关于列表自建索引的一点总结

问题场景

最近接到一个产品需求,需要展示用户的参与的活动列表,这个列表需要根据活动的状态先排序,也即未结束的总是放在前,已结束都放在后面,并且相同状态下按照时间倒序,并支持分页功能

前期缺陷方案

项目使用mongo作为db,一开始看起来似乎挺简单,利用mongo多重order排序出来,再给个lastId作为分页就行了。后面发现产品需求未结束和已结束的时间排序并不是同一个时间,未结束按照创建时间倒序,已结束的按照结束时间倒序,分页中,首页拉去的如果出现了已结束,那么第二页和后面的记录也都会是已结束

思考和处理预案

  • 两种状态按照不同的时间倒序,如果是数据量小的,全都load出来然后在内存中排序就行了,但是现在是已经到要支持分页,数据量较大,这样是不现实的
  • 如果先查出未结束的条数有多少,然后根据传参的page和size来判断load多少条未结束和已结束的数据(分两次读取db,使用各自的时间倒序),似乎也是可行,但是mongo中分页其实最佳实践分页是要采用lastId和size,使用page页码mongo会使用scan全表扫,效率低下,使用page方式一般也只是在管理系统了。但是如果穿lastId上来,又不知道此时要读取第几页,也就无法预估当前页要多少条未结束和已结束的条目,此方案作废。
  • 这里暂时不考虑使用mongo内部js编程进行

回溯问题

这里的场景要求是先根据状态排序,然后再根据不同状态的不同时间排序,最后要支持分页查询。实质是状态-时间1,状态-时间2两条索引导致问题的,在分页上无法进行

解决方案

两条索引导致的问题,那假设现在只有一条索引,也就是假设都按时间1排序,那么事情就简单多了。顺着这个思路,就找到解决方法了——我们手工将两条索引合并。
创建一个新的mongo表,存储结构为:

uid,order,itemId(即用户数据存储的id)

uid和itemId好理解,那这个order怎么来的呢?这个就是我们设计的关键。我们将状态(设定一个数字码,未结束的号码大)拼上时间(这个时间,如果是未结束时创建时间,已结束是世界时间),合成一个数值,然后给这个order加上倒序索引。
这样,当查询uid下分页时候,order就是lastId的值,我们根据这个索引表就能返回有序的itemId,然后再去用户表里面顺序拉出来,这样就实现多状态下不同时间的倒序分页功能了。

效果和代价

这样做完全实现了产品的功能,但也是有代价的,每次查询时候要先查索引表再查实际的数据表,还有,我们新建数据时候,也要同时新建一条索引数据,当状态变化时候,我们也要相应更新索引表数据。

<think>嗯,用户现在想知道在MySQL中没有使用索引的情况下如何优化查询性能。首先,我需要回想一下已有的知识,并结合提供的引用内容来整理答案。用户提供的引用里提到了索引的重要性,比如复合索引、最左前缀原则,但用户现在的情况是没有索引,所以得抛开这些索引相关的优化方法,寻找其他途径。 首先,应该考虑的是为什么用户不能使用索引。可能是因为表结构不允许,或者数据量太小,或者索引被忽略了。但不管原因是什么,用户需要的是在没有索引时的优化技巧。 接下来,我需要回忆一下常见的无索引优化手段。比如优化查询语句,减少返回的数据量,使用分区表,调整服务器配置,利用缓存,或者优化数据结构等等。同时,引用中提到过IN比OR效率高,但那是基于索引的情况,这里可能不适用,但也许可以转换思路。 然后,考虑分页优化。引用1提到LIMIT分页优化,可以通过避免大偏移量来提升性能。例如,使用WHERE子句主键来分页,而不是直接使用LIMIT offset, size。这在无索引时可能有效,尤其是如果有主键的话。 再者,减少结果集大小。比如使用SELECT *只选择需要的字段,或者添加更多的过滤条件。这样即使没有索引,也能减少数据传输处理的时间。 另外,应用层缓存,比如用Redis或Memcached缓存查询结果,避免重复查询数据库。这在频繁查询相同数据时有效,引用3提到了缓存策略,可以引用这一点。 还有,表分区。如果表数据量大,分区可以将数据分成小块,查询时扫描更少的数据。比如按时间分区,这样查询特定时间段的数据更快。引用中没有直接提到分区,但属于常见的优化方法。 调整服务器参数也是可能的,比如增加内存,优化缓冲池大小,虽然这属于硬件层面的优化,但也是有效的手段。引用3提到了服务器性能调优,可以引用。 临时表或中间表,将部分结果存储起来,避免重复计算。例如,将复杂查询拆分成多个步骤,用临时表存储中间结果,减少单次查询的负担。 数据类型优化,比如使用更小的数据类型,减少存储空间,这样查询时IO压力更小。例如,用INT代替VARCHAR存储数字,或者使用ENUM代替字符串类型。 批量操作代替循环,比如用INSERT ... VALUES多行插入,减少连接语句解析的开销。这在插入数据时有效,但用户的问题是关于查询的,不过可能相关。 最后,定期维护表,比如优化碎片整理,使用OPTIMIZE TABLE来回收空间,提升查询效率。虽然这更多是维护方面,但也能帮助无索引时的性能。 还需要考虑用户的实际场景,如果用户是因为无法添加索引(比如权限问题或历史遗留系统),可能需要这些替代方法。同时,要确保回答结构清晰,分点列出,并引用相关的引用内容。 例如,分页优化可以引用引用1中的LIMIT优化,应用层缓存引用引用3的缓存策略,减少结果集引用引用5中的查询优化器相关内容,但要注意用户的问题是无索引的情况,所以可能需要调整引用点。 现在,需要把这些思路整理成步骤,分点说明,每个技巧加上解释可能的示例,同时引用合适的引用内容。例如,在分页优化时,可以提到引用1中的分页优化方法,虽然它原本是在索引情况下,但同样适用于无索引时减少数据扫描量。 可能还需要注意,即使没有索引,合理设计查询语句利用数据库的其他特性也能提升性能。比如,避免使用SELECT *,使用更精确的WHERE条件,或者利用分区技术。 最后,生成相关问题,围绕无索引优化,比如何时考虑添加索引,其他替代方案,分页优化细节,缓存策略等。</think>### MySQL无索引情况下的查询优化技巧 在无索引的情况下,MySQL需要通过全表扫描处理查询,但通过以下方法仍可提升性能: --- #### 一、**优化查询语句** 1. **减少返回数据量** - 避免使用`SELECT *`,只选择必要字段 - 添加更精确的过滤条件缩小结果集 ```sql -- 原始查询 SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending'; -- 优化后 SELECT order_id, customer_name FROM orders WHERE status = 'pending' AND created_at > '2023-01-01'; ``` 2. **避免复杂运算** 将计算逻辑移至应用层,减少数据库的计算压力。 --- #### 二、**分页优化** 对于`LIMIT offset, size`分页,避免大偏移量扫描全表: ```sql -- 低效方式(偏移量10万) SELECT * FROM users LIMIT 100000, 20; -- 高效方式(通过主键定位) SELECT * FROM users WHERE id > 100000 LIMIT 20; ``` 此方法需依赖主键或有序字段,但即使无索引,也能减少无效数据扫描[^1]。 --- #### 三、**利用应用层缓存** - 高频查询结果缓存到Redis/Memcached,减少数据库直接访问[^3]。 - 示例:缓存用户活跃列表,定期更新。 --- #### 四、**表分区优化** 将大表按规则(如时间、范围)拆分为物理分区,缩小单次查询扫描范围: ```sql -- 按时间分区 CREATE TABLE logs ( id INT, log_date DATE ) PARTITION BY RANGE (YEAR(log_date)) ( PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023), PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024) ); ``` --- #### 五、**调整服务器配置** - 增加`innodb_buffer_pool_size`,提升内存缓存数据量[^3]。 - 优化临时表配置(如`tmp_table_size`),避免频繁磁盘操作。 --- #### 六、**数据归档清理** - 定期归档历史数据,减少活跃表体积。例如: ```sql -- 将旧数据迁移到归档表 INSERT INTO archive_orders SELECT * FROM orders WHERE created_at < '2020-01-01'; DELETE FROM orders WHERE created_at < '2020-01-01'; ``` --- #### 七、**临时表中间结果集** 对复杂查询分步执行,用临时表存储中间结果: ```sql -- 分步处理统计查询 CREATE TEMPORARY TABLE temp_sales AS SELECT product_id, SUM(quantity) AS total FROM sales GROUP BY product_id; SELECT p.name, t.total FROM products p JOIN temp_sales t ON p.id = t.product_id; ``` --- #### 八、**数据类型优化** - 使用更紧凑的数据类型(如`INT`替代`VARCHAR`存储数字)。 - 避免`NULL`字段,用默认值代替,减少存储空间判断逻辑。 --- ### 关键原则总结 | 方法 | 适用场景 | 性能提升原理 | |---------------------|----------------------------|-------------------------| | 查询语句优化 | 所有无索引查询 | 减少数据传输计算量 | | 分页优化 | 大数据量分页 | 避免全表扫描 | | 应用层缓存 | 高频重复查询 | 减少数据库访问次数 | | 表分区 | 时间序列或范围数据 | 缩小物理扫描范围 | ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值