mysql百萬級資料庫分頁性能,mysql 百萬數據分頁

本文目錄一覽：

• 1、php+mysql優化，百萬至千萬級快速分頁mysql性能到底能有多高
• 2、MySQL百萬級數據量分頁查詢方法及其優化建議
• 3、mysql百萬數據分頁查詢4秒，求教怎麼優化

php+mysql優化，百萬至千萬級快速分頁mysql性能到底能有多高

php+Mysql 優化，百萬至千萬級快速分頁

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這個問題還是從前天開始。有過痛苦有過絕望，到現在充滿信心！MySql 這個資料庫絕對是適合dba級的高手去玩的，一般做一點1萬篇新聞的小型系統怎麼寫都可以，用xx框架可以實現快速開發。可是數據量到了10萬，百萬至千萬，他的性能還能那麼高嗎？一點小小的失誤，可能造成整個系統的改寫，甚至更本系統無法正常運行！好了，不那麼多廢話了。用事實說話，看例子：

數據表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個欄位，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個基本的新聞系統的簡單模型。現在往裡面填充數據，填充10萬篇新聞。

最後collect 為 10萬條記錄，資料庫表佔用硬碟1.6G。OK ,看下面這條sql語句：

select 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; 從9萬條開始分頁，結果？

8-9秒完成，my god 哪出問題了？？？？其實要優化這條數據，網上找得到答案。看下面一條語句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。為什麼？因為用了id主鍵做索引當然快。網上的改法是：

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

這就是用了id做索引的結果。可是問題複雜那麼一點點，就完了。看下面的語句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了這裡我相信很多人會和我一樣，有崩潰感覺！vtype 做了索引了啊？怎麼會慢呢？vtype做了索引是不錯，你直接 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，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和測試結果8-9秒到了一個數量級。從這裡開始有人提出了分表的思路，這個和discuz 論壇是一樣的思路。思路如下：

建一個索引表： t (id,title,vtype) 並設置成定長，然後做分頁，分頁出結果再到 collect 裡面去找info 。 是否可行呢？實驗下就知道了。

10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數據表大小20M左右。用

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。為什麼會這樣呢？我猜想是因為collect 數據太多，所以分頁要跑很長的路。limit 完全和數據表的大小有關的。其實這樣做還是全表掃描，只是因為數據量小，只有10萬才快。OK，來個瘋狂的實驗，加到100萬條，測試性能。

加了10倍的數據，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛才的查詢語句，時間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯！因為我們的limit還是9萬，所以快。給個大的，90萬開始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結果，時間是1-2秒！

why 　 分表了時間還是這麼長，非常之鬱悶！有人說定長會提高limit的性能，開始我也以為，因為一條記錄的長度是固定的，mysql 應該可以算出90萬的位置才對啊？ 可是我們高估了mysql 的智能，他不是商務資料庫，事實證明定長和非定長對limit影響不大？怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會很慢，我相信這是真的，這個和資料庫設計有關！

難道MySQL 無法突破100萬的限制嗎？？？到了100萬的分頁就真的到了極限？？？

答案是： NO !!!! 為什麼突破不了100萬是因為不會設計mysql造成的。下面介紹非分表法，來個瘋狂的測試！一張表搞定100萬記錄，並且10G 資料庫，如何快速分頁！

好了，我們的測試又回到 collect表，開始測試結論是： 30萬數據，用分表法可行，超過30萬他的速度會慢道你無法忍受！當然如果用分表+我這種方法，那是絕對完美的。但是用了我這種方法後，不用分表也可以完美解決！

答案就是：複合索引！有一次設計mysql索引的時候，無意中發現索引名字可以任取，可以選擇幾個欄位進來，這有什麼用呢？開始的select id from collect order by id limit 90000,10; 這麼快就是因為走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱著試試看的想法加了 search(vtype,id) 這樣的索引。然後測試

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！

再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！

再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個語句，也非常遺憾，0.5秒。

綜上：如果對於有where 條件，又想走索引用limit的，必須設計一個索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！

完美解決了分頁問題了。可以快速返回id就有希望優化limit ， 按這樣的邏輯，百萬級的limit 應該在0.0x秒就可以分完。看來mysql 語句的優化和索引時非常重要的！

好了，回到原題，如何將上面的研究成功快速應用於開發呢？如果用複合查詢，我的輕量級框架就沒的用了。分頁字元串還得自己寫，那多麻煩？這裡再看一個例子，思路就出來了：

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然對於in語句同樣有效！看來網上說in無法用索引是錯誤的！

有了這個結論，就可以很簡單的應用於輕量級框架了：

代碼如下：

$db=dblink();

$db-pagesize=20;

$sql=”select id from collect where vtype=$vtype”;

$db-execute($sql);

$strpage=$db-strpage(); //將分頁字元串保存在臨時變數，方便輸出

while($rs=$db-fetch_array()){

　 $strid.=$rs[‘id’].’,’;

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //構造出id字元串

$db-pagesize=0; //很關鍵，在不註銷類的情況下，將分頁清空，這樣只需要用一次資料庫連接，不需要再開；

$db-execute(“select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)”);

php while($rs=$db-fetch_array()):

tr

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs[‘id’]; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs[‘url’]; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs[‘sTime’]; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs[‘gTime’]; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs[‘vtype’]; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp;a act=showid= php echo $rs[‘id’]; $amp;quot;$ target=”_blank”$amp;amp;$lt; php echo $rs[‘title’]; $amp;amp;$lt;/a$amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs[‘tag’]; $amp;amp;$lt;/td

/tr

php endwhile;

/table

php

echo $strpage;

通過簡單的變換，其實思路很簡單：1）通過優化索引，找出id，並拼成 “123,90000,12000” 這樣的字元串。2）第2次查詢找出結果。

小小的索引+一點點的改動就使mysql 可以支持百萬甚至千萬級的高效分頁！

通過這裡的例子，我反思了一點：對於大型系統，PHP千萬不能用框架，尤其是那種連sql語句都看不到的框架！因為開始對於我的輕量級框架都差點崩潰！只適合小型應用的快速開發，對於ERP,OA，大型網站，數據層包括邏輯層的東西都不能用框架。如果程序員失去了對sql語句的把控，那項目的風險將會成幾何級數增加！尤其是用mysql 的時候，mysql 一定需要專業的dba 才可以發揮他的最佳性能。一個索引所造成的性能差別可能是上千倍！

PS: 經過實際測試，到了100萬的數據，160萬數據，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人看到10萬條以後的數據，要不然會很慢！就算用索引。經過這樣的優化，mysql到了百萬級分頁是個極限！但有這樣的成績已經很不錯，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160萬的數據用 id in (str) 很快，基本還是0秒。如果這樣，千萬級的數據，mysql應該也很容易應付。

MySQL百萬級數據量分頁查詢方法及其優化建議

offset+limit方式的分頁查詢，當數據表超過100w條記錄，性能會很差。

主要原因是offset limit的分頁方式是從頭開始查詢，然後捨棄前offset個記錄，所以offset偏移量越大，查詢速度越慢。

比如: 讀第10000到10019行元素(pk是主鍵/唯一鍵).

使用order by id可以在查詢時使用主鍵索引。

但是這種方式在id為uuid的時候就會出現問題。可以使用where in的方式解決：

帶條件的查詢：

如果在分頁查詢中添加了where條件例如 type = ‘a』這樣的條件，sql變成 ：

這種情況因為type沒有使用索引也會導致查詢速度變慢。但是只添加type為索引查詢速度還是很慢,是因為查詢的數據量太多了。這個時候考慮添加組合索引，組合索引的順序要where條件欄位在前，id在後，如 (type,id)，因為組合索引查詢時用到了type索引，而type跟id是組合索引的關係，如果只select id ，那麼直接就可以按組合索引返回id，而不需要再進行一次查詢去返回id

使用uuid作為主鍵不僅會帶來性能上的問題，在查詢時也會遇到問題。

因為在使用select id from table limit 10000,10 查詢id數據時，默認是對id進行排序，返回的是排序後的id結果，如果我們想按插入順序查詢結果，這樣查詢出來的結果就與我們的需求不相符。

聚集索引跟非聚集索引：聚集索引類似與新華字典的拼音，根據拼音搜索到的信息都是連續的，可以很快獲取到它前後的信息。非聚集索引類似於部首查詢，信息存放的位置可能不在一個區域。對經常使用範圍查詢的欄位考慮使用聚集索引。

InnoDB中索引分為聚簇索引（主鍵索引）和非聚簇索引（非主鍵索引），聚簇索引的葉子節點中保存的是整行記錄，而非聚簇索引的葉子節點中保存的是該行記錄的主鍵的值。

如果您的表上定義有主鍵，該主鍵索引是聚集索引。

如果你不定義為您的表的主鍵時，MySQL取第一個唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作為主鍵，InnoDB使用它作為聚集索引。

如果沒有這樣的列，InnoDB就自己產生一個這樣的ID值，

優先選index key_len小的索引進行count(*),盡量不使用聚簇索引

在沒有where條件的情況下，count(*)和count(常量)，如果有非聚簇索引，mysql會自動選擇非聚簇索引，因為非聚簇索引所佔的空間小，如果沒有非聚簇索引會使用聚集索引。count(primary key)主鍵id為聚集索引，使用聚集索引。有where條件的情況下，是否使用索引會根據where條件判斷。

mysql百萬數據分頁查詢4秒，求教怎麼優化

很多應用往往只展示最新或最熱門的幾條記錄，但為了舊記錄仍然可訪問，所以就需要個分頁的導航欄。然而，如何通過MySQL更好的實現分頁，始終是比較令人頭疼的問題。雖然沒有拿來就能用的解決辦法，但了解資料庫的底層或多或少有助於優化分頁查詢。

我們先從一個常用但性能很差的查詢來看一看。

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 0, 15

這個查詢耗時0.00sec。So，這個查詢有什麼問題呢？實際上，這個查詢語句和參數都沒有問題，因為它用到了下面表的主鍵，而且只讀取15條記錄。

CREATE TABLE city (

id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

city varchar(128) NOT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB;

真正的問題在於offset(分頁偏移量)很大的時候，像下面這樣：

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15;

上面的查詢在有2M行記錄時需要0.22sec，通過EXPLAIN查看SQL的執行計劃可以發現該SQL檢索了100015行，但最後只需要15行。大的分頁偏移量會增加使用的數據，MySQL會將大量最終不會使用的數據載入到內存中。就算我們假設大部分網站的用戶只訪問前幾頁數據，但少量的大的分頁偏移量的請求也會對整個系統造成危害。Facebook意識到了這一點，但Facebook並沒有為了每秒可以處理更多的請求而去優化資料庫，而是將重心放在將請求響應時間的方差變小。

對於分頁請求，還有一個信息也很重要，就是總共的記錄數。我們可以通過下面的查詢很容易的獲取總的記錄數。

SELECT COUNT(*)

FROM city;

然而，上面的SQL在採用InnoDB為存儲引擎時需要耗費9.28sec。一個不正確的優化是採用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能夠在分頁查詢時事先準備好符合條件的記錄數，隨後只要執行一句 select FOUND_ROWS(); 就能獲得總記錄數。但是在大多數情況下，查詢語句簡短並不意味著性能的提高。不幸的是，這種分頁查詢方式在許多主流框架中都有用到，下面看看這個語句的查詢性能。

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15;

這個語句耗時20.02sec，是上一個的兩倍。事實證明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分頁是很糟糕的想法。

下面來看看到底如何優化。文章分為兩部分，第一部分是如何獲取記錄的總數目，第二部分是獲取真正的記錄。

高效的計算行數

如果採用的引擎是MyISAM，可以直接執行COUNT(*)去獲取行數即可。相似的，在堆表中也會將行數存儲到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情況就會複雜一些，因為InnoDB不保存表的具體行數。

我們可以將行數緩存起來，然後可以通過一個守護進程定期更新或者用戶的某些操作導致緩存失效時，執行下面的語句：

SELECT COUNT(*)

FROM city

USE INDEX(PRIMARY);

獲取記錄

下面進入這篇文章最重要的部分，獲取分頁要展示的記錄。上面已經說過了，大的偏移量會影響性能，所以我們要重寫查詢語句。為了演示，我們創建一個新的表「news」，按照時事性排序(最新發布的在最前面)，實現一個高性能的分頁。為了簡單，我們就假設最新發布的新聞的Id也是最大的。

CREATE TABLE news(

id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

title VARCHAR(128) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB;

一個比較高效的方式是基於用戶展示的最後一個新聞Id。查詢下一頁的語句如下，需要傳入當前頁面展示的最後一個Id。

SELECT *

FROM news WHERE id $last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage

查詢上一頁的語句類似，只不過需要傳入當前頁的第一個Id，並且要逆序。

SELECT *

FROM news WHERE id $last_id

ORDER BY id ASC

LIMIT $perpage

上面的查詢方式適合實現簡易的分頁，即不顯示具體的頁數導航，只顯示「上一頁」和「下一頁」，例如博客中頁腳顯示「上一頁」，「下一頁」的按鈕。但如果要實現真正的頁面導航還是很難的,下面看看另一種方式。

SELECT id

FROM (

SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage – 1) % $perpage cnt

FROM news

JOIN (SELECT @cnt:= 0)T

WHERE id $last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage * $buttons

)C

WHERE cnt = 0;

通過上面的語句可以為每一個分頁的按鈕計算出一個offset對應的id。這種方法還有一個好處。假設，網站上正在發布一片新的文章，那麼所有文章的位置都會往後移一位，所以如果用戶在發布文章時換頁，那麼他會看見一篇文章兩次。如果固定了每個按鈕的offset Id，這個問題就迎刃而解了。Mark Callaghan發表過一篇類似的博客，利用了組合索引和兩個位置變數，但是基本思想是一致的。

如果表中的記錄很少被刪除、修改，還可以將記錄對應的頁碼存儲到表中，並在該列上創建合適的索引。採用這種方式，當新增一個記錄的時候，需要執行下面的查詢重新生成對應的頁號。

SET p:= 0;

UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;

當然，也可以新增一個專用於分頁的表，可以用個後台程序來維護。

UPDATE pagination T

JOIN (

SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page

FROM news

ORDER BY id

)C

ON C.id = T.id

SET T.page = C.page;

現在想獲取任意一頁的元素就很簡單了：

SELECT *

FROM news A

JOIN pagination B ON A.id=B.ID

WHERE page=$offset;

還有另外一種與上種方法比較相似的方法來做分頁，這種方式比較試用於數據集相對小，並且沒有可用的索引的情況下—比如處理搜索結果時。在一個普通的伺服器上執行下面的查詢，當有2M條記錄時，要耗費2sec左右。這種方式比較簡單，創建一個用來存儲所有Id的臨時表即可(這也是最耗費性能的地方)。

CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))

SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random

FROM city;

ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;

接下來就可以向下面一樣執行分頁查詢了。

SELECT *

FROM _tmp

WHERE OFFSET = $offset

ORDER BY OFFSET

LIMIT $perpage;

簡單來說，對於分頁的優化就是。。。避免數據量大時掃描過多的記錄。