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本篇文章為大家展示了如何解決MySQL數據量增大之后翻頁慢的問題,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
MySQL最易碰到的性能問題就是數據量逐步增大之后的翻頁速度變慢的額問題,而且越往后翻頁速度越慢,如果用最快速的辦法解決,以下就是解決辦法,簡單方便。
1、問題現狀
現有MySQL數據表 event_data ,數據量 36.7萬,如下:
mysql> select count(1) from event_data; +----------+ | count(1) | +----------+ | 367961 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec)
使用SQL-Limit分頁查詢,需要花費時間382秒,如下:
SELECT a.* FROM event_data a WHERE a.receive_time >= '2018-03-28 00:00:00' AND a.receive_time <= '2018-03-28 23:59:59' ORDER BY a.receive_time DESC LIMIT 56280,15;
其中 receive_time 字段已建立索引,event_data 表的主鍵字段為 pk_id。
2、問題分析
但是如果把上面的SQL稍微變動一下,就會發現查詢速度有質的飛躍,如下:
mysql> SELECT a.pk_id -> FROM event_data a -> WHERE a.receive_time >= '2018-03-28 00:00:00' -> AND a.receive_time <= '2018-03-28 23:59:59' -> ORDER BY a.receive_time DESC -> LIMIT 56280,15; +----------------------------------+ | pk_id | +----------------------------------+ | ce7d990f39a4411c88ebb3240497e6f3 | | bd47b1c380c946c39b3ec172a262823f | | c1820a5633714a5e9a0b0c2abb092579 | | d58456cbe16d4cc4a20645c1126fb9b7 | | a1d786640ea048a7bd10bd9f12868d6d | | f590aa4f26034dd9af2f4ba0d4f7430c | | af3e81eb43b84467bd3e2c7ad31d6aff | | 3ee331dce2064a788515986a0a97ac2b | | 46f462dc4209499f90dad2dc4076e4ca | | 8ebb7ff55bc443e4854e583f6dc37ff7 | | 883fd68d93dc49eab5b35ebf9ab8f8ee | | 932c264d6dd140f3ac4f07f3410ce147 | | 19b6426cdd664fe2983166e0cca93c53 | | 3a0bfa4e000e4b69bba1a6bed6545973 | | 5640a162380346f19d57a61c1dc0dd42 | +----------------------------------+ 15 rows in set (0.03 sec)
查詢結果返回只需要30毫秒,雖然SQL變動很小,只是將查詢結果 由 a.* 改為了 a.pk_id,但是速度的提升是巨大的。
原因分析:兩條SQL where 條件語句都是使用了索引的,這里沒有問題,但是查詢結果不同,利用了索引查詢的語句中如果只包含了那個索引列(覆蓋索引),那么這種情況會查詢很快,這里就是這種情況。
利用覆蓋索引,將查詢語句需要掃描表的行數降低到最少,即可降低查詢時間。
3、問題解決
按照上面的分析,我們使用表連接的情況實現SQL優化,如下:
select a.* FROM ( SELECT pk_id FROM event_data c WHERE c.receive_time >= '2018-03-28 00:00:00' AND c.receive_time <= '2018-03-28 23:59:59' ORDER BY c.receive_time DESC LIMIT 56280,15 ) b left join event_data a on a.pk_id=b.pk_id
執行時間為0.048秒,達到優化目標。
上述內容就是如何解決MySQL數據量增大之后翻頁慢的問題,你們學到知識或技能了嗎?如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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