一、慢查询
假设我们有一个订单表,分页查询一条语句是这样的
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
但当订单表数据达到了百万级,那么这样写会慢死
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;
上面这条语句有可能花费几十秒.
我们看到,随着记录的增多,limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比增长。
因为LIMIT 100000,10的意思扫描满足条件的100010行,扔掉前面的100000行,返回最后的10行,问题就在这里。这种分页查询方式每次都会从数据库第一条记录开始扫描,所以越往后,查询速度越慢。
而我们解决的方法,就可以从上次已经查到的最大记录开始。
二、使用子查询优化
先定位偏移位置的 id,然后往后查询,这种方式适用于 id 递增的情况:
select * from order limit 100000,1; select id from order limit 100000,1; select * from order where id>=(select id from orders limit 100000,1) limit 100
3条语句的查询时间如下:
- 第1条语句:3674ms
- 第2条语句:1315ms
- 第3条语句:1327ms
针对上面的查询需要注意:
- 比较第1条语句和第2条语句:使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍
- 比较第2条语句和第3条语句:速度相差几十毫秒
接下来看下面这个查询
select * from order where id between 1000000 and 1000100 limit 100
查询时间:12ms
这种查询方式能够极大地优化查询速度,基本能够在几十毫秒之内完成。
还有一种写法
select * from orders_history where id >= 1000001 limit 100;
当然还可以使用 in 的方式来进行查询,这种方式经常用在多表关联的时候进行查询,使用其他表查询的id集合,来进行查询:
select * from order where id in (select order_id from goods where goodName = 'pen') limit 100;
原文链接:https://www.cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html