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mysql優(yōu)化limit查詢語句的5個方法

 更新時間：2014年07月07日 09:03:34   投稿：junjie  
這篇文章主要介紹了mysql優(yōu)化limit查詢語句的5個方法,它們分別是子查詢優(yōu)化法、倒排表優(yōu)化法、反向查找優(yōu)化法、limit限制優(yōu)化法和只查索引法,需要的朋友可以參考下

mysql的分頁比較簡單，只需要limit offset,length就可以獲取數據了，但是當offset和length比較大的時候，mysql明顯性能下降

1.子查詢優(yōu)化法

先找出第一條數據，然后大于等于這條數據的id就是要獲取的數據
缺點：數據必須是連續(xù)的，可以說不能有where條件，where條件會篩選數據，導致數據失去連續(xù)性，具體方法請看下面的查詢實例：

復制代碼 代碼如下:

mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select count(*) from Member;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   169566 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> pager grep !~-
PAGER set to 'grep !~-'

mysql> select * from Member limit 10, 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member limit 1000, 100;
100 rows in set (0.01 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member limit 100000, 100;
100 rows in set (0.10 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;
100 rows in set (0.02 sec)

mysql> nopager
PAGER set to stdout


mysql> show profiles\G
*************************** 1. row ***************************
Query_ID: 1
Duration: 0.00003300
   Query: select count(*) from Member

*************************** 2. row ***************************
Query_ID: 2
Duration: 0.00167000
   Query: select * from Member limit 10, 100
*************************** 3. row ***************************
Query_ID: 3
Duration: 0.00112400
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100

*************************** 4. row ***************************
Query_ID: 4
Duration: 0.00263200
   Query: select * from Member limit 1000, 100
*************************** 5. row ***************************
Query_ID: 5
Duration: 0.00134000
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100

*************************** 6. row ***************************
Query_ID: 6
Duration: 0.09956700
   Query: select * from Member limit 100000, 100
*************************** 7. row ***************************
Query_ID: 7
Duration: 0.02447700
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100


從結果中可以得知，當偏移1000以上使用子查詢法可以有效的提高性能。

2.倒排表優(yōu)化法

倒排表法類似建立索引，用一張表來維護頁數，然后通過高效的連接得到數據

缺點：只適合數據數固定的情況，數據不能刪除，維護頁表困難

倒排表介紹：（而倒排索引具稱是搜索引擎的算法基石）

倒排表是指存放在內存中的能夠追加倒排記錄的倒排索引。倒排表是迷你的倒排索引。

臨時倒排文件是指存放在磁盤中，以文件的形式存儲的不能夠追加倒排記錄的倒排索引。臨時倒排文件是中等規(guī)模的倒排索引。

最終倒排文件是指由存放在磁盤中，以文件的形式存儲的臨時倒排文件歸并得到的倒排索引。最終倒排文件是較大規(guī)模的倒排索引。

倒排索引作為抽象概念，而倒排表、臨時倒排文件、最終倒排文件是倒排索引的三種不同的表現形式。

3.反向查找優(yōu)化法

當偏移超過一半記錄數的時候，先用排序，這樣偏移就反轉了

缺點：order by優(yōu)化比較麻煩，要增加索引，索引影響數據的修改效率，并且要知道總記錄數 ，偏移大于數據的一半

limit偏移算法：
正向查找： (當前頁 - 1) * 頁長度
反向查找： 總記錄 - 當前頁 * 頁長度

做下實驗，看看性能如何

總記錄數：1,628,775
每頁記錄數： 40
總頁數：1,628,775 / 40 = 40720
中間頁數：40720 / 2 = 20360

第21000頁
正向查找SQL:

復制代碼 代碼如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40 

時間：1.8696 秒

反向查找sql:

復制代碼 代碼如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40

時間：1.8336 秒

第30000頁
正向查找SQL: 

復制代碼 代碼如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40 

時間：2.6493 秒

反向查找sql:

復制代碼 代碼如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40 

時間：1.0035 秒

注意，反向查找的結果是是降序desc的，并且InputDate是記錄的插入時間，也可以用主鍵聯合索引，但是不方便。

4.limit限制優(yōu)化法

把limit偏移量限制低于某個數。。超過這個數等于沒數據，我記得alibaba的dba說過他們是這樣做的

5.只查索引法

MySQL的limit工作原理就是先讀取n條記錄，然后拋棄前n條，讀m條想要的，所以n越大，性能會越差。
優(yōu)化前SQL:

復制代碼 代碼如下:
SELECT * FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50,5

優(yōu)化后SQL:
復制代碼 代碼如下:
SELECT * FROM member INNER JOIN (SELECT member_id FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50, 5) USING (member_id)

區(qū)別在于，優(yōu)化前的SQL需要更多I/O浪費，因為先讀索引，再讀數據，然后拋棄無需的行。而優(yōu)化后的SQL(子查詢那條)只讀索引(Cover index)就可以了，然后通過member_id讀取需要的列。

總結：limit的優(yōu)化限制都比較多，所以實際情況用或者不用只能具體情況具體分析了。頁數那么后，基本很少人看的。。。

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