本身的一个网站,因为单表的数据记录高达了一百万条,形成数据访问很慢,Google分析的后台常常报告超时,尤为是页码大的页面更是慢的不行。mysql
先让咱们熟悉下基本的sql语句,来查看下咱们将要测试表的基本信息算法
use infomation_schema
SELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’sql
查询结果:缓存
从上图中咱们能够看到表的基本信息:性能优化
表行数:866633
平均每行的数据长度:5133字节
单表大小:4448700632字节并发
关于行和表大小的单位都是字节,咱们通过计算能够知道
平均行长度:大约5k
单表总大小:4.1g
表中字段各类类型都有varchar、datetime、text等,id字段为主键性能
select * from product limit start, count
当起始页较小时,查询没有性能问题,咱们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 以下:测试
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秒优化
咱们已经看出随着起始记录的增长,时间也随着增大, 这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的,那么咱们把起始记录改成40w看下(也就是记录的通常左右) select * from product limit 400000, 20 3.229秒网站
再看咱们取最后一页记录的时间
select * from product limit 866613, 20 37.44秒
难怪搜索引擎抓取咱们页面的时候常常会报超时,像这种分页最大的页码页显然这种时
间是没法忍受的。
从中咱们也能总结出两件事情:
1)limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2)mysql的limit语句是很方便,可是对记录不少的表并不适合直接使用。
利用表的覆盖索引来加速分页查询
咱们都知道,利用了索引查询的语句中若是只包含了那个索引列(覆盖索引),那么这种状况会查询很快。
由于利用索引查找有优化算法,且数据就在查询索引上面,不用再去找相关的数据地址了,这样节省了不少时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存,在并发高的时候利用缓存就效果更好了。
在咱们的例子中,咱们知道id字段是主键,天然就包含了默认的主键索引。如今让咱们看看利用覆盖索引的查询效果如何:
此次咱们之间查询最后一页的数据(利用覆盖索引,只包含id列),以下:
select id from product limit 866613, 20 0.2秒
相对于查询了全部列的37.44秒,提高了大概100多倍的速度
那么若是咱们也要查询全部列,有两种方法,一种是id>=的形式,另外一种就是利用join,看下实际状况:
SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20
查询时间为0.2秒,简直是一个质的飞跃啊,哈哈
另外一种写法
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id
查询时间也很短,赞!
其实二者用的都是一个原理嘛,因此效果也差很少