MySQL分页优化

原文链接: http://willko.iteye.com/blog/325618

mysql的分页比较简单，只需要limit offset,length就可以获取数据了，但是当offset和length比较大的时候，mysql明显性能下降

1.子查询优化法
先找出第一条数据，然后大于等于这条数据的id就是要获取的数据
缺点：数据必须是连续的，可以说不能有where条件，where条件会筛选数据，导致数据失去连续性

实验下
Sql代码
mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select count(*) from Member;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 169566 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> pager grep !~-
PAGER set to 'grep !~-'

mysql> select * from Member limit 10, 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member limit 1000, 100;
100 rows in set (0.01 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member limit 100000, 100;
100 rows in set (0.10 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;
100 rows in set (0.02 sec)

mysql> nopager
PAGER set to stdout


mysql> show profiles\G
*************************** 1. row ***************************
Query_ID: 1
Duration: 0.00003300
Query: select count(*) from Member

*************************** 2. row ***************************
Query_ID: 2
Duration: 0.00167000
Query: select * from Member limit 10, 100
*************************** 3. row ***************************
Query_ID: 3
Duration: 0.00112400
Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100

*************************** 4. row ***************************
Query_ID: 4
Duration: 0.00263200
Query: select * from Member limit 1000, 100
*************************** 5. row ***************************
Query_ID: 5
Duration: 0.00134000
Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100

*************************** 6. row ***************************
Query_ID: 6
Duration: 0.09956700
Query: select * from Member limit 100000, 100
*************************** 7. row ***************************
Query_ID: 7
Duration: 0.02447700
Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100


从结果中可以得知，当偏移1000以上使用子查询法可以有效的提高性能。


2.倒排表优化法
倒排表法类似建立索引，用一张表来维护页数，然后通过高效的连接得到数据

缺点：只适合数据数固定的情况，数据不能删除，维护页表困难

具体请看，http://blog.chinaunix.net/u/29134/showart_1333566.html

3.反向查找优化法
当偏移超过一半记录数的时候，先用排序，这样偏移就反转了

缺点：order by优化比较麻烦，要增加索引，索引影响数据的修改效率，并且要知道总记录数
，偏移大于数据的一半

引用
limit偏移算法：
正向查找： (当前页 - 1) * 页长度
反向查找： 总记录 - 当前页 * 页长度


做下实验，看看性能如何

总记录数：1,628,775
每页记录数： 40
总页数：1,628,775 / 40 = 40720
中间页数：40720 / 2 = 20360

第21000页
正向查找SQL:
Sql代码
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40

时间：1.8696 秒

反向查找sql:
Sql代码
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40

时间：1.8336 秒

第30000页
正向查找SQL:
Sql代码
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40

时间：2.6493 秒

反向查找sql:
Sql代码
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40

时间：1.0035 秒

注意，反向查找的结果是是降序desc的，并且InputDate是记录的插入时间，也可以用主键联合索引，但是不方便。


4.limit限制优化法
把limit偏移量限制低于某个数。。超过这个数等于没数据，我记得alibaba的dba说过他们是这样做的

5.只查索引法
http://willko.iteye.com/blog/670120

总结：limit的优化限制都比较多，所以实际情况用或者不用只能具体情况具体分析了。页数那么后，基本很少人看的。。。