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mysql大数据分表分页,mysql大数据量分页查询优化

时间:2024-01-11 本站 点击:0

如何优化Mysql千万级快速分页

使用order by id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。

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 select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit , 按这样的逻辑,百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。

通过简单的变换,其实思路很简单:1)通过优化索引,找出id,并拼成 123,90000,12000 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。

所以本案例,反而是优化成这种方式来执行分页,更合适,他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本:然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。

MySQL大数据量分页查询方法及其优化

使用order by id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。

模仿百度、谷歌方案(前端业务控制)类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

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 select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。

所以,需要做一个策略,优先把资源让给查数,数据查完之后再去查页码。

mysql数据库要放1亿条信息怎样分表?

如何分库分表?两种解决方案:垂直拆分、水平拆分垂直拆分:根据业务进行拆分,比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表,一张是不经常更改的,一张是经常改的。

单表一亿?还是全库1亿?首先可以考虑业务层面优化,即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。

分表是分散数据库压力的好方法。 分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

必须等我对 表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。如果数据太多,一次执行的时间太长,等待的时间就越长,这 也是我们为什么要分表的原因。

为什么要分表和分区日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。

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