2024年10月mysql分页优化视频（Mysql使用limit深度分页优化）
⑴mysql分页优化视频（Mysql使用limit深度分页优化
⑵Mysql使用limit深度分页优化
⑶mysql使用select*limitoffset,rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。
⑷limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法：
⑸模仿百度、谷歌方案（前端业务控制
⑹类似于分段。我们给每次只能翻页、超过一百页的需要重新加载后面的页。这样就解决了每次加载数量数据大速度慢的问题了
⑺记录每次取出的最大id，然后whereid》最大id
⑻select*fromtable_nameWhereid》最大idlimit,;这种方法适用于：除了主键ID等离散型字段外，也适用连续型字段datetime等最大id由前端分页pageNum和pageIndex计算出来。
⑼join方式+覆盖索引（推荐
⑽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用到的主键放第位，而且只能select主键！
⑾jdbcpagingReader使用方式
⑿db索引分区器使用方式
⒀入参：表名如test_table
⒁入参：排序索引字段可以是主键，也可以是其他索引。需要保证是唯一索引即可。如：id
⒂入参：主键可手动传入，也可以根据表名计算出来：现在只支持单列主键的。如：id
⒃入参:具体表要分多少块。如：
⒄MySQL大数据量分页查询方法及其优化
⒅使用子查询优化大数据量分页查询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idbetweenand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(blogs.)
⒆mysql多表查询+分页如何实现最优
⒇分页可以参考至于优化查询，本质上说，先要优化数据结构，仔细想想你是否必须非要用两个表，一个行不行。还有你对数据库内置函数的了解程度，比如left(),right(),substring(),substring_index()。还有mid(),substr()。不要动不动就LIKE等等，主要还是多写，根据实际应用场景来做出最优判断。顺便一说MYSQL配置本身也可以进行很多优化，比如query_cache等等
⒈mysql分页怎么越到后面越慢
⒉看一下limit的优化，替代方案。通常，、如果查单的列表出数据，如果ID是连续的，可以whereid》offsetlimit这样。计算不同的offset就可以了。同时，如果是多条件查询，可以把所有的符合条件的是前条的ID找出来（超过条的多条件查询，一般是无意义的，如baidu,google也只是显示前左右，临时保存ID，再在这个个ID里分页，用数组分段的手段分页。
⒊优化sqlmysql中分页LIMIToffset,length当offset过大时如何优化代码如下
⒋limit第一个参数是查询的开始位置，第二个是查询的行数，跟数值大小没关系，如果你的查询慢，因该检查表是否有索引，而且like查询在大数据中很影响性能，一般like语句会造成全表扫描
⒌mysql如何做分页查询
⒍很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。SELECT*FROMcityORDERBYidDESCLIMIT,这个查询耗时.sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取条记录。CREATETABLEcity(idint()unsignedNOTNULLAUTO_INCREMENT,cityvarchar()NOTNULL,PRIMARYKEY(id))ENGINE=InnoDB;真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：SELECT*FROMcityORDERBYidDESCLIMIT,;上面的查询在有M行记录时需要.sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了行，但最后只需要行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。SELECTCOUNT(*)FROMcity;然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费.sec。一个不正确的优化是采用SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句selectFOUND_ROWS();就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。SELECTSQL_CALC_FOUND_ROWS*FROMcityORDERBYidDESCLIMIT,;这个语句耗时.sec，是上一个的两倍。事实证明使用SQL_CALC_FOUND_ROWS做分页是很糟糕的想法。下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。高效的计算行数如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些操作导致缓存失效时，执行下面的语句：SELECTCOUNT(*)FROMcityUSEINDEX(PRIMARY);获取记录下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。CREATETABLEnews(idINTUNSIGNEDPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,titleVARCHAR()NOTNULL)ENGINE=InnoDB;一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。SELECT*FROMnewsWHEREid《$last_idORDERBYidDESCLIMIT$perpage查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。SELECT*FROMnewsWHEREid》$last_idORDERBYidASCLIMIT$perpage上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。SELECTidFROM(SELECTid,((t:=t+)+$perpage-)%$perpagetFROMnewsJOIN(SELECTt:=)TWHEREid《$last_idORDERBYidDESCLIMIT$perpage*$buttons)CWHEREt=;通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offsetId，这个问题就迎刃而解了。MarkCallaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。SETp:=;UPDATEnewsSETpage=CEIL((p:=p+)/$perpage)ORDERBYidDESC;当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。UPDATEpaginationTJOIN(SELECTid,CEIL((p:=p+)/$perpage)pageFROMnewsORDERBYid)CONC.id=T.idSETT.page=C.page;现在想获取任意一页的元素就很简单了：SELECT*FROMnewsAJOINpaginationBONA.id=B.IDWHEREpage=$offset;还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有M条记录时，要耗费sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。CREATETEMPORARYTABLE_tmp(KEYSORT(random))SELECTid,FLOOR(RAND()*x)randomFROMcity;ALTERTABLE_tmpADDOFFSETINTUNSIGNEDPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,DROPINDEXSORT,ORDERBYrandom;接下来就可以向下面一样执行分页查询了。SELECT*FROM_tmpWHEREOFFSET》=$offsetORDERBYOFFSETLIMIT$perpage;简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。
⒎MySQL大表数据LIMIT深分页优化
⒏SELECT*FROMtable_nameLIMITrows
⒐原理：mysql会先查询出（一千万零一十条数据，然后丢弃前（一千万条数据，返回最后（十条数据，所以偏移量越大，性能就越差。
⒑使用主键索引进行关联查询
⒒每次记录当前页的最后一条id，作为下一页的查询条件
⒓正常情况下没有人会翻到几千页，我们可以通过限制可以翻页的数量解决这个问题，如：百度、谷歌。
⒔手机端可以使用下拉方式进行滚动翻页，每次记录当前页的最后一条id，作为下一页的查询条件。ES可以使用scrollAPI
⒕mysql使用limit分页优化方案
⒖准备数据是条数据在分页场景下，使用limitstartend，我们分别看下从，，开始分页的执行时间（每页取条，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=时，分页竟然消耗了秒多，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*fromuser_innodb形成的临时表使用的是全表扫描，第二行是（SELECTidFROMuser_innodbLIMIT,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
⒗MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议
⒘offset+limit方式的分页查询，当数据表超过w条记录，性能会很差。主要原因是offsetlimit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:读第到行元素(pk是主键/唯一键).使用orderbyid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wherein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selectid，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selectidfromtablelimit,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（NOTNULL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indexkey_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(primarykey)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。
⒙求教，mysql千万级数据多表查询做分页该如何优化
⒚查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须，也就是你应该先查询出复合的ID列表,通过in查询来获得数据我们来做一个测试ipdatas表：CREATETABLE`ipdatas`(`id`INT()NOTNULLAUTO_INCREMENT,`uid`INT()NOTNULLDEFAULT’’,`ipaddress`VARCHAR()NOTNULL,`source`VARCHAR()DEFAULTNULL,`track`VARCHAR()DEFAULTNULL,`entrance`VARCHAR()DEFAULTNULL,`createdtime`DATETIMENOTNULLDEFAULT’--::’,`createddate`DATENOTNULLDEFAULT’--’,PRIMARYKEY(`id`),KEY`uid`(`uid`))ENGINE=MYISAMAUTO_INCREMENT=DEFAULTCHARSET=utf;这是我们做的广告联盟的推广ip数据记录表，由于我也不是mysql的DBA所以这里咱们仅仅是测试因为原来里面有大概条数据这里我们通过jdbc的batch插入万条数据到此表当中“JDBC插入W条数据用时:ms”；大概用了两个多小时,这里面我用的是batch大小大概在w多每次提交,还有一点是每次提交的数据都很小，而且这里用的myisam数据表，因为我需要知道mysql数据库的大小以及索引数据的大小结果是ipdatas.MYD.GB(,,,字节)ipdatas.MYI.GB(,,,字节)这里面我要说的是如果真的是大数据如果时间需要索引还是最好改成数字字段,索引的大小和查询速度都比时间字段可观。步入正题:.全表搜索返回结构是条数据SELECTCOUNT(id)FROMipdatas;SELECTCOUNT(uid)FROMipdatas;SELECTCOUNT(*)FROMipdatas;首先这两个全表数据查询速度很快,mysql中包含数据字典应该保留了数据库中的最大条数查询索引条件SELECTCOUNT(*)FROMipdatasWHEREuid=;返回结果时间:分秒SELECTCOUNT(id)FROMipdatasWHEREuid=;返回结果时间:分秒SELECTCOUNT(uid)FROMipdatasWHEREuid=;返回结果时间:分秒第二次查询都比较快因为mysql中是有缓存区的所以增大缓存区的大小可以解决很多查询的优化，真可谓缓存无处不在啊在程序开发中也是层层都是缓存查询数据第一条开始查询SELECT*FROMipdatasORDERBYidDESCLIMIT,;毫秒SELECT*FROMipdatasLIMIT,;ms