90万+10条记录的id,筛选出最后10条记录的id再回表查询,最后返回10条完整记录给MySQL。 在回表次数很多(limit决定)的情况下,显然第二种方法是比较快的,但是MySQL默认采用了第一种。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引,但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
**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
数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据. 从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击. 解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.
传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m
建表sql大家也不用扣细节,只需要知道id是主键,并且在user_name建了个非主键索引就够了,其他都不重要。
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。
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。
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。
举个例子select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:
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。
作为程序员,经常写 SQL 语句是正常不过了。然而,编写一些 SQL 语句,总会出现一些奇怪的问题。
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
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后,再获取10条记录,其性能可想而知。而在分库分表的情况下(假设分为2个库),为了保证数据的正确性,SQL会改写为:
select id,name from product limit 866613, 20
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