mysql分页怎么优化 mysql高效分页千万级

MySQL大数据量分页查询方法及其优化

使用子查询优化大数据量分页查询

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这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

使用id限定优化大数据量分页查询

使用这种方式需要先假设数据表的id是连续递增的，我们根据查询的页数和查询的记录数可以算出查询的id的范围，可以使用 id between and 来查询：

当然了，也可以使用in的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的情况下，使用其他表查询的id集合来进行查询：

但是使用这种in查询方式的时候要注意的是，某些MySQL版本并不支持在in子句中使用limit子句。

参考 sql优化之大数据量分页查询（mysql） - yanggb - 博客园 (cnblogs.com)

mysql使用limit分页优化方案

准备数据是20000000条数据

在分页场景下，使用limit start end，我们分别看下从10000， 100000， 1000000开始分页的执行时间（每页取10条），如下图

当start较小时，查询没有性能问题，但是如上图查询时间所示，随着start增大，查询消耗时间也在递增，在start=10000000时，分页竟然消耗了2秒多，这是不能忍受的。

由此引出对limit分页的优化,首先来explain该语句，看到查询没有使用到任何的索引，进行的是全表扫描，假如limit分页用到了索引是不是会快很多呢！

explain分析一下,第一行是select * from user_innodb形成的临时表使用的是全表扫描，第二行是 （SELECT id FROM user_innodb LIMIT 10000000, 10）形成的，使用的是eq_ref，第三行是全表扫描a和bjoin形成的派生表，使用到的是index，所以速度也会快很多

MySQL 百万级分页优化(Mysql千万级快速分页)

一般刚开始学SQL的时候，会这样写

代码如下:

SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;

但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死

代码如下:

SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;

也许耗费几十秒

网上很多优化的方法是这样的

代码如下:

SELECT * FROM table WHERE id = (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;

是的，速度提升到0.x秒了，看样子还行了

可是，还不是完美的！

以下这句才是完美的！

代码如下:

SELECT * FROM table WHERE id BETWEEN 1000000 AND 1000010;

比上面那句，还要再快5至10倍

另外，如果需要查询 id 不是连续的一段，最佳的方法就是先找出 id ，然后用 in 查询

代码如下:

SELECT * FROM table WHERE id IN(10000, 100000, 1000000...);

再分享一点

查询字段一较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加一个字段,如，存储网址的字段

查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查看该字串的crc32或md5

如何优化Mysql千万级快速分页

Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上where id = XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。By:jack

Mysql limit分页慢的解决办法（Mysql limit 优化，百万至千万条记录实现快速分页）

MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入地去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千 万，它的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。用事实说话，看例子：

数 据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句：

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; 从9万条开始分页，结果？

8-9秒完成，my god 哪出问题了？？？？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。 为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：

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

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句

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

到 了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，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，从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人 提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。思路如下：

建一个索引表： t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小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。为什么会这样呢？我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。

加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果，时间是1-2秒！

why ?? 分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？ 可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？ 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？？？

答案是： NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！

好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢到你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！

答 案就是：复合索引！ 有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试

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

再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！

再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。

综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引是非常重要的！

好了，回到原题，如何将上面的研究成功快速应用于开发呢？如果用复合查询，我的轻量级框架就没得用了。分页字符串还得自己写，那多麻烦？这里再看一个例子，思路就出来了：

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

mygod ，mysql 的索引竟然对于in语句同样有效！看来网上说in无法用索引是错误的！

有了这个结论，就可以很简单的应用于轻量级框架了：

代码如下：

复制代码代码如下:

$db=dblink();

$db-pagesize=20;

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

$db-execute($sql);

$strpage=$db-strpage(); //将分页字符串保存在临时变量，方便输出

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

$strid.=$rs['id'].',';

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出id字符串

$db-pagesize=0; //很关键，在不注销类的情况下，将分页清空，这样只需要用一次数据库连接，不需要再开；

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

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

?php echo $rs['id'];?

?php echo $rs['url'];?

?php echo $rs['sTime'];?

?php echo $rs['gTime'];?

?php echo $rs['vtype'];?

” target=”_blank”?php echo $rs['title'];?

?php echo $rs['tag'];?

?php endwhile; ?

?php

echo $strpage;

MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。

主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

比如: 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).

使用order by id可以在查询时使用主键索引。

但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。可以使用where in的方式解决：

带条件的查询：

如果在分页查询中添加了where条件例如 type = 'a’这样的条件，sql变成 ：

这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。但是只添加type为索引查询速度还是很慢,是因为查询的数据量太多了。这个时候考虑添加组合索引，组合索引的顺序要where条件字段在前，id在后，如 (type,id)，因为组合索引查询时用到了type索引，而type跟id是组合索引的关系，如果只select id ，那么直接就可以按组合索引返回id，而不需要再进行一次查询去返回id

使用uuid作为主键不仅会带来性能上的问题，在查询时也会遇到问题。

因为在使用select id from table limit 10000,10 查询id数据时，默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符。

聚集索引跟非聚集索引：聚集索引类似与新华字典的拼音，根据拼音搜索到的信息都是连续的，可以很快获取到它前后的信息。非聚集索引类似于部首查询，信息存放的位置可能不在一个区域。对经常使用范围查询的字段考虑使用聚集索引。

InnoDB中索引分为聚簇索引（主键索引）和非聚簇索引（非主键索引），聚簇索引的叶子节点中保存的是整行记录，而非聚簇索引的叶子节点中保存的是该行记录的主键的值。

如果您的表上定义有主键，该主键索引是聚集索引。

如果你不定义为您的表的主键时，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。

如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，

优先选index key_len小的索引进行count(*),尽量不使用聚簇索引

在没有where条件的情况下，count(*)和count(常量)，如果有非聚簇索引，mysql会自动选择非聚簇索引，因为非聚簇索引所占的空间小，如果没有非聚簇索引会使用聚集索引。count(primary key)主键id为聚集索引，使用聚集索引。有where条件的情况下，是否使用索引会根据where条件判断。