如何優化數據量很大，分頁查詢很慢的問題

這篇文章主要介紹“如何優化數據量很大，分頁查詢很慢的問題”，在日常操作中，相信很多人在如何優化數據量很大，分頁查詢很慢的問題問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何優化數據量很大，分頁查詢很慢的問題”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

•  準備工作

• 一般分頁查詢

• 使用子查詢優化

• 使用 id 限定優化

• 使用臨時表優化

• 關于數據表的id說明

當需要從數據庫查詢的表有上萬條記錄的時候，一次性查詢所有結果會變得很慢，特別是隨著數據量的增加特別明顯，這時需要使用分頁查詢。對于數據庫分頁查詢，也有很多種方法和優化的點。下面簡單說一下我知道的一些方法。

準備工作

為了對下面列舉的一些優化進行測試，下面針對已有的一張表進行說明。

• 表名：order_history

• 描述：某個業務的訂單歷史表

• 主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type

• 字段情況：該表一共37個字段，不包含text等大型數據，最大為varchar(500)，id字段為索引，且為遞增。

• 數據量：5709294

• MySQL版本：5.7.16線下找一張百萬級的測試表可不容易，如果需要自己測試的話，可以寫shell腳本什么的插入數據進行測試。以下的 sql  所有語句執行的環境沒有發生改變，下面是基本測試結果： 

select count(*) from orders_history;

返回結果：5709294

三次查詢時間分別為：

• 8903 ms

• 8323 ms

• 8401 ms

一般分頁查詢

一般的分頁查詢使用簡單的 limit 子句就可以實現。limit 子句聲明如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT 子句可以被用于指定 SELECT 語句返回的記錄數。需注意以下幾點：

• 第一個參數指定第一個返回記錄行的偏移量，注意從0開始

• 第二個參數指定返回記錄行的最大數目

• 如果只給定一個參數：它表示返回最大的記錄行數目

• 第二個參數為 -1 表示檢索從某一個偏移量到記錄集的結束所有的記錄行

• 初始記錄行的偏移量是 0(而不是 1)

下面是一個應用實例：

select * from orders_history where type=8 limit 1000,10;

該條語句將會從表 orders_history 中查詢offset: 1000開始之后的10條數據，也就是第1001條到第1010條數據(1001  <= id <= 1010)。

數據表中的記錄默認使用主鍵(一般為id)排序，上面的結果相當于：

select * from orders_history where type=8 order by id limit 10000,10;

三次查詢時間分別為：

• 3040 ms

• 3063 ms

• 3018 ms

針對這種查詢方式，下面測試查詢記錄量對時間的影響：

select * from orders_history where type=8 limit 10000,1; select * from orders_history where type=8 limit 10000,10; select * from orders_history where type=8 limit 10000,100; select * from orders_history where type=8 limit 10000,1000; select * from orders_history where type=8 limit 10000,10000;

三次查詢時間如下：

• 查詢1條記錄：3072ms 3092ms 3002ms

• 查詢10條記錄：3081ms 3077ms 3032ms

• 查詢100條記錄：3118ms 3200ms 3128ms

• 查詢1000條記錄：3412ms 3468ms 3394ms

• 查詢10000條記錄：3749ms 3802ms 3696ms

另外我還做了十來次查詢，從查詢時間來看，基本可以確定，在查詢記錄量低于100時，查詢時間基本沒有差距，隨著查詢記錄量越來越大，所花費的時間也會越來越多。

針對查詢偏移量的測試：

select * from orders_history where type=8 limit 100,100; select * from orders_history where type=8 limit 1000,100; select * from orders_history where type=8 limit 10000,100; select * from orders_history where type=8 limit 100000,100; select * from orders_history where type=8 limit 1000000,100;

三次查詢時間如下：

• 查詢100偏移：25ms 24ms 24ms

• 查詢1000偏移：78ms 76ms 77ms

• 查詢10000偏移：3092ms 3212ms 3128ms

• 查詢100000偏移：3878ms 3812ms 3798ms

• 查詢1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms

隨著查詢偏移的增大，尤其查詢偏移大于10萬以后，查詢時間急劇增加。

這種分頁查詢方式會從數據庫第一條記錄開始掃描，所以越往后，查詢速度越慢，而且查詢的數據越多，也會拖慢總查詢速度。

使用子查詢優化

這種方式先定位偏移位置的 id，然后往后查詢，這種方式適用于 id 遞增的情況。

select * from orders_history where type=8 limit 100000,1;  select id from orders_history where type=8 limit 100000,1;  select * from orders_history where type=8 and id>=(select id from orders_history where type=8 limit 100000,1) limit 100;  select * from orders_history where type=8 limit 100000,100;

4條語句的查詢時間如下：

• 第1條語句：3674ms

• 第2條語句：1315ms

• 第3條語句：1327ms

• 第4條語句：3710ms

針對上面的查詢需要注意：

• 比較第1條語句和第2條語句：使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍

• 比較第2條語句和第3條語句：速度相差幾十毫秒

• 比較第3條語句和第4條語句：得益于 select id 速度增加，第3條語句查詢速度增加了3倍

這種方式相較于原始一般的查詢方法，將會增快數倍。

使用 id 限定優化

這種方式假設數據表的id是連續遞增的，則我們根據查詢的頁數和查詢的記錄數可以算出查詢的id的范圍，可以使用 id between and 來查詢：

select * from orders_history where type=2 and id between 1000000 and 1000100 limit 100;

查詢時間：15ms 12ms 9ms

這種查詢方式能夠極大地優化查詢速度，基本能夠在幾十毫秒之內完成。限制是只能使用于明確知道id的情況，不過一般建立表的時候，都會添加基本的id字段，這為分頁查詢帶來很多便利。

還可以有另外一種寫法：

select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;

當然還可以使用 in 的方式來進行查詢，這種方式經常用在多表關聯的時候進行查詢，使用其他表查詢的id集合，來進行查詢：

select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;

這種 in 查詢的方式要注意：某些 mysql 版本不支持在 in 子句中使用 limit。

使用臨時表優化

這種方式已經不屬于查詢優化，這兒附帶提一下。

對于使用 id 限定優化中的問題，需要 id  是連續遞增的，但是在一些場景下，比如使用歷史表的時候，或者出現過數據缺失問題時，可以考慮使用臨時存儲的表來記錄分頁的id，使用分頁的id來進行 in  查詢。這樣能夠極大的提高傳統的分頁查詢速度，尤其是數據量上千萬的時候。

關于數據表的id說明

一般情況下，在數據庫中建立表的時候，強制為每一張表添加 id 遞增字段，這樣方便查詢。

如果像是訂單庫等數據量非常龐大，一般會進行分庫分表。這個時候不建議使用數據庫的 id 作為唯一標識，而應該使用分布式的高并發唯一 id  生成器來生成，并在數據表中使用另外的字段來存儲這個唯一標識。

使用先使用范圍查詢定位 id (或者索引)，然后再使用索引進行定位數據，能夠提高好幾倍查詢速度。即先 select id，然后再 select  *;

到此，關于“如何優化數據量很大，分頁查詢很慢的問題”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！