mysql大量数据分页优化

Posted 2020-12-21

原创 java金融 java金融 4月5日

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一般我们数据量大的时候，然后就需要进行分页，一般分页语句就是limit offset，rows。这种分页数据量小的时候是没啥影响的，一旦数据量越来越大随着offset的变大，性能就会越来越差。下面我们就来实验下：

1. 准备数据

   a. 建一个测试表引擎为MyISAM（插入数据没有事务提交，插入速度快）的表。

1. CREATE TABLE USER (
2. id INT ( 20 ) NOT NULL auto_increment,
3. NAME VARCHAR ( 20 ) NOT NULL,
4. address VARCHAR ( 20 ) NOT NULL,
5. PRIMARY KEY ( id ) 
6. ) ENGINE = MyISAM;

2 . 写一个批量插入的存储过程

1. delimiter //
2. # 删除表数据
3. TRUNCATE TABLE t;
4. # 如果已经有sp_test_batch存储过程，将其删除，后面重新创建
5. DROP PROCEDURE IF EXISTS sp_test_batch;
6. # 创建存储过程，包含num和batch输入，num表示插入的总行数，batch表示每次插入的行数
7. CREATE PROCEDURE sp_test_batch(IN num INT,IN batch INT)
8. BEGIN
9.   SET @insert_value = ‘‘;
10.   # 已经插入的记录总行数
11.   SET @count = 0;
12.   # 
13.   SET @batch_count = 0;
14.   WHILE @count < num DO
15.     # 内while循环用于拼接INSERT INTO t VALUES (),(),(),...语句中VALUES后面部分
16.     WHILE (@batch_count < batch AND @count < num) DO
17.       IF @batch_count>0
18.       THEN 
19.         SET @insert_value = concat(@insert_value,‘,‘);
20.       END IF;
21.       SET @insert_value = concat(@insert_value,"(‘name", @count, "‘,‘address", @count, "‘)");
22.       SET @batch_count = @batch_count+1;  
23.     END WHILE;
24.  
25.     SET @count = @count + @batch_count;
26.     # 拼接SQL语句并执行
27.     SET @exesql = concat("insert into user(name,address) values ", @insert_value);  
28.     PREPARE stmt FROM @exesql;
29.     EXECUTE stmt;
30.     DEALLOCATE PREPARE stmt;
31.     # 重置变量值
32.     SET @insert_value = ‘‘;
33.     SET @batch_count=0;
34.   END WHILE;
35.   # 数据插入完成后，查看表中总记录数
36.   SELECT COUNT(id) FROM user;
37. END
38. CALL sp_test_batch(10000000,10000);

插入1000w数据

3 . 测试性能

下面我们分别针对于offset等于不同的值来进行实：offset等于10000时耗时

• offset等于100000时耗时

• offset等于1000000时耗时

• offset等于5000000时耗时

• offset等于10000000时耗时
  

从上图可以得出随着offset的值越大耗时就越来越多。这还只是1000w数据，如果我们上亿数据呢，可想而知这时候查询的效率有多差。下面我们来进行优化。

4 .进行优化

子查询的分页方式：

1.SELECT * FROM user WHERE  id >=  
2.(SELECT id FROM user  ORDER BY id LIMIT 9000000, 1) LIMIT 10

从图可以得出子查询确实速度快了一倍。

JOIN分页方式：

SELECT * FROM user t1 INNER join
(SELECT id FROM user ORDER BY id LIMIT 9000000, 10) t2 on t2.id =t1.id

join的方式比子查询性能在稍微好点。

终极优化：

这个时间性能是最好的。这种优化必须要依赖前一次的查询的最大ID，如果是那种分页直接可以指定多少页的是不行的，必须是只能后一页，后一页这么点击。

1.SELECT id FROM user  where id > 9000000 ORDER BY id  LIMIT 10;