MySQL 海量数据的 5 种分页方法和优化技巧
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昨天,群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis,这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页,而不是架构如何设计!
那么我今天就来分享一下,5 种常见的 MySQL Limit 分页方法和优化技巧。
第一种方法,直接使用数据库提供的 SQL 语句 limit 来分页。
适用于数据量较少的情况。缺点是,全表扫描,速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)。Limit 限制的是从结果集的 M 位置处取出 N 条输出,其余抛弃。
方法二,建立主键或唯一索引,利用索引(假设每页 10 条)。
适用于数据量较多的情况。这样方法,会使用索引扫描,速度会很快。如果你的数据查询出来并不是按照 pk_id 排序的,那么就有可能漏掉数据的情况。所以使用的时候要注意。不行的话,你就用方法三。
方法三,基于索引再排序。
这种方法适用于数据量较多的情况。最好 ORDER BY 后的列对象是主键或唯一索引,使得 ORDER BY 操作能利用索引。
这种方法的特点是索引扫描,速度会很快。
方法四,基于索引使用 prepare(第一个问号表示 pageNum,第二个 ?表示每页元组数)。
这个 SQL 很厉害,适合海量数据的场景。这个查询会使用索引扫描,速度会很快。prepare 语句又比一般的查询语句快一点。
方案五,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。
例如:读第 101000 到 101019 行元组( pk 是主键/唯一键)。
时间关系,我都不贴测试数据了。有问题,明天群里讨论。
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