Mysql中一千万条数据怎么快速查询

目录

• 普通分页查询
• 如何优化
• 偏移量大
• 采用id限定方式
• 优化数据量大问题

普通分页查询

当我们在日常工作中遇到大数据查询的时候，第一反应就是使用分页查询。

mysql支持limit语句来选取指定的条数数据，而oracle可以使用rownum来选取

mysql分页查询语句如下：

select * from table limit [offset,] rows | rows offset offset

• 第一个参数用来指定第一个返回记录行的偏移量
• 第二个参数指定返回记录行的最大数目
  • 当相同的偏移量时，数据量越大，花费时间越长
  • 当相同的数据量时，偏移量越大，花费时间越长

如何优化

经过上面的总结，我们可以很清晰的看到当偏移量大，数据量大的时候，查询的时间还是挺多的，所以我们就针对这两种来着手优化

偏移量大

采用子查询方式

我们可以先定位偏移位置的id，然后再查询数据

select * from test limit 1000000,10
select id from test limit 1000000,1
select * from test where id>=(select id from test limit 1000000,1)limit 10

 通过执行我们可以发现，第一条花费时间最大，第三条比第一条稍微好一点，而且子查询使用索引速度更快。

但是只是适用于id递增的情况

采用id限定方式

这种方法要求更高，id必须是连续递增，而且还得计算id的范围，然后使用between，sql如下：

select * from test where id between 1000000 and 1000100 limit 100;
select * from test where id>=1000000 limit 100

结果很快

这里limit是限制了条数，没有采用偏移量

优化数据量大问题

• 返回结果的数据量也会直接影响速度
• 减少不需要的列，查询效率会明显提升

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