本身的一個網站,因爲單表的數據記錄高達了一百萬條,形成數據訪問很慢,Google分析的後臺常常報告超時,尤爲是頁碼大的頁面更是慢的不行。mysql
先讓咱們熟悉下基本的sql語句,來查看下咱們將要測試表的基本信息算法
use infomation_schema
SELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’sql
查詢結果:緩存
從上圖中咱們能夠看到表的基本信息:性能優化
錶行數:866633
平均每行的數據長度:5133字節
單表大小:4448700632字節併發
關於行和表大小的單位都是字節,咱們通過計算能夠知道
平均行長度:大約5k
單表總大小:4.1g
表中字段各類類型都有varchar、datetime、text等,id字段爲主鍵性能
select * from product limit start, count
當起始頁較小時,查詢沒有性能問題,咱們分別看下從10, 100, 1000, 10000開始分頁的執行時間(每頁取20條), 以下:測試
select * from product limit 10, 20 0.016秒
select * from product limit 100, 20 0.016秒
select * from product limit 1000, 20 0.047秒
select * from product limit 10000, 20 0.094秒優化
咱們已經看出隨着起始記錄的增長,時間也隨着增大, 這說明分頁語句limit跟起始頁碼是有很大關係的,那麼咱們把起始記錄改成40w看下(也就是記錄的通常左右) select * from product limit 400000, 20 3.229秒網站
再看咱們取最後一頁記錄的時間
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
難怪搜索引擎抓取咱們頁面的時候常常會報超時,像這種分頁最大的頁碼頁顯然這種時
間是沒法忍受的。
從中咱們也能總結出兩件事情:
1)limit語句的查詢時間與起始記錄的位置成正比
2)mysql的limit語句是很方便,可是對記錄不少的表並不適合直接使用。
利用表的覆蓋索引來加速分頁查詢
咱們都知道,利用了索引查詢的語句中若是隻包含了那個索引列(覆蓋索引),那麼這種狀況會查詢很快。
由於利用索引查找有優化算法,且數據就在查詢索引上面,不用再去找相關的數據地址了,這樣節省了不少時間。另外Mysql中也有相關的索引緩存,在併發高的時候利用緩存就效果更好了。
在咱們的例子中,咱們知道id字段是主鍵,天然就包含了默認的主鍵索引。如今讓咱們看看利用覆蓋索引的查詢效果如何:
此次咱們之間查詢最後一頁的數據(利用覆蓋索引,只包含id列),以下:
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相對於查詢了全部列的37.44秒,提高了大概100多倍的速度
那麼若是咱們也要查詢全部列,有兩種方法,一種是id>=的形式,另外一種就是利用join,看下實際狀況:
SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查詢時間爲0.2秒,簡直是一個質的飛躍啊,哈哈
另外一種寫法
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id
查詢時間也很短,贊!
其實二者用的都是一個原理嘛,因此效果也差很少