MySQL百万级数据大分页查询优化的实现

在数据库开发过程中我们经常会使用分页，但是如果是百万级数据呢，本文就详细的介绍一下MySQL百万级数据大分页查询优化的实现，感兴趣的可以了解一下
目录
一、MySQL分页起点越大查询速度越慢
二、 limit大分页问题的性能优化方法
（1）利用表的覆盖索引来加速分页查询
（2）用上次分页的最大id优化
三、MySQL百万数据快速生成
3.1、创建内存表及普通表
3.2、创建函数
3.3、创建插入内存表数据的存储过程
3.4、创建内存表数据插入普通表的存储过程
3.5、运行存储过程插入数据
前言：在数据库开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用用limit start, count分页语句进行数据的读取。

一、MySQL分页起点越大查询速度越慢
直接用limit start, count分页语句，表示从第start条记录开始选择count条记录：

select * from product limit start, count

当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 1000， 10000， 100000开始分页的执行时间（每页取20条）。

select * from product limit 10, 20       0.002秒
select * from product limit 1000, 20      0.011秒
select * from product limit 10000, 20     0.027秒
select * from product limit 100000, 20    0.057秒

我们已经看出随着起始记录的增加，时间也随着增大，这说明分页语句limit跟起始页码是有很大关系的，那么我们把起始记录改为100w看下:

select * from product limit 1000000, 20   0.682秒

我们惊讶的发现MySQL在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，300万条起的查询速度已经需要1.368秒钟。这是为什么呢?因为limit 3000000,10的语法实际上是mysql扫描到前3000020条数据,之后丢弃前面的3000000行，这个步骤其实是浪费掉的。

select * from product limit 3000000, 20 1.368秒
从中我们也能总结出两件事情：
limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
二、 limit大分页问题的性能优化方法
（1）利用表的覆盖索引来加速分页查询
MySQL的查询完全命中索引的时候，称为覆盖索引，是非常快的。因为查询只需要在索引上进行查找,之后可以直接返回,而不用再回表拿数据。在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。
```java
select id from product limit 1000000, 20 0.2秒

那么如果我们也要查询所有列，如何优化？

优化的关键是要做到让MySQL每次只扫描20条记录，我们可以使用limit n，这样性能就没有问题，因为MySQL只扫描n行。我们可以先通过子查询先获取起始记录的id,然后根据Id拿数据：

select * from vote_record where id>=(select id from vote_record limit 1000000,1) limit 20;

（2）用上次分页的最大id优化
先找到上次分页的最大ID，然后利用id上的索引来查询，类似于：

select * from user where id>1000000 limit 100

三、MySQL百万数据快速生成
利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中

3.1、创建内存表及普通表

//内存表
CREATE TABLE `vote_record_memory` (
    `id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
    `vote_id` INT (11) NOT NULL,
    `group_id` INT (11) NOT NULL,
    `create_time` datetime NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `index_id` (`user_id`) 
) ENGINE = MEMORY AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8
//普通表
CREATE TABLE `vote_record` (
    `id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
    `vote_id` INT (11) NOT NULL,
    `group_id` INT (11) NOT NULL,
    `create_time` datetime NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `index_user_id` (`user_id`) 
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8

3.2、创建函数

//创建函数
CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET latin1
BEGIN
DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789'; 
DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT '' ;
DECLARE i INT DEFAULT 0; 
WHILE i < n DO 
SET return_str = concat(return_str,substring(chars_str , FLOOR(1 + RAND()*62 ),1)); 
SET i = i +1; 
END WHILE; 
RETURN return_str; 
END

3.3、创建插入内存表数据的存储过程

#创建插入内存表数据存储过程，入参n是多少就插入多少条数据
CREATE  PROCEDURE `add_vote_memory`(IN n int)
BEGIN
 DECLARE i INT DEFAULT 1;
 WHILE (i <= n) DO
   INSERT into vote_record_memory  (user_id,vote_id,group_id,create_time ) VALUEs (rand_string(20),FLOOR(RAND() * 1000),FLOOR(RAND() * 100) ,now() );
     set i=i+1;
 END WHILE;
 END

3.4、创建内存表数据插入普通表的存储过程
此处利用对内存表的循环插入和删除来实现批量生成数据，这样可以不需要更改mysql默认的max_heap_table_size值也照样可以生成百万或者千万的数据。

max_heap_table_size默认值是16M。
max_heap_table_size的作用是配置用户创建内存临时表的大小，配置的值越大，能存进内存表的数据就越多。

#循环从内存表获取数据插入普通表
#参数描述 n表示循环调用几次；count表示每次插入内存表和普通表的数据量
 CREATE PROCEDURE `add_vote_memory_to_common`(IN n int, IN count int)
 BEGIN
 DECLARE i INT DEFAULT 1;
 WHILE (i <= n) DO
  CALL add_vote_memory(count);
    INSERT INTO vote_record SELECT * FROM vote_record_memory;
    delete from vote_record_memory;
    SET i = i + 1;
 END WHILE;
 END

3.5、运行存储过程插入数据

#循环调用100次，每次插入1W条数据
add_vote_memory_to_vote(100,10000);

插入一百万条数据，花了2分半钟：

我执行了两次，查询vote_record表的行记录总数为两百万条：

```
到此这篇关于MySQL百万级数据大分页查询优化的实现的文章就介绍到这了

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