Mysql大数据量查询优化

一般MYSQL最基本的分页方式：

select * from content order by id desc limit 0, 10

在中小数据量的情况下，这样的SQL足够用了，唯一需要注意的问题就是确保使用了索引。随着数据量的增加，页数会越来越多，查看后几页的SQL就可能类似：

select * from content order by id desc limit 10000, 10

一言以蔽之，就是越往后分页，LIMIT语句的偏移量就会越大，速度也会明显变慢。

此时，我们可以通过2种方式：
一，子查询的分页方式来提高分页效率，飘易用的SQL语句如下： 

SELECT * FROM `content` WHERE id <= 
(SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", 1) ORDER BY id desc LIMIT $pagesize

 

为什么会这样呢？因为子查询是在索引上完成的，而普通的查询时在数据文件上完成的，通常来说，索引文件要比数据文件小得多，所以操作起来也会更有效率。（via）通过explain SQL语句发现：子查询使用了索引！

id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 PRIMARY content range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 6264 Using where
2 SUBQUERY content index NULL PRIMARY 4 NULL 27085 Using index

    经过飘易的实测，使用子查询的分页方式的效率比纯LIMIT提高了14-20倍！

二，JOIN分页方式

SELECT * FROM `content` AS t1 
JOIN (SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", 1) AS t2 
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize; 

    经过我的测试，join分页和子查询分页的效率基本在一个等级上，消耗的时间也基本一致。explain SQL语句：

id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 PRIMARY <derived2> system NULL NULL NULL NULL 1  
1 PRIMARY t1 range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 6264 Using where
2 DERIVED content index NULL PRIMARY 4 NULL 27085 Using index