热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Mysqllimit优化,百万至千万条记录实现快速分页

MySql性能到底能有多高?用了php半年多,真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望,到现在充满信心!MySql这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发。

MySql 性能到底能有多高?用了php半年多,真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望,到现在充满信心!MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发。

可是数据量到了10万,百万至千万,他的性能还能那么高吗?一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了。用事实说话,看例子:
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据,填充10万篇新闻。
最后collect 为 10万条记录,表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句:

代码如下
id,title from collect limit 1000,10; 很快;基本上0.01秒就OK,再看下面的
select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始

,结果?
8-9秒完成,my god 哪出问题了????其实要优化这条数据,网上找得到答案。看下面一条语句:

代码如下
select id from collect order by id limit 90000,10;

很快,0.04秒就OK。 为什么?因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是:

代码如下
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点,就完了。看下面的语句

代码如下
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10;

很慢,用了8-9秒!
到了这里我相信很多人会和我一样,有崩溃感觉!vtype 做了索引了啊?怎么会慢呢?vtype做了索引是不错,你直接

代码如下
select id from collect where vtype=1 limit 1000,10;

是很快的,基本上0.05秒,可是提高90倍,从9万开始,那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人提出了分表的思路,这个和discuz 论坛是一样的思路。思路如下:
建一个索引表: t (id,title,vtype) 并设置成定长,然后做分页,分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢?实验下就知道了。
10万条记录到 t(id,title,vtype) 里,数据表大小20M左右。用

代码如下
select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10;

很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢?我猜想是因为collect 数据太多,所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描,只是因为数据量小,只有10万才快。OK, 来个疯狂的实验,加到100万条,测试性能。
加了10倍的数据,马上t表就到了200多M,而且是定长。还是刚才的查询语句,时间是0.1-0.2秒完成!分表性能没问题?错!因为我们的limit还是9万,所以快。给个大的,90万开始

代码如下
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10;

看看结果,时间是1-2秒!
why ?? 分表了时间还是这么长,非常之郁闷!有人说定长会提高limit的性能,开始我也以为,因为一条记录的长度是固定的, 应该可以算出90万的位置才对啊? 可是我们高估了mysql 的智能,他不是商务数据库,事实证明定长和非定长对limit影响不大? 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢,我相信这是真的,这个和数据库设计有关!
难道MySQL 无法突破100万的限制吗???到了100万的分页就真的到了极限???
答案是: NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法,来个疯狂的测试!一张表搞定100万记录,并且10G 数据库,如何快速分页!
好了,我们的测试又回到 collect表,开始测试结论是: 30万数据,用分表法可行,超过30万他的速度会慢道你无法忍受!当然如果用分表+我这种方法,那是绝对完美的。但是用了我这种方法后,不用分表也可以完美解决!
答案就是:复合索引! 有一次设计mysql索引的时候,无意中发现索引名字可以任取,可以选择几个字段进来,这有什么用呢?开始的

代码如下
select id from collect order by id limit 90000,10;

这么快就是因为走了索引,可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试

代码如下
select id from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常快!0.04秒完成!
再测试:

代码如下
select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10;

非常遗憾,8-9秒,没走search索引!
再测试:search(id,vtype),还是select id 这个语句,也非常遗憾,0.5秒。
综上:如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键!
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit , 按这样的逻辑,百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的!
好了,回到原题,如何将上面的研究成功快速应用于开发呢?如果用复合查询,我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写,那多麻烦?这里再看一个例子,思路就出来了:

代码如下
select * from collect where id in (9000,12,50,7000);

竟然 0秒就可以查完!
mygod ,mysql 的索引竟然对于in语句同样有效!看来网上说in无法用索引是错误的!
有了这个结论,就可以很简单的应用于轻量级框架了:
代码如下:











代码如下
$db=dblink();
$db->pagesize=20;
$sql=”select id from collect where vtype=$vtype”;
$db->execute($sql);
$strpage=$db->strpage(); //将分页字符串保存在临时变量,方便输出
while($rs=$db->fetch_array()){
$strid.=$rs['id'].’,';
}
$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出id字符串
$db->pagesize=0; //很关键,在不注销类的情况下,将分页清空,这样只需要用一次数据库连接,不需要再开;
$db->execute(“select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)”);
fetch_array()): ?>
           ” target=”_blank”>  

echo $strpage;


通过简单的变换,其实思路很简单:1)通过优化索引,找出id,并拼成 “123,90000,12000″ 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。
小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页!
通过这里的例子,我反思了一点:对于大型系统,PHP千万不能用框架,尤其是那种连sql语句都看不到的框架!因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃!只适合小型应用的快速开发,对于ERP,OA,大型网站,数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控,那项目的风险将会成几何级数增加!尤其是用mysql 的时候,mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍!
PS: 经过实际测试,到了100万的数据,160万数据,15G表,190M索引,就算走索引,limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据,要不然会很慢!就算用索引。经过这样的优化,mysql到了百万级分页是个极限!但有这样的成绩已经很不错,如果你是用sqlserver肯定卡死!而160万的数据用 id in (str) 很快,基本还是0秒。如果这样,千万级的数据,mysql应该也很容易应付。

推荐阅读
  • 2018年人工智能大数据的爆发,学Java还是Python?
    本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代,Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言,容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进,使得新手可以快速上手。目前,Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣,欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]
  • 本文介绍了在开发Android新闻App时,搭建本地服务器的步骤。通过使用XAMPP软件,可以一键式搭建起开发环境,包括Apache、MySQL、PHP、PERL。在本地服务器上新建数据库和表,并设置相应的属性。最后,给出了创建new表的SQL语句。这个教程适合初学者参考。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用php限制数据库插入的条数并显示每次插入数据库之间的数据数目,以及避免重复提交的方法。同时还介绍了如何限制某一个数据库用户的并发连接数,以及设置数据库的连接数和连接超时时间的方法。最后提供了一些关于浏览器在线用户数和数据库连接数量比例的参考值。 ... [详细]
  • 在说Hibernate映射前,我们先来了解下对象关系映射ORM。ORM的实现思想就是将关系数据库中表的数据映射成对象,以对象的形式展现。这样开发人员就可以把对数据库的操作转化为对 ... [详细]
  • 本文由编程笔记小编整理,介绍了PHP中的MySQL函数库及其常用函数,包括mysql_connect、mysql_error、mysql_select_db、mysql_query、mysql_affected_row、mysql_close等。希望对读者有一定的参考价值。 ... [详细]
  • Oracle分析函数first_value()和last_value()的用法及原理
    本文介绍了Oracle分析函数first_value()和last_value()的用法和原理,以及在查询销售记录日期和部门中的应用。通过示例和解释,详细说明了first_value()和last_value()的功能和不同之处。同时,对于last_value()的结果出现不一样的情况进行了解释,并提供了理解last_value()默认统计范围的方法。该文对于使用Oracle分析函数的开发人员和数据库管理员具有参考价值。 ... [详细]
  • 如何实现织梦DedeCms全站伪静态
    本文介绍了如何通过修改织梦DedeCms源代码来实现全站伪静态,以提高管理和SEO效果。全站伪静态可以避免重复URL的问题,同时通过使用mod_rewrite伪静态模块和.htaccess正则表达式,可以更好地适应搜索引擎的需求。文章还提到了一些相关的技术和工具,如Ubuntu、qt编程、tomcat端口、爬虫、php request根目录等。 ... [详细]
  • 一、Hadoop来历Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到,由于这个问题Google发明 ... [详细]
  • 本文详细介绍了SQL日志收缩的方法,包括截断日志和删除不需要的旧日志记录。通过备份日志和使用DBCC SHRINKFILE命令可以实现日志的收缩。同时,还介绍了截断日志的原理和注意事项,包括不能截断事务日志的活动部分和MinLSN的确定方法。通过本文的方法,可以有效减小逻辑日志的大小,提高数据库的性能。 ... [详细]
  • 推荐一个ASP的内容管理框架(ASP Nuke)的优势和适用场景
    本文推荐了一个ASP的内容管理框架ASP Nuke,并介绍了其主要功能和特点。ASP Nuke支持文章新闻管理、投票、论坛等主要内容,并可以自定义模块。最新版本为0.8,虽然目前仍处于Alpha状态,但作者表示会继续更新完善。文章还分析了使用ASP的原因,包括ASP相对较小、易于部署和较简单等优势,适用于建立门户、网站的组织和小公司等场景。 ... [详细]
  • Python字典推导式及循环列表生成字典方法
    本文介绍了Python中使用字典推导式和循环列表生成字典的方法,包括通过循环列表生成相应的字典,并给出了执行结果。详细讲解了代码实现过程。 ... [详细]
  • Android中高级面试必知必会,积累总结
    本文介绍了Android中高级面试的必知必会内容,并总结了相关经验。文章指出,如今的Android市场对开发人员的要求更高,需要更专业的人才。同时,文章还给出了针对Android岗位的职责和要求,并提供了简历突出的建议。 ... [详细]
  • 知识图谱——机器大脑中的知识库
    本文介绍了知识图谱在机器大脑中的应用,以及搜索引擎在知识图谱方面的发展。以谷歌知识图谱为例,说明了知识图谱的智能化特点。通过搜索引擎用户可以获取更加智能化的答案,如搜索关键词"Marie Curie",会得到居里夫人的详细信息以及与之相关的历史人物。知识图谱的出现引起了搜索引擎行业的变革,不仅美国的微软必应,中国的百度、搜狗等搜索引擎公司也纷纷推出了自己的知识图谱。 ... [详细]
  • 本文介绍了Oracle数据库中tnsnames.ora文件的作用和配置方法。tnsnames.ora文件在数据库启动过程中会被读取,用于解析LOCAL_LISTENER,并且与侦听无关。文章还提供了配置LOCAL_LISTENER和1522端口的示例,并展示了listener.ora文件的内容。 ... [详细]
  • MACElasticsearch安装步骤及验证方法
    本文介绍了MACElasticsearch的安装步骤,包括下载ZIP文件、解压到安装目录、启动服务,并提供了验证启动是否成功的方法。同时,还介绍了安装elasticsearch-head插件的方法,以便于进行查询操作。 ... [详细]
author-avatar
唐进单
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有