• mysql explain


    闲来无聊今天探讨一下Mysql百万级下的分页问题!本文由张大妈比价(hizdm.com)强力推荐!

    首先先写了一段简单的生成数据程序:

    $mysql_server_name = 'localhost';

    $mysql_username = 'root';

    $mysql_password = 'mysql';

    $mysql_database = 'mysql_page';

    $conn = mysql_connect($mysql_server_name, $mysql_username, $mysql_password);

    mysql_query("set names 'utf8'", $conn);

    mysql_select_db($mysql_database, $conn);

    $pre_time = time();

    $sql = "('title-0000', 'content-0000', $pre_time)";

    for ($i=0; $i < 1000000; $i++) {

    $title = 'title-' . $i;

    $content = 'content-' . $i;

    $create_time = time();

    $sql .= ",('{$title}', '{$content}', $create_time)";

    }

    $sql = "insert into news (title, content, create_time) values $sql";

    $result = mysql_query($sql, $conn);

    var_dump($result);

    mysql_close();

    我们通常的做法是select * from news limit 1,10;这样查询是很快的但是前提是数据量不大的情况下,如果要是这样select * from news limit 1000000,10;呢,下图为执行词条语句的结果,耗时0.69S;

    探索百万级数据的分页优化问题

    select * from news order by id limit 1000000,10这样的查询耗时为0.61S,这次比上一次查询时间确实是短了,短的但是不够明显.

    探索百万级数据的分页优化问题

    select * from news where id between 1000001 and 1000010;这样查询的的耗时为0.00S,这次查询和上两种查询明显不是一个级别.

    探索百万级数据的分页优化问题

    接 下来继续执行 select * from news where id in (1000001, 1000002, 1000003, 1000004, 1000005, 1000006, 1000007, 1000008, 1000009, 1000010);结果查询耗时也是0.00S;

    接下来就分析一下:

    第一个查询没有用索引而且索引的类型是ALL,第二个查询用的是主键索引索引的类型是index,第三个查询和第四个查询都是用的主键索引并且类型都是rank,截图分别如下:

    探索百万级数据的分页优化问题

    探索百万级数据的分页优化问题

    探索百万级数据的分页优化问题

    探索百万级数据的分页优化问题

    Explain的各个属性的含义如下:

    id

    select查询的序列号

    select_type

    select查询的类型,主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询。

    table

    输出的行所引用的表。

    type

    联合查询所使用的类型。

    type显示的是访问类型,是较为重要的一个指标,结果值从好到坏依次是:

    system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

    一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref。

    possible_keys

    指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行。如果是空的,没有相关的索引。这时要提高性能,可通过检验WHERE子句,看是否引用某些字段,或者检查字段不是适合索引。

    key

    显示MySQL实际决定使用的键。如果没有索引被选择,键是NULL。

    key_len

    显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,长度就是NULL。文档提示特别注意这个值可以得出一个多重主键里mysql实际使用了哪一部分。

    ref

    显示哪个字段或常数与key一起被使用。

    rows

    这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到,在innodb上是不准确的。

    Extra

    如果是Only index,这意味着信息只用索引树中的信息检索出的,这比扫描整个表要快。

    如果是where used,就是使用上了where限制。

    如果是impossible where 表示用不着where,一般就是没查出来啥。

    如 果此信息显示Using filesort或者Using temporary的话会很吃力,WHERE和ORDER BY的索引经常无法兼顾,如果按照WHERE来确定索引,那么在ORDER BY时,就必然会引起Using filesort,这就要看是先过滤再排序划算,还是先排序再过滤划算。

    由以上分析可知,在用mysql大数据进行分页的时候尽量用between和in进行分页即可!

    如果数据有频繁的删除就需要找出相应的id,以及有更多的搜索条件时,下次再做分析!

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