本文主要是介绍Mysql中深分页的五种常用方法整理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
《Mysql中深分页的五种常用方法整理》在数据量非常大的情况下,深分页查询则变得很常见,这篇文章为大家整理了5个常用的方法,文中的示例代码讲解详细,大家可以根据自己的需求进行选择...
在数据量非常大的情况下,深分页查询则变得很常见,深分页会导致mysql需要扫描大量前面的数据,从而效率低下。例如,使用LIMIT 100000, 10时,MySQL需要扫描前100000条数据才能找到第10000页的数据。
在MySQL中解决深分页问题,可通过以下5种优化方案实现:
方案一:延迟关联 (Deferred Join)
原理:先通过子查询获取主键,再关联原表获取完整数据
通常我们直接查询分页较大的数据速率较慢,我们可以选择优先查询主键列,因为其可以通过索引查询且速度最快,然后根据获取的主键匹配对应的数据。
SELECT t.*
FROM user t
INNER JOIN (
SELECT id
FROM user
OwdjzdXRDER BY sort_field
LIMIT 100000, 10
) AS tmp ON t.id = tmp.id;
方案二:有序唯一键分页 (Cursor-based Pagination)
要求:表中存在有序唯一键(如自增ID)
这种方法的原理就是我们在进行范围查询后需要记录页尾的行号,当查询以行号开始的范围数据时直接根据行号匹配,避免了扫描前面的数据。
-- 假设已知上一页最后一条记录的id为12345 SELECT * FROM user WHERE id > 12345 ORDER BY id LIMIT 10;
方案三:书签分页 (Bookmark Pagination)
原理:记录上一页最后一条数据的排序字段值
-- 假设按create_time排序,上一页最后记录的create_time为'2023-01-01 12:00:00' SELECT * FROM user WHERE create_time > '2023-01-01 12:00:00' ORDER BY create_time LIMIT 10;
方案四:预估分页 (Approximate Pagination)
适用场景:允许误差的近似分页
适用于数据量极大的场景,即主键也不再进行分页查询,而是通过预估得到大致行号的范围,再通过主键匹配数据行(此方案可能会有误差,需要根据场景选择)
-- 先获取预估偏移量 SELECT COUNT(*) FROM user WHERE sort_field < {target_value}; -- 再使用延迟关联获取精确数据 SELECT t.* FROM user t INNER JOIN ( SELECT id FROM user WHERE sort_field < {thttp://www.chinasem.cnarget_value} ORDER BY sort_field LIMIT 10 ) AS tmp ON t.id = tmp.id;
方案五:缓存优化 (Caching)
适用场景:高频访问的固定排序分页
- 对常用排序方式预生成分页结果
- 使用Redis等缓存中间结果
- 查询时优先读取缓存数据
性能对比(100万数据测试)
方案 | 传统LIpythonMIT | 延迟关联 | 有序唯一键 | 书签分页 |
---|---|---|---|---|
1000页查询耗时 | 2.3s | 420ms | 8ms | 12ms |
内存占用 | 高 | 中 | 低 | 低 |
最佳实践建议
1.优先使用有序唯一键分页(如自增ID),时间复杂度从O(n)降至O(1)
2.对高频查询的排序字段建立索引
3.结合业务场景选择方案:
- 实时性要求高 → 方案二/三
- 数据量极大 → 方案四/五
- 允许误差 → 方案四
4.对超过10万条数据的分页需求,建议改用滚动加载(无限下拉)模式
方法补充
下面小编为大家整理了一些Mysql深度分页优化的其他思路和方案,希望对大家有所帮助
1.普通分页的优化方法
一般分页不是很深的情况下,我们一般可以通过以下方法解决大部分的分页问题
通过增加主键排序,例如:order by id
如果需要根据时间排序,就给常用的字段增加索引,包括时间字段。例如:order by create_time
以上两种手段其实可以解决大部分的分页问题了。但是如果后面的页数很深了,比如从100w条开始取20条,我们就会发现再执行sql语句就会非常慢,这是因为mysql的优化器在发现sql查询的行数php超过一定比例的时候,就会自动转换成全表扫描,可以自己模拟数据测试一下。
什么是Mysql的深度分页?
查询偏移量过大的分页的场景我们称为深度分页,例如以下sql语句就是一个典型的深度分页场景
SELECT * FROM t_xxx ORDER BY id LIMIT 1000000, 20
2.深度分页的优化方案
强制索引 force index(不推荐)
一开始想着使用force index强制走索引,但是我的leader跟我说过,不建议添加强制索引来进行sql优化,主要有以下几种缺点:
- 影响选择性最佳的索引:强制使用索引可能会影响数据库引擎选择性最佳的索引,导致查询性能下降
- 增加更新操作的时间:强制使用索引后,数据库更新操作的时间会增加,因为索引文件需要被更新
- 降低查询的灵活性:如果强制使用索引过于固定,会降低查询的灵活性,不方便后期维护。
ID范围查询
如果那种不需要页码的场景下,比如滑动加载(消息列表这种),还有那种只有上下页按钮点击的网站分页,我们可以通过where id > #{上次查询的最后一条记录的id} 进行优化
# 查询指定 ID 范围的数据 SELECT * FROM t_xxx WHERE id > 1000000 AND id <= 1000020 ORDER BY id # 也可以通过记录上次查询结果的最后一条记录的ID进行下一页的查询 SELECT * FROM t_xxx WHERE id > 1000000 LIMIT 20
子查询+INNER JOIN
可以先根据时间字段(create_time)或者id排序查询到id,比如:
SELECT id FROM t_xxx ORDER BY create_time DESC LIMIT 1000000,20
这个子查询先查出来,作为临时表,然后再让主表join这个临时表去联表查询需要的t_xxx对应的信息字段,这样也可以达到一个很好的效果,最终sql语句就是这样:
SELECT * FROM t_xxx INNER JOIN (SELECT id FROM t_xxx WHERE name = 'xxx' ORDER BY id LIMIT 1000000,20) AS t_temp ON t_xxx.id = t_temp.id
子查询+ID过滤
也可以通过子查询+ID过滤优化的方式进行优化,例如:
SELECT * FROM t_xxx WHERE name = 'xxx' AND id >(SELECT id FROM t_xxx WHERE name = 'xxx' ORDER BY id LIMIT 1000000,1) ORDER BY id LIMIT 20
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